I
n
d
on
e
s
i
an
Jo
u
r
n
al
o
f
El
e
c
t
r
i
c
al
En
gi
n
e
e
r
i
n
g
an
d
C
o
m
p
u
te
r
S
c
i
e
n
c
e
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
2021
,
pp.
14
17
~
14
23
IS
S
N
:
25
02
-
4752
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
e
e
c
s
.
v
21
.i
3
.
pp
141
7
-
1423
1417
Jou
r
n
al
h
o
m
e
pa
ge
:
ht
t
p:
/
/
i
j
e
e
c
s
.
i
a
e
s
c
or
e
.
c
om
A
n
e
w
f
r
a
m
e
w
o
r
k
b
a
sed
o
n
KN
N
a
n
d
D
T
f
o
r
sp
e
e
c
h
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
h
r
o
u
g
h
e
m
p
h
a
t
i
c
l
e
t
t
e
r
s
i
n
M
o
r
o
c
c
a
n
d
i
a
l
e
c
t
Be
z
o
u
i
M
o
u
az
1
,
C
h
e
r
i
f
W
al
i
d
2
,
Be
n
i
-
H
s
s
an
e
A
b
d
e
r
r
ah
i
m
3
,
El
m
o
u
ta
ou
ak
k
i
l
A
b
d
e
l
m
aji
d
4
1
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
nc
e
E
l
j
a
di
d
a
(
F
S
J
)
,
U
ni
v
e
r
s
i
t
é
C
ho
ua
ï
b
D
o
ukk
a
l
i
(
U
C
D
)
,
M
o
r
o
c
c
o
2
,
3
,
4
S
I
2M
L
a
bo
r
t
o
r
y
,
N
a
t
i
o
na
l
I
ns
t
i
t
u
t
e
o
f
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
a
nd
A
ppl
i
e
d
E
c
ono
m
i
c
s
R
a
ba
t
,
M
o
r
o
c
c
o
A
r
ti
c
l
e
I
n
fo
A
B
S
TR
A
C
T
Ar
t
i
c
l
e
h
i
s
t
or
y
:
R
e
c
e
i
v
e
d
A
pr
1
7
,
202
0
R
e
v
i
s
e
d
J
ul
8
,
2020
A
c
c
e
pt
e
d
A
ug
30
,
2020
A
r
a
bi
c
di
a
l
e
c
t
s
d
i
f
f
e
r
s
ubs
t
a
nt
i
a
l
l
y
f
r
o
m
m
o
de
r
n
s
t
a
nda
r
d
a
r
a
b
i
c
a
nd
e
a
c
h
o
t
he
r
in
t
e
r
m
s
of
pho
no
l
o
gy
,
m
o
r
pho
l
o
gy
,
l
e
x
i
c
a
l
c
ho
i
c
e
a
n
d
s
y
nt
a
x
.
T
hi
s
m
a
ke
s
t
he
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
of
di
a
l
e
c
t
s
f
r
o
m
s
pe
e
c
he
s
a
v
e
r
y
di
f
f
i
c
ul
t
t
a
s
k.
In
t
hi
s
pa
pe
r
,
we
i
nt
r
o
duc
e
a
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
t
ha
t
a
u
t
o
m
a
t
i
c
a
l
l
y
i
de
n
t
i
f
i
e
s
t
he
g
e
nd
e
r
of
s
pe
a
ke
r
,
t
h
e
e
m
ph
a
t
i
c
l
e
t
t
e
r
pr
o
no
unc
e
d
a
nd
a
l
s
o
t
h
e
di
a
c
r
i
t
i
c
of
t
he
s
e
e
m
pha
t
i
c
l
e
t
t
e
r
s
g
i
v
e
n
a
s
a
m
p
l
e
of
a
ut
ho
r
’
s
s
pe
e
c
he
s
.
F
i
r
s
t
l
y
we
e
xa
m
i
ne
d
t
he
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
of
t
he
s
i
ng
l
e
c
a
s
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
hi
d
de
n
m
a
r
ko
v
m
o
de
l
s
(
H
M
M
)
a
p
pl
i
e
d
to
t
he
s
a
m
pl
e
s
of
o
ur
d
a
t
a
c
o
r
pus
.
T
h
e
n
we
e
v
a
l
ua
t
e
d
o
ur
pr
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
KNN
-
DT
w
hi
c
h
is
a
hy
br
i
di
z
a
t
i
o
n
of
t
w
o
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
na
m
e
l
y
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
(
D
T
)
a
nd
K
-
ne
a
r
e
s
t
ne
i
g
hbo
r
s
(
K
N
N
)
.
B
o
t
h
m
o
de
l
s
a
r
e
s
i
ng
ul
a
r
l
y
a
ppl
i
e
d
d
i
r
e
c
t
l
y
to
t
he
da
t
a
c
o
r
pus
to
r
e
c
o
g
ni
z
e
t
he
e
m
p
ha
t
i
c
l
e
t
t
e
r
of
t
he
s
o
und
a
nd
to
t
h
e
di
a
c
r
i
t
i
c
a
nd
t
h
e
g
e
nde
r
of
t
he
s
pe
a
ke
r
.
T
hi
s
hy
br
i
di
z
a
t
i
o
n
pr
o
v
e
d
qui
t
e
i
n
t
e
r
e
s
t
i
ng
;
it
i
m
pr
o
v
e
d
t
h
e
s
pe
e
c
h
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
by
m
o
r
e
t
ha
n
10%
c
o
m
pa
r
e
d
to
s
t
a
t
e
-
of
-
t
he
-
a
r
t
a
pp
r
o
a
c
he
s
.
Ke
y
w
or
d
s
:
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
H
i
dde
n
m
a
r
ko
v
m
o
de
l
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
S
pe
a
ke
r
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
T
hi
s
i
s
an
ope
n
ac
c
e
s
s
ar
t
i
c
l
e
u
nde
r
t
he
C
C
B
Y
-
SA
l
i
c
e
ns
e
.
Cor
r
e
s
pon
di
n
g
Au
t
h
or
:
B
e
z
o
ui
M
o
ua
z
D
e
pa
rt
m
e
n
t
of
Co
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
Ch
o
ua
ï
b
D
o
ukka
l
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
24000,
El
j
a
di
d
a
,
M
o
r
o
c
c
o
E
m
a
i
l
:
m
b
e
z
o
ui
@
gm
a
i
l
.
c
o
m
1.
I
N
TR
O
D
U
C
TI
O
N
A
ut
o
m
a
t
i
c
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
is
ga
i
ni
n
g
b
i
g
i
n
t
e
r
e
s
t
due
to
t
h
e
h
i
g
h
v
i
a
b
i
l
i
t
y
in
s
pe
e
c
h
s
i
gna
l
s
.
In
de
e
d,
a
ut
h
o
r
s
m
a
y
e
xpr
e
s
s
t
h
e
i
r
i
de
a
s
in
di
f
f
e
r
e
n
t
a
c
c
e
nt
s
,
di
a
l
e
c
t
s
,
a
nd
p
r
o
n
u
n
c
i
a
t
i
o
n
s
.
T
h
e
y
a
l
s
o
di
ff
e
r
f
r
o
m
pe
r
s
o
n
to
pe
r
s
o
n,
a
n
d
b
e
t
w
e
e
n
t
h
e
t
w
o
ge
n
de
r
s
.
T
h
e
e
xi
s
t
e
n
c
e
of
a
m
b
i
e
nt
n
o
i
s
e
,
s
o
un
d
e
c
h
o
e
s
,
s
o
un
d
r
e
c
o
r
d
i
n
g
de
v
i
c
e
s
a
n
d
s
t
e
r
e
o
m
i
c
r
o
ph
o
n
e
s
r
e
s
ul
t
s
in
a
d
di
t
i
o
na
l
v
a
r
i
a
b
i
l
i
t
y
.
T
h
e
h
i
d
de
n
m
a
rko
v
m
ode
l
(H
M
M
)
is
us
e
d
by
c
o
n
v
e
n
t
i
o
na
l
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
s
to
r
e
pr
e
s
e
nt
t
h
e
s
e
que
n
t
i
a
l
s
t
r
uc
t
u
r
e
of
s
p
e
e
c
h
s
i
g
na
l
s
.
T
h
e
r
e
a
r
e
fo
ur
e
m
p
h
a
t
i
c
c
o
n
s
o
n
a
n
t
s
in
A
ra
b
i
c
w
h
i
c
h
a
r
e
of
i
n
t
e
r
e
s
t
h
e
r
e
:
t
w
o
of
t
h
e
m
a
r
e
p
l
o
s
i
v
e
s
:
/
d
/
a
n
d
/
t
/
a
n
d
t
h
e
o
t
h
e
r
t
w
o
a
r
e
f
r
i
c
a
t
i
v
e
s
:
/
s
/
a
n
d
/
z
/
[1
].
T
h
e
l
e
t
t
e
r
/
d
/
is
an
e
m
pa
t
h
i
c
p
l
o
s
i
ve
e
xpr
e
s
s
e
d
w
i
t
h
an
a
l
v
e
o
-
d
e
n
t
a
l
a
r
t
i
c
ul
a
t
i
o
n
po
i
n
t
,
as
t
h
i
s
p
h
o
n
e
m
e
is
ra
r
e
in
h
um
a
n
l
a
n
gu
a
ge
s
[2]
.
A
ra
b
i
c
is
c
o
m
m
o
n
l
y
r
e
fe
rr
e
d
to
as
"
T
h
e
D
h
a
a
d
l
a
n
gu
a
ge
"
,
w
h
e
r
e
D
ha
a
d
is
t
h
e
na
m
e
of
t
h
e
s
po
k
e
n
A
ra
b
i
c
l
e
t
t
e
r
t
ha
t
c
a
rri
e
s
t
h
e
p
h
o
n
e
m
e
/
d
/.
A
ddi
t
i
o
na
l
l
y
,
t
h
i
s
na
m
e
w
a
s
gi
v
e
n
to
A
ra
b
i
c
b
a
s
e
d
on
t
h
e
c
l
a
s
s
i
c
a
l
A
r
a
b
i
c
v
e
r
s
i
o
n
of
/
d
/
ph
o
n
e
m
e
w
h
i
c
h
is
an
e
m
p
ha
t
i
c
l
a
t
e
r
a
l
f
r
i
c
a
t
i
v
e
,
b
ut
n
o
t
pl
o
s
i
v
e
as
gi
v
e
n
by
t
h
e
MSA
v
e
r
s
i
o
n.
T
h
e
l
e
t
t
e
r
/
t
/
is
an
u
n
v
o
i
c
e
d
e
m
pha
t
i
c
pl
o
s
i
v
e
w
i
t
h
an
a
l
v
e
o
-
de
n
t
a
l
a
r
t
i
c
ul
a
t
i
o
n
po
i
n
t
w
h
i
l
e
t
h
e
l
e
t
t
e
r
/
s
/
is
an
u
n
v
o
i
c
e
d
e
m
pha
t
i
c
f
r
i
c
a
t
i
v
e
w
i
t
h
an
a
l
v
e
o
-
de
n
t
a
l
a
r
t
i
c
ul
a
t
i
o
n
po
i
nt
.
T
h
e
f
a
m
o
us
l
e
t
t
e
r
/
z
/
is
an
e
m
p
a
t
h
e
t
i
c
f
r
i
c
a
t
i
v
e
e
xpr
e
s
s
e
d
w
i
t
h
an
i
nt
e
r
de
nt
a
l
po
i
nt
of
a
r
t
i
c
u
l
a
t
i
o
n
[
3].
We
e
xpl
a
i
n
in
T
a
b
l
e
1
t
h
e
fo
ur
A
ra
b
i
c
e
m
p
h
a
t
i
c
s
o
u
n
ds
as
w
e
l
l
as
t
h
e
i
r
n
o
n
-
e
m
p
ha
t
i
c
c
o
un
t
e
r
pa
rt
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
2
021
:
1
4
1
7
-
1
4
2
3
1418
T
a
b
l
e
1.
A
ra
b
i
c
e
m
p
h
a
t
i
c
c
o
n
s
o
na
n
t
s
(
,ض
,ص
ط
ظ,
)
A
ra
b
i
c
l
e
t
t
e
r
L
D
C
S
y
m
b
o
l
N
o
n
-
E
m
p
h
a
t
i
c
Co
n
t
e
r
p
a
rt
s
D
h
a
a
d
ض
d
/
d
/
D
a
a
l
S
a
a
d
ص
s
V
o
i
c
e
d
:
/
z
/
(Z
a
i
n
);
U
n
v
o
i
c
e
d
:
/
s
/
(
S
e
e
n
)
T
a
à
ط
T
h
a
à
ظ
t
z
V
o
i
c
e
d
:
/
d
/
(
D
a
a
l
);
U
n
v
o
i
c
e
d
:
/
t
/
(T
a
à
)
/
t
h
/
(T
h
a
a
l
)
In
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
u
r
e
,
t
h
e
m
a
j
o
ri
t
y
of
pr
e
v
i
o
us
w
o
r
ks
fo
r
A
r
a
b
i
c
S
pe
a
ke
r
Ide
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
h
a
s
f
oc
us
e
d
on
MSA
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
.
S
pe
e
c
h
da
t
a
a
r
e
us
ua
l
l
y
n
e
w
s
b
r
o
a
dc
a
s
t
s
w
h
e
r
e
MSA
is
t
h
e
fo
r
m
a
l
l
a
n
g
ua
ge
[4,
5]
.
D
i
f
fe
r
e
n
t
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
ha
v
e
be
e
n
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
d
in
t
hi
s
s
e
n
s
e
s
uc
h
as
n
e
u
ra
l
n
e
t
w
o
r
ks
(N
N
)
[6,
7],
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
(K
N
N
)
[8]
a
n
d
h
i
d
de
n
m
a
r
ko
v
m
o
de
l
s
(H
M
M
)
[9,
10].
T
h
e
c
o
m
m
o
n
o
b
j
e
c
t
i
ve
of
t
h
e
s
e
w
o
r
ks
w
a
s
t
h
e
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
of
m
o
d
e
l
s
’
a
c
c
ur
c
c
i
e
s
[11].
O
t
h
e
r
r
e
s
e
a
rc
h
e
r
s
o
pt
e
d
for
e
n
s
e
m
b
l
e
m
e
t
h
o
ds
[12].
T
h
e
y
c
o
m
b
i
n
e
d
d
i
f
fe
r
e
nt
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
du
ri
n
g
t
h
e
t
ra
i
ni
n
g
s
t
a
ge
[1
3,
14
]
a
nd
t
h
e
f
i
na
l
de
c
i
s
i
o
n
w
a
s
b
a
s
e
d
on
a
c
o
m
pa
ri
s
o
n
of
ob
t
a
i
n
e
d
i
ndi
v
i
du
a
l
r
e
s
ul
t
s
.
A
n
o
t
h
e
r
c
a
t
e
g
o
r
y
of
w
o
r
ks
pr
o
po
s
e
d
h
y
b
r
i
di
z
a
t
i
o
n
s
of
t
h
e
s
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
by
m
a
ki
n
g
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
s
to
t
h
e
i
r
a
l
go
ri
t
hm
s
.
In
t
h
i
s
p
a
pe
r,
we
pr
o
po
s
e
a
n
e
w
h
y
b
r
i
d
KNN
-
DT
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
T
h
e
m
a
i
n
i
de
a
is
to
c
o
m
b
i
n
e
t
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
of
K
N
N
w
i
t
h
t
h
e
r
e
pr
e
s
e
nt
a
t
i
v
e
n
e
s
s
of
DT
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
T
h
e
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
t
i
m
e
w
a
s
a
l
s
o
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
d
,
a
nd
we
pr
o
pos
e
in
o
ur
h
y
b
r
i
d
m
o
de
l
an
o
pt
i
m
a
l
a
c
c
ura
c
y
in
a
r
e
a
s
o
na
b
l
e
time
for
t
h
e
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
.
T
h
e
r
e
s
t
of
t
h
i
s
pa
pe
r
is
o
r
ga
n
i
z
e
d
as
fo
l
l
ow
s
.
In
S
e
c
t
i
o
n
2,
we
s
t
a
r
t
by
de
s
c
r
i
b
i
n
g
t
h
e
d
a
t
a
s
e
t
s
a
n
d
its
p
r
e
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
s
t
e
ps
b
e
fo
r
e
s
u
m
m
a
r
i
z
i
ng
m
a
i
n
us
e
d
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
.
T
h
e
l
a
s
t
p
a
rt
of
s
e
c
t
i
o
n
i
nt
r
o
duc
e
s
t
h
e
pr
o
po
s
e
d
f
r
a
m
e
w
o
r
k
w
h
i
c
h
is
b
a
s
e
d
on
a
c
o
m
b
i
n
a
t
i
o
n
of
K
N
N
a
n
d
D
T
.
S
e
c
t
i
o
n
3
di
s
c
us
s
e
s
t
h
e
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
r
e
s
ul
t
s
.
F
i
na
l
l
y
,
t
h
e
l
a
s
t
s
e
c
t
i
o
n
c
o
n
c
l
ude
s
t
h
i
s
w
o
r
k.
2.
M
ET
H
O
D
2
.
1
.
D
ata
d
e
s
c
r
i
p
ti
o
n
We
e
xpe
r
i
m
e
n
t
t
hr
e
e
s
y
s
t
e
m
s
,
h
i
dde
n
m
a
r
ko
v
m
o
de
l
s
,
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
a
n
d
K
N
N
.
In
t
h
e
c
a
s
e
of
t
h
e
o
n
e
b
a
s
e
d
on
a
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
,
t
h
e
e
m
p
ha
t
i
c
c
o
n
s
o
n
a
n
t
/
d/
w
a
s
n
o
t
a
l
w
a
y
s
r
e
c
o
gn
i
z
e
d
p
r
o
pe
r
l
y
.
T
h
i
s
w
a
s
due
to
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
c
h
a
ra
c
t
e
ri
s
t
i
c
s
of
c
o
n
s
o
n
a
n
t
’s
a
c
o
us
t
i
c
s
w
h
i
c
h
m
a
ke
it
di
f
f
i
c
ul
t
to
be
pr
o
n
o
un
c
e
d
a
nd
t
h
e
r
e
f
o
r
e
to
be
r
e
c
o
gn
i
z
e
d
[15]
.
O
nl
y
f
e
w
n
a
t
i
v
e
s
pe
a
ke
r
s
a
r
e
a
b
l
e
to
p
r
o
no
un
c
e
it
c
o
rr
e
c
t
l
y
.
On
a
l
l
c
o
m
po
un
ds
,
e
m
p
ha
t
i
c
c
o
n
s
o
n
a
n
t
s
y
i
e
l
de
d
c
o
n
s
i
de
ra
b
l
y
l
ow
e
r
a
c
c
ura
c
i
e
s
c
o
m
pa
r
e
d
to
f
r
i
c
a
t
i
v
e
s
,
na
s
a
l
s
a
n
d
pl
o
s
i
v
e
s
c
o
n
s
o
n
a
n
t
s
[16].
W
h
i
l
e
e
xp
e
r
i
m
e
nt
i
n
g
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
o
d
e
l
fo
r
S
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
,
we
us
e
d
a
da
t
a
s
e
t
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
of
720
s
o
un
ds
.
12
pe
o
pl
e
pa
r
t
i
c
i
pa
t
e
d
in
t
hi
s
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
:
4
w
om
e
n
a
n
d
8
m
e
n
.
4
l
e
t
t
e
r
s
w
i
t
h
3
d
i
a
c
r
i
t
i
c
s
h
a
v
e
b
e
e
n
c
o
n
s
i
de
r
e
d
du
ri
n
g
t
h
e
e
xpe
ri
m
e
n
t
a
t
i
o
n.
E
a
c
h
p
a
rt
i
c
i
p
a
nt
r
e
c
o
r
de
d
e
a
c
h
s
o
un
d
5
t
i
m
e
s
.
We
di
v
i
de
d
t
h
i
s
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
as
f
o
l
l
ow
s
:
T
h
e
f
i
r
s
t
f
o
ur
r
e
c
o
r
ds
of
pa
r
t
i
c
i
p
a
nt
s
:
w
o
m
a
n1,
w
o
m
a
n
2
,
w
om
a
n
3
,
m
a
n1,
m
a
n
2
,
m
a
n
3
,
m
a
n5,
m
a
n
6
,
m
a
n
7
a
r
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
a
t
r
a
i
n
i
n
g
s
e
t
;
w
h
i
l
e
t
h
e
f
i
f
t
h
r
e
c
o
r
d
of
e
a
c
h
of
t
h
e
m
,
a
nd
a
l
l
r
e
c
o
r
ds
of
w
o
m
a
n
4,
m
a
n
4
a
nd
m
a
n8
a
r
e
us
e
d
for
t
h
e
t
e
s
t
.
To
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
p
r
o
po
s
e
d
m
o
de
l
,
we
us
e
d
as
m
e
t
ri
c
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
w
h
i
c
h
is
t
h
e
ra
t
i
o
of
s
o
un
ds
c
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
e
di
c
t
e
d
d
i
v
i
de
d
by
t
h
e
gl
o
ba
l
num
b
e
r
of
s
o
un
ds
in
t
h
e
t
e
s
t
s
e
t
.
I
n
T
a
b
l
e
2
t
h
e
fo
ur
A
ra
b
i
c
c
o
n
s
o
n
a
n
t
s
g
ra
p
h
e
m
e
-
p
h
o
n
e
m
e
c
o
rr
e
s
po
n
de
n
c
e
s
.
T
a
b
l
e
2.
A
ra
b
i
c
c
o
n
s
o
n
a
n
t
s
t
a
b
l
e
:
g
ra
p
h
e
m
e
-
p
h
o
n
e
m
e
c
o
rr
e
s
po
n
de
n
c
e
s
A
ra
b
i
c
C
o
n
s
o
n
a
n
t
s
O
c
c
l
u
s
i
v
e
E
m
p
h
a
t
i
c
F
ri
c
a
t
i
v
e
L
a
b
i
a
l
ب
ف
In
t
e
r
-
d
e
n
t
a
l
ظ
ذ
ث
D
e
n
t
a
l
د
ت
ض
ط
P
h
a
r
y
n
g
e
a
l
V
e
l
a
r
G
l
o
t
a
l
ك
‘
ء
ع
ح
ه
2
.
2
.
D
at
a
p
r
e
p
a
r
ati
o
n
T
h
e
t
ra
i
ni
n
g
c
o
r
pus
w
a
s
c
o
l
l
e
c
t
e
d
in
b
o
t
h
MSA
a
n
d
M
o
r
o
c
c
a
n
A
ra
b
i
c
di
a
l
e
c
t
.
T
h
e
r
e
c
o
r
ds
w
e
r
e
c
a
rri
e
d
o
ut
at
t
h
e
f
r
e
que
n
c
y
:
16K
h
z
.
T
h
e
c
o
l
l
e
c
t
e
d
r
e
c
o
r
di
ngs
w
e
r
e
s
e
gm
e
n
t
e
d
in
o
r
de
r
to
c
l
e
a
n
t
h
e
s
pe
e
c
h
f
r
o
m
e
xt
e
rna
l
s
o
un
ds
s
uc
h
as
n
o
i
s
e
a
n
d
b
a
c
kg
r
o
u
n
d
m
us
i
c
[1
7].
A
h
i
g
h
-
qu
a
l
i
t
y
m
i
c
r
o
p
h
o
n
e
(L
a
b
t
e
c
AM
-
232)
w
a
s
us
e
d
to
r
e
c
o
r
d
s
pe
e
c
h
s
f
r
o
m
t
h
e
a
u
t
h
o
r
s
o
v
e
r
t
h
e
pe
r
i
o
d
of
O
c
t
ob
e
r
2019
u
n
t
i
l
D
e
c
e
m
be
r
2
019.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
n
e
w
f
r
am
e
w
or
k
bas
e
d
on
KN
N
a
nd
D
T
f
or
s
pe
e
c
h
i
d
e
n
t
i
f
i
c
at
i
on
…
(
B
e
z
oui
Mo
uaz
)
1419
2
.
3
.
Th
e
u
s
e
d
c
l
as
s
i
f
i
e
r
s
o
v
e
r
v
i
e
w
2.
3
.
1.
H
i
d
d
e
n
m
ar
k
o
v
m
od
e
l
A
m
o
n
g
m
a
n
y
o
t
h
e
r
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
,
H
M
M
s
a
r
e
p
r
o
v
e
n
to
be
t
h
e
m
o
s
t
e
ff
i
c
i
e
n
t
m
e
t
h
o
d
in
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n.
T
h
e
r
e
a
s
o
n
s
b
e
h
i
n
d
t
h
i
s
m
e
t
h
o
d’s
po
pul
a
ri
t
y
a
re
t
h
e
fo
l
l
ow
i
n
g
o
n
e
s
:
t
h
e
a
v
a
i
l
a
b
i
l
i
t
y
of
t
r
a
i
n
i
ng
a
l
go
ri
t
hm
s
for
e
s
t
i
m
a
t
i
n
g
t
h
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
of
t
h
e
m
o
de
l
s
f
ro
m
f
i
n
i
t
e
t
ra
i
ni
n
g
s
e
t
s
of
s
pe
e
c
h
da
t
a
,
i
t
s
s
o
l
i
d
m
a
t
h
e
m
a
t
i
c
a
l
f
o
un
da
t
i
o
n
as
w
e
l
l
as
its
a
b
i
l
i
t
y
to
m
o
de
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
w
i
t
h
v
a
r
i
a
b
l
e
l
e
n
gt
h
s
.
D
e
s
pi
t
e
its
gr
e
a
t
s
uc
c
e
s
s
,
it
is
w
e
l
l
kn
o
w
n
t
ha
t
o
n
e
of
t
h
e
m
o
s
t
w
e
a
kn
e
s
s
e
s
of
t
h
e
c
o
n
v
e
n
t
i
o
n
a
l
H
M
M
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
is
t
h
e
g
r
e
a
t
n
u
m
b
e
r
of
t
un
i
ng
pa
ra
m
e
t
e
r
s
(e
.
g.
,
t
h
e
s
t
a
t
e
s
n
u
m
b
e
r
,
t
h
e
num
b
e
r
of
G
a
us
s
i
a
n
pe
r
s
t
a
t
e
a
n
d
t
h
e
n
um
b
e
r
of
t
r
a
i
ni
n
g
i
t
e
r
a
t
i
o
n
s
)
.
T
h
e
s
e
pa
ra
m
e
t
e
r
s
h
a
v
e
to
be
s
e
t
e
xpe
r
i
m
e
nt
a
l
l
y
a
n
d
t
h
e
y
a
r
e
c
r
uc
i
a
l
l
y
de
p
e
n
de
nt
on
t
h
e
t
r
a
i
ni
n
g
a
nd
t
e
s
t
da
t
a
w
h
i
c
h
a
f
f
e
c
t
s
t
h
e
r
o
b
us
t
n
e
s
s
of
t
h
e
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
.
H
i
dde
n
m
a
rko
v
m
o
de
l
s
,
i
n
t
r
o
duc
e
d
in
t
h
e
e
a
rl
y
1970s
,
b
e
c
a
m
e
t
h
e
pe
r
f
e
c
t
s
o
l
ut
i
o
n
to
t
h
e
p
r
o
b
l
e
m
s
of
t
h
i
s
s
ub
f
i
e
l
d,
n
a
m
e
l
y
t
h
e
a
u
t
o
m
a
t
i
c
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n.
T
h
e
a
c
o
us
t
i
c
s
i
g
na
l
of
s
pe
e
c
h
is
m
o
de
l
e
d
by
a
s
m
a
l
l
s
e
t
of
a
c
o
us
t
i
c
un
i
t
s
,
w
h
i
c
h
can
be
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
e
l
e
m
e
n
t
a
r
y
s
o
un
ds
of
t
h
e
l
a
n
gu
a
ge
.
T
ra
di
t
i
o
na
l
l
y
,
t
h
e
c
h
o
s
e
n
u
ni
t
is
t
h
e
p
h
o
n
e
m
e
,
t
h
e
r
e
by
t
h
e
w
o
r
d
is
fo
r
m
e
d
by
c
o
n
c
a
t
e
n
a
t
i
n
g
t
h
e
m
[18].
M
o
r
e
s
pe
c
i
fi
c
un
i
t
s
c
a
n
be
us
e
d
as
s
y
l
l
a
b
l
e
s
,
di
s
y
l
l
a
b
l
e
s
,
ph
o
n
e
m
e
s
in
c
o
n
t
e
xt
,
a
n
d
by
s
uc
h
m
e
a
n
s
m
a
k
i
n
g
t
h
e
m
o
de
l
m
o
r
e
di
s
c
r
i
m
i
na
t
i
n
g
,
b
ut
t
hi
s
t
h
e
o
r
e
t
i
c
a
l
i
m
p
r
o
v
e
m
e
n
t
is
l
i
m
i
t
e
d
in
p
ra
c
t
i
c
e
by
t
h
e
c
o
m
pl
e
xi
t
y
i
n
v
o
l
v
e
d
a
n
d
e
s
t
i
m
a
t
i
o
n
p
r
o
b
l
e
m
s
.
T
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
na
l
c
a
n
be
l
i
ke
n
e
d
to
a
s
e
r
i
e
s
of
un
i
t
s
.
In
t
h
e
c
o
n
t
e
xt
of
M
a
r
ko
v
A
S
R
,
t
h
e
a
c
o
us
t
i
c
un
i
t
s
a
r
e
m
o
de
l
e
d
by
H
M
M
w
h
i
c
h
a
r
e
t
y
pi
c
a
l
l
y
l
e
f
t
-
r
i
g
h
t
t
ri
s
t
a
t
e
as
s
h
o
w
n
in
F
i
g
u
r
e
1
.
F
i
gu
r
e
1.
H
i
dde
n
m
a
rko
v
m
o
de
l
(H
M
M
)
us
e
d
t
o
po
l
o
g
y
At
e
a
c
h
s
t
a
t
e
of
t
h
e
M
a
r
ko
v
m
o
de
l
,
t
h
e
r
e
is
a
pr
o
b
a
b
i
l
i
t
y
di
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
a
s
s
o
c
i
a
t
e
d;
m
o
de
l
i
n
g
t
h
e
ge
n
e
ra
t
i
o
n
of
a
c
o
us
t
i
c
ve
c
t
o
r
s
v
i
a
t
hi
s
s
t
a
t
e
.
An
H
M
M
is
c
ha
ra
c
t
e
ri
z
e
d
by
s
e
ve
r
a
l
p
a
r
a
m
e
t
e
r
s
[19]
:
N:
t
h
e
n
u
m
b
e
r
of
t
h
e
s
t
a
t
e
s
of
t
h
e
m
o
de
l
.
T
h
e
m
a
t
r
i
x
of
t
r
a
n
s
i
t
i
o
n
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
i
e
s
on
t
h
e
s
e
t
of
s
t
a
t
e
s
of
t
h
e
m
o
de
l
is
c
a
l
c
ul
a
t
e
d
by
t
h
e
e
qua
t
i
o
n
b
e
l
ow
:
=
{
}
=
{
(
=
1
|
−
1
=
)
}
T
h
e
m
a
t
ri
x
of
e
m
i
t
t
i
ng
p
r
o
b
a
b
i
l
i
t
i
e
s
of
t
h
e
o
b
s
e
r
v
a
t
i
o
n
s
X
t
for
t
h
e
s
t
a
t
e
q
k
is
de
f
i
n
e
d
by
:
B
=
{
b
k
(
X
t
)
}
=
{
P
(
X
t
|
q
t
=
k
)
}
π
is
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
di
s
t
ri
b
ut
i
o
n
of
s
t
a
t
e
s
(
q
i
=
0
)
.
2.
3
.
2
.
D
e
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
O
ur
f
i
r
s
t
e
xpe
ri
m
e
nt
a
t
i
o
n
c
o
n
c
e
rn
s
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
of
s
o
un
d
s
c
o
n
t
e
n
t
s
by
us
i
n
g
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
.
T
h
e
c
h
o
i
c
e
of
t
h
i
s
m
o
de
l
is
j
us
t
i
f
i
e
d
by
t
h
e
e
xpl
i
c
i
t
r
ul
e
s
it
ge
ne
r
a
t
e
s
.
T
h
e
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
m
e
t
h
o
d
is
v
e
r
y
e
a
s
y
to
r
e
a
d
a
n
d
i
n
t
e
r
p
r
e
t
.
It
i
l
l
us
t
ra
t
e
s
t
ha
t
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
is
n
o
t
a
l
w
a
y
s
s
y
n
o
n
y
m
o
us
w
i
t
h
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
de
l
s
,
b
ut
it
c
a
n
a
l
s
o
t
a
rge
t
s
y
m
b
o
l
i
c
o
bj
e
c
t
s
[
20
].
In
t
h
e
c
a
s
e
of
r
o
a
d
a
c
c
i
de
n
t
,
it
is
of
gr
e
a
t
i
m
po
rt
a
n
c
e
as
t
h
e
m
a
i
n
purpo
s
e
be
h
i
n
d
t
h
e
us
e
of
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
rni
n
g
t
e
c
hn
i
q
ue
s
is
to
s
h
o
w
v
i
s
i
b
l
e
r
ul
e
s
to
o
ri
e
n
t
t
h
e
a
c
t
i
o
n
s
.
S
e
ve
r
a
l
a
l
go
ri
t
hm
s
ha
v
e
b
e
e
n
p
r
o
po
s
e
d
to
b
ui
l
d
t
h
e
o
pt
i
m
a
l
t
r
e
e
,
t
h
e
b
e
s
t
-
kn
o
w
n
o
n
e
s
a
r
e
t
h
e
ID
3
a
l
go
ri
t
hm
[
21
]
w
hi
c
h
w
a
s
de
s
i
gn
e
d
for
t
h
e
n
o
m
i
na
l
a
t
t
ri
b
ut
e
s
a
n
d
its
s
uc
c
e
s
s
o
r
s
C4.
5
a
n
d
C5
[
22
]
w
h
i
c
h
a
l
s
o
s
uppo
r
t
t
h
e
qu
a
n
t
i
t
a
t
i
v
e
a
t
t
ri
b
ut
e
s
.
T
e
c
hni
c
a
l
l
y
,
t
h
e
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
g
a
i
n
of
t
h
e
s
e
t
w
i
t
h
r
e
s
pe
c
t
to
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
x
j
is
t
h
e
r
e
f
o
r
e
t
h
e
v
a
r
i
a
t
i
o
n
of
e
n
t
r
o
py
[
23
]
c
a
us
e
d
by
t
h
e
pa
rt
i
t
i
o
n
of
a
c
c
o
r
di
n
g
to
x
j
:
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
2
021
:
1
4
1
7
-
1
4
2
3
1420
(
,
)
=
(
)
−
∑
(
=
)
(
)
∈
(
)
(
=
)
l
x
j
=
v
r
e
f
e
r
s
to
t
h
e
s
e
t
of
a
c
c
i
de
n
t
for
w
hi
c
h
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
x
j
ha
s
t
h
e
v
a
l
ue
.
S
i
m
i
l
a
rl
y
,
t
h
e
ga
i
n
r
a
t
i
o
is
c
o
m
put
e
d
by
:
(
,
)
=
(
,
)
(
,
)
T
h
e
n,
t
h
e
f
e
a
t
u
r
e
ha
v
i
n
g
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
g
a
i
n
/
g
a
i
n
ra
t
i
o
is
t
h
e
m
o
s
t
s
i
g
n
i
f
i
c
a
t
i
v
e
.
2.
3
.
3
.
K
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
gh
b
o
r
s
O
ur
s
e
c
o
n
d
e
xpe
ri
m
e
n
t
a
t
i
o
n
c
o
n
c
e
rn
s
a
n
o
t
h
e
r
l
a
z
y
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rn
i
ng
m
o
de
l
,
na
m
e
l
y
k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
.
T
hi
s
s
e
c
o
n
d
t
e
c
hn
i
q
ue
is
r
o
b
us
t
to
n
o
i
s
e
.
It
w
a
s
us
e
d
in
s
e
v
e
r
a
l
p
a
t
t
e
rn
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n
a
p
pl
i
c
a
t
i
o
n
s
[24
-
26]
.
H
ow
e
ve
r
,
it
n
e
e
ds
v
e
r
y
h
i
g
h
s
t
o
r
a
ge
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
na
l
t
i
m
e
for
l
a
rge
vo
l
um
e
s
of
da
t
a
.
It
s
a
l
go
ri
t
hm
is
b
a
s
e
d
on
s
i
m
i
l
a
ri
t
i
e
s
.
It
is
c
o
n
s
i
de
r
e
d
as
o
n
e
of
t
h
e
s
i
m
pl
e
s
t
l
e
a
rni
n
g
a
l
go
ri
t
hm
s
.
W
h
e
n
c
l
a
s
s
i
fy
i
n
g
a
gi
v
e
n
s
a
m
pl
e
,
t
h
e
a
l
go
r
i
t
h
m
v
o
t
e
s
its
m
o
s
t
s
i
m
i
l
a
r
s
a
m
p
l
e
s
in
t
h
e
s
e
n
s
e
of
a
pr
e
de
f
i
n
e
d
d
i
s
t
a
n
c
e
,
a
nd
t
h
e
c
l
a
s
s
of
t
h
e
n
e
w
s
a
m
pl
e
is
t
h
e
n
de
t
e
rm
i
n
e
d
by
t
h
e
m
a
j
o
r
i
t
y
a
m
o
n
g
t
h
e
s
e
k
m
o
s
t
s
i
m
i
l
a
r
s
a
m
p
l
e
s
(n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
)
[2
7].
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
KNN
de
pe
n
ds
l
a
r
ge
l
y
on
t
w
o
f
a
c
t
o
r
s
:
t
he
v
a
l
ue
of
k
n
u
m
b
e
r
a
n
d
t
h
e
m
e
a
s
u
r
e
us
e
d
[
28
].
2.
3
.
4
.
Th
e
p
r
o
p
o
s
e
d
ap
p
r
o
ac
h
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
m
o
de
l
fo
r
S
pe
a
ke
r
I
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
is
a
h
y
b
r
i
di
z
a
t
i
o
n
of
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
(D
T
)
a
n
d
k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
h
b
o
r
s
(K
N
N
).
B
o
t
h
m
o
de
l
s
a
r
e
f
i
r
s
t
a
ppl
i
e
d
di
r
e
c
t
l
y
on
t
h
e
da
t
a
to
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
l
e
t
t
e
r
of
t
h
e
s
o
un
d,
t
h
e
d
i
a
c
r
i
t
i
c
a
n
d
t
h
e
ge
nde
r
of
e
a
c
h
s
pe
a
ke
r
.
In
s
t
e
a
d
of
di
r
e
c
t
l
y
pr
e
di
c
t
i
n
g
t
h
e
c
o
n
t
e
nt
of
a
s
o
un
d,
we
j
udge
d
b
e
t
t
e
r
p
r
a
c
t
i
c
e
to
de
t
e
c
t
f
i
r
s
t
t
h
e
ge
n
de
r
of
t
h
e
a
ut
h
o
r
a
n
d
t
h
e
di
a
c
r
i
t
i
c
of
t
h
e
s
o
un
d.
O
n
c
e
t
h
e
s
e
t
w
o
pa
ra
m
e
t
e
r
s
p
r
e
di
c
t
e
d,
we
a
dd
t
h
e
m
as
a
ddi
t
i
o
na
l
f
e
a
t
u
r
e
s
to
r
e
c
o
gn
i
z
e
t
h
e
o
ve
r
a
l
l
c
o
n
t
e
n
t
.
By
d
o
i
n
g
s
o
,
we
c
o
n
s
i
de
r
a
b
l
y
r
e
f
i
n
e
t
h
e
p
r
e
di
c
t
i
o
n
by
e
l
i
m
i
na
t
i
n
g
s
o
un
ds
t
ha
t
may
c
o
n
t
a
i
n
di
f
f
e
r
e
n
t
di
a
c
r
i
t
i
c
s
or
l
e
t
t
e
r
s
p
r
o
n
o
u
n
c
e
d
by
pa
r
t
i
c
i
p
a
nt
s
f
r
o
m
t
h
e
o
t
h
e
r
ge
n
de
r
.
O
v
e
r
a
l
l
s
o
un
d
c
o
n
t
e
n
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n
:
A
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
de
c
o
m
po
s
e
d
m
o
de
l
:
71
.
43%
.
Im
p
r
o
v
e
m
e
n
t
:
12
.
1%
.
3.
R
ES
U
LTS
AND
DISCUSSIO
N
F
i
r
s
t
,
we
a
ppl
i
e
d
p
r
e
v
i
o
us
l
y
c
i
t
e
d
a
l
go
ri
t
hm
s
di
r
e
c
t
l
y
:
In
T
a
b
l
e
s
3
-
5,
we
n
o
t
e
t
ha
t
KNN
is
t
h
e
m
o
s
t
a
p
p
r
o
pri
a
t
e
to
r
e
c
o
gn
i
z
e
di
a
c
ri
t
i
c
s
w
i
t
h
an
a
c
c
u
r
a
c
y
e
xc
e
e
di
n
g
7
1%,
f
o
l
l
o
w
e
d
by
H
M
M
,
w
h
i
l
e
DT
r
e
t
u
rn
s
its
h
i
g
h
e
s
t
a
c
c
ura
c
y
fo
r
ge
n
de
r
p
r
e
di
c
t
i
o
n.
O
u
r
pr
o
po
s
e
d
a
pp
r
o
a
c
h
w
i
l
l
c
o
m
b
i
n
e
b
o
t
h
p
r
e
d
i
c
t
o
r
s
in
an
a
t
t
e
m
p
t
to
i
m
p
r
o
v
e
t
h
e
o
ve
r
a
l
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
h
e
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
of
t
h
e
t
hr
e
e
t
e
c
hn
i
q
ue
s
:
D
T
,
KNN
a
nd
t
h
e
de
c
o
m
po
s
e
d
a
ppr
o
a
c
h
a
r
e
s
h
o
w
n
in
t
h
e
fo
l
l
ow
i
n
g
F
i
gu
r
e
2
.
F
i
gu
r
e
2
s
h
o
w
s
t
ha
t
t
h
e
s
o
un
d
c
o
n
t
e
nt
pr
e
di
c
t
i
o
n
is
i
m
p
r
o
v
e
d
by
t
h
e
s
ub
-
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
:
ge
n
de
r
,
l
e
t
t
e
r
a
nd
di
a
c
ri
t
i
c
.
T
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
i
n
c
r
e
a
s
e
d
by
12.
1%.
I
n
de
e
d,
t
h
e
de
l
i
m
i
t
a
t
i
o
n
of
a
ut
h
o
r'
s
ge
n
de
r
,
as
w
e
l
l
as
t
h
e
de
s
i
gn
a
t
i
o
n
of
t
h
e
l
e
t
t
e
r
r
e
du
ces
t
h
e
r
i
s
k
of
e
r
r
o
r
c
a
us
e
d
by
s
e
ve
r
e
f
e
m
a
l
e
a
c
c
e
n
t
s
or
a
c
ut
e
male
a
c
c
e
n
t
s
;
t
h
e
n
t
h
e
de
s
i
g
na
t
i
o
n
of
t
h
e
l
e
t
t
e
r
gu
i
de
s
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
of
di
a
c
r
i
t
i
c
s
t
ow
a
r
ds
a
r
e
duc
e
d
l
i
s
t
,
t
h
e
r
e
by
i
n
c
r
e
a
s
i
ng
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
o
v
e
r
a
l
l
s
o
und
c
o
n
t
e
nt
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
.
T
a
b
l
e
3.
H
M
M
A
c
c
ur
a
c
y
fo
r
di
f
f
e
r
e
n
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n
s
P
re
d
i
c
t
i
o
n
G
e
n
d
e
r
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
D
i
a
c
ri
t
i
c
p
re
d
i
c
t
i
o
n
S
o
u
n
d
c
o
n
t
e
n
t
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
H
M
M
A
c
c
u
ra
c
y
6
3
.
4
2
%
7
0
.
6
4
%
6
7
.
0
3
%
T
a
b
l
e
4.
DT
A
c
c
ura
c
y
fo
r
d
i
f
f
e
r
e
n
t
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
P
re
d
i
c
t
i
o
n
g
e
n
d
e
r
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
d
i
a
c
ri
t
i
c
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
o
u
n
d
c
o
n
t
e
n
t
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
DT
A
c
c
u
ra
c
y
6
6
.
6
7
%
6
3
.
5
6
%
5
9
.
3
3
%
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
n
e
w
f
r
am
e
w
or
k
bas
e
d
on
KN
N
a
nd
D
T
f
or
s
pe
e
c
h
i
d
e
n
t
i
f
i
c
at
i
on
…
(
B
e
z
oui
Mo
uaz
)
1421
T
a
b
l
e
5.
KNN
A
c
c
u
r
a
c
y
fo
r
di
f
f
e
r
e
n
t
p
r
e
di
c
t
i
o
n
s
P
re
d
i
c
t
i
o
n
g
e
n
d
e
r
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
d
i
a
c
ri
t
i
c
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
s
o
u
n
d
c
o
n
t
e
n
t
p
r
e
d
i
c
t
i
o
n
K
N
N
A
c
c
u
ra
c
y
5
2
.
7
8
%
7
1
.
6
2
%
5
9
.
3
3
%
F
i
gu
r
e
2
.
A
c
c
ura
c
y
of
t
h
e
t
hr
e
e
d
i
f
fe
r
e
nt
e
xpe
r
i
m
e
nt
e
d
m
o
de
l
s
4.
C
O
N
C
LU
S
I
O
N
AND
P
ER
S
P
EC
TI
V
ES
In
t
hi
s
pa
pe
r
,
we
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
n
e
w
m
o
de
l
of
s
p
e
e
c
h
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
for
t
h
e
A
ra
b
i
c
l
a
n
gua
ge
.
In
s
t
e
a
d
of
a
ppl
y
i
n
g
t
ra
di
t
i
o
n
a
l
m
a
c
h
i
n
e
l
e
a
rni
n
g
c
l
a
s
s
i
f
i
e
r
s
to
r
e
c
o
gni
z
e
s
pe
e
c
h
s
,
we
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
e
d
t
h
e
fe
a
s
i
b
i
l
i
t
y
of
de
c
o
m
po
s
i
n
g
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
k
i
nt
o
ge
n
de
r
,
e
m
p
ha
s
i
s
l
e
t
t
e
r
s
,
a
n
d
s
pe
e
c
h
c
a
t
e
go
ri
z
a
t
i
o
n
.
We
p
r
o
po
s
e
d
t
h
i
s
h
y
b
r
i
di
z
a
t
i
o
n
to
s
upe
r
s
e
de
t
h
e
c
o
m
m
o
n
m
a
ppi
ng
of
t
he
gl
ob
a
l
s
o
un
d
to
its
c
o
rr
e
s
po
n
d
i
n
g
di
a
l
e
c
t
.
By
di
v
i
di
n
g
t
hi
s
s
pe
e
c
h
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
t
a
s
k,
we
i
m
pr
o
v
e
d
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
o
ur
m
o
de
l
by
12.
1%.
T
h
i
s
n
o
v
e
l
a
pp
r
o
a
c
h
can
be
us
e
d
fo
r
v
a
r
i
o
us
l
a
ngua
ge
p
r
o
c
e
s
s
i
n
g
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
s
uc
h
as
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
,
v
o
i
c
e
bo
t
s
…
In
o
ur
f
ut
u
r
e
w
o
r
ks
,
we
w
i
l
l
c
o
n
t
i
n
ue
o
ur
i
n
v
e
s
t
i
ga
t
i
o
n
s
for
a
p
p
r
o
a
c
h
e
s
t
h
a
t
w
o
ul
d
di
r
e
c
t
l
y
map
t
h
e
ra
w
a
c
o
us
t
i
c
w
a
ve
fo
r
m
to
t
h
e
c
o
rr
e
s
po
n
di
n
g
di
a
l
e
c
t
s
.
A
c
t
u
a
l
l
y
,
we
a
r
e
e
xpl
o
r
i
n
g
l
o
ng
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(L
S
T
M
)
a
n
d
r
e
c
urr
e
nt
n
e
u
r
a
l
n
e
t
w
o
r
k
(R
N
N
)
to
f
ur
t
h
e
r
i
m
p
r
o
v
e
o
ur
h
y
b
r
i
d
m
o
de
l
.
A
n
o
t
h
e
r
l
i
n
e
of
r
e
s
e
a
r
c
h
w
o
r
t
h
e
xpl
o
r
i
n
g
is
t
h
e
e
ff
e
c
t
of
i
n
t
e
gra
t
i
n
g
s
o
c
i
a
l
da
t
a
d
u
r
i
ng
t
he
t
r
a
i
n
i
ng
s
t
a
ge
.
T
hi
s
c
o
ul
d
h
e
l
p
to
de
t
e
c
t
n
e
w
c
o
r
r
e
l
a
t
i
o
n
s
b
e
t
w
e
e
n
r
e
c
o
r
ds
a
nd
to
h
i
g
hl
i
g
ht
n
e
w
i
m
po
rt
a
nt
f
e
a
t
ur
e
s
for
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
i
t
i
o
n.
A
C
K
N
O
WL
ED
G
E
M
EN
TS
We
w
o
ul
d
l
i
ke
to
a
c
kn
o
w
l
e
dge
t
h
e
m
a
i
n
s
i
t
e
w
h
e
r
e
r
e
s
e
a
r
c
h
w
a
s
c
a
rri
e
d
o
ut
;
D
e
pa
r
t
m
e
nt
of
Co
m
put
e
r,
C
h
o
ua
i
b
D
o
ukka
l
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
n
c
e
,
EI
J
a
d
i
da
,
M
o
r
o
c
c
o
.
R
EF
ER
EN
C
ES
[
1]
O
uni
,
S
.
,
C
o
he
n,
M
.
,
M
a
s
s
a
r
o
,
W
.
,
“
T
r
a
i
n
i
ng
B
a
l
di
to
be
M
ul
t
i
l
i
ng
ua
l
:
A
C
a
s
e
S
t
udy
f
o
r
an
A
r
a
bi
c
B
a
dr
”
,
Spe
e
c
h
C
om
m
uni
c
at
i
on
,
v
o
l
.
4
5,
pp
.
115
-
37
,
200
5.
[
2]
Al
-
M
uht
a
s
e
b
,
H
.
,
E
l
s
h
a
f
e
i
,
M
.
,
&
A
l
g
ha
m
di
,
M
.
“
T
e
c
hn
i
qu
e
s
f
o
r
H
i
g
h
Q
ua
l
i
t
y
A
r
a
bi
c
T
e
xt
-
t
o
s
pe
e
c
h”
,
I
n
T
he
T
hi
r
d
W
or
k
s
hop
on
C
om
pu
t
e
r
and
I
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
S
c
i
e
nc
e
s
pp
.
73
-
83
,
2000
.
[
3]
S
e
l
o
ua
n
i
,
S
.
,
C
a
e
l
e
n
,
J
.
,
“
A
r
a
bi
c
P
ho
ne
t
i
c
F
e
a
t
u
r
e
s
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
M
o
dul
a
r
C
o
nne
c
t
i
o
ni
s
t
A
r
c
hi
t
e
c
t
u
r
e
s
”
,
I
nt
e
r
a
c
t
i
v
e
V
oi
c
e
T
e
c
hnol
og
y
f
or
C
om
m
u
ni
c
at
i
on
,
I
V
T
T
A
’
9
8,
P
r
oc
e
e
di
ngs
1998
I
E
E
E
4
t
h
W
or
k
s
h
op
29
,
p
p.
15
5
-
160,
1
998
.
[
4]
M
a
a
m
o
ur
i
,
M
.
,
B
i
e
s
,
A
.
,
&
K
u
l
i
c
k,
S.
”
D
i
a
c
r
i
t
i
z
a
t
i
o
n:
A
c
ha
l
l
e
ng
e
to
A
r
a
bi
c
t
r
e
e
ba
n
k
a
nno
t
a
t
i
o
n
a
nd
p
a
r
s
i
ng
”
,
I
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
C
on
f
e
r
e
nc
e
of
t
he
M
ac
h
i
ne
T
r
an
s
l
a
t
i
on
SI
G
o
f
t
he
B
r
i
t
i
s
h
C
om
pu
t
e
r
Soc
i
e
t
y
.
[
5]
Y
a
s
e
e
n,
M
.
,
A
t
t
i
a
,
M
.
,
M
a
e
g
a
a
r
d,
B
.
,
C
ho
uk
r
i
,
K
.
,
P
a
u
l
s
s
o
n,
N
.
,
H
a
a
m
i
d
,
S
.
,
.
.
.
&
H
a
dda
d
,
B.
“
B
ui
l
d
i
ng
A
nno
t
a
t
e
d
W
r
i
t
t
e
n
a
nd
S
po
ke
n
A
r
a
bi
c
L
R
s
in
N
E
M
L
A
R
P
r
o
j
e
c
t
”
,
I
n
L
R
E
C
,
p
p.
533
-
53
8,
20
06
.
[
6]
M
a
s
m
o
ud
i
,
S
.
,
F
r
i
k
ha
,
M
.
,
C
h
t
o
ur
o
u,
M
.
,
&
H
a
m
i
da
,
A.
B
.
“
E
f
f
i
c
i
e
nt
M
L
P
c
o
ns
t
r
uc
t
i
v
e
t
r
a
i
ni
ng
a
l
g
o
r
i
t
hm
u
s
i
ng
a
ne
ur
o
n
r
e
c
r
u
i
t
i
ng
a
ppr
o
a
c
h
f
o
r
i
s
o
l
a
t
e
d
w
o
r
d
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
”
,
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
our
nal
o
f
S
pe
e
c
h
T
e
c
hnol
ogy
,
v
o
l
.
14
,
no
.
1
,
p
p.
1
-
10
,
2011
.
[
7]
D
ha
na
s
hr
i
,
D
.
,
&
D
ho
nde
,
S.
B.
‘’
I
s
o
l
a
t
e
d
w
o
r
d
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
us
i
ng
de
e
p
ne
u
r
a
l
ne
t
w
o
r
ks
”
,
I
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
o
f
t
he
i
n
t
e
r
na
t
i
ona
l
c
on
f
e
r
e
nc
e
on
da
t
a
e
ngi
ne
e
r
i
n
g
a
n
d
c
om
m
uni
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hno
l
og
y
,
p
p.
9
-
17
,
2017
.
[
8]
X
u,
B
.
,
W
a
ng
,
N
.
,
C
he
n,
T
.
,
&
L
i
,
M.
“
E
m
pi
r
i
c
a
l
e
v
a
l
u
a
t
i
o
n
of
r
e
c
t
i
f
i
e
d
a
c
t
i
v
a
t
i
o
ns
in
c
o
nvo
l
ut
i
o
na
l
ne
t
w
o
r
k”
,
2015
.
a
r
X
i
v
pr
e
pr
i
n
t
a
r
X
i
v
:
1505.
0085
3.
[
9]
K
he
l
i
f
a
,
M.
O
.
,
E
l
ha
d
j
,
Y.
M
.
,
A
bde
l
l
a
h,
Y
.
,
&
B
e
l
ka
s
m
i
,
M.
“
C
o
ns
t
r
uc
t
i
ng
a
c
c
ur
a
t
e
a
nd
r
o
bus
t
H
M
M
/
G
M
M
m
o
de
l
s
f
o
r
an
A
r
a
b
i
c
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
”
,
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
o
ur
na
l
o
f
Spe
e
c
h
T
e
c
hn
ol
o
gy
,
v
o
l
.
20
,
no
.
4
,
pp.
937
-
949
,
2017
.
5
9
.
3
3
%
6
1
.
2
2
%
7
1
.
4
3
%
0%
1
0
%
2
0
%
3
0
%
4
0
%
5
0
%
6
0
%
7
0
%
8
0
%
in
it
ial
m
o
d
e
l
m
o
d
e
l
with
g
e
n
d
e
r
d
e
tec
ti
o
n
c
o
m
p
o
s
e
d
m
o
d
e
l
A
c
c
u
r
a
c
y
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IS
S
N
:
2502
-
4752
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
,
V
o
l
.
21
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
2
021
:
1
4
1
7
-
1
4
2
3
1422
[
10]
R
a
bi
n
e
r
,
L.
R
.
,
W
i
l
po
n,
J.
G
.
,
&
S
o
o
ng
,
F.
K.
“
H
i
g
h
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
c
o
nne
c
t
e
d
di
g
i
t
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
us
i
ng
hi
dd
e
n
M
a
r
ko
v
m
o
de
l
s
”
,
I
E
E
E
T
r
ans
a
c
t
i
on
s
on
A
c
o
us
t
i
c
s
,
S
pe
e
c
h,
and
S
i
gna
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
v
o
l
.
37
,
no
.
8
,
pp
.
121
4
-
1225
,
1989
.
[
11]
Z
ha
ng
,
X
.
,
S
u
n,
J
.
,
&
L
uo
,
Z.
‘’
O
n
e
-
a
g
a
i
ns
t
-
a
l
l
w
e
i
g
ht
e
d
dy
na
m
i
c
t
i
m
e
w
a
r
p
i
ng
f
o
r
l
a
ng
ua
g
e
-
i
nde
p
e
nd
e
n
t
a
nd
s
pe
a
ke
r
de
p
e
nd
e
nt
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
in
a
dv
e
r
s
e
c
o
ndi
t
i
o
ns
”
,
P
L
o
S
O
N
E
,
vo
l
.
9
,
no
.
2
,
e
8545
8
,
2
014
.
h
t
t
p
s
:
/
/
do
i
.
o
r
g
/
10.
1
371
/
j
o
ur
n
a
l
.
po
ne
.
008
54
58
.
[
12]
H
a
z
m
o
une
,
S
.
,
B
o
ug
a
m
o
uz
a
,
F
.
,
M
a
z
o
uz
i
,
S
.
,
&
B
e
nm
o
ha
m
m
e
d,
M.
“
A
ne
w
hy
br
i
d
f
r
a
m
e
w
o
r
k
ba
s
e
d
on
H
i
dd
e
n
M
a
r
ko
v
m
o
de
l
s
a
nd
K
-
ne
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hbo
r
s
f
o
r
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n”
,
I
nt
e
r
na
t
i
ona
l
J
ou
r
na
l
of
S
pe
e
c
h
T
e
c
hnol
og
y
,
v
o
l
.
21
,
no
.
3
,
p
p.
68
9
-
704
,
2
018
.
[
13]
H
a
z
m
o
une
,
S
.
,
B
o
ug
a
m
o
uz
a
,
F
.
,
M
a
z
o
uz
i
,
S
.
,
&
B
e
nm
o
ha
m
m
e
d
,
M.
“
A
no
v
e
l
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
pp
r
o
a
c
h
ba
s
e
d
on
m
ul
t
i
p
l
e
m
o
de
l
i
ng
by
hi
dde
n
M
a
r
ko
v
m
o
de
l
s
”
,
I
n
I
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
C
onf
e
r
e
nc
e
on
C
om
pu
t
e
r
A
pp
l
i
c
at
i
o
ns
T
e
c
hnol
o
gy
(
I
C
C
A
T
)
,
pp
.
1
-
6,
20
13
.
S
o
us
s
e
:
I
E
E
E
.
[
14]
Z
ha
ng
,
X
.
,
P
o
v
e
y
,
D
.
,
&
K
hud
a
npu
r
,
S.
“
A
di
v
e
r
s
i
t
y
-
pe
na
l
i
z
i
ng
t
r
a
i
ni
ng
m
e
t
ho
d
f
o
r
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
”
,
I
n
I
N
T
E
R
SP
E
E
C
H
,
pp
.
3590
-
35
94,
2
015
.
[
15]
H
a
m
z
a
,
M
.
,
K
ho
da
da
di
,
T
.
,
&
P
a
l
a
n
i
a
ppa
n,
S.
A
“
N
ov
e
l
a
ut
o
m
a
t
i
c
v
o
i
c
e
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
ba
s
e
d
on
t
e
xt
-
i
nde
pe
n
de
n
t
in
a
no
i
s
y
e
nv
i
r
o
nm
e
nt
”
,
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
ou
r
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
a
nd
C
om
pu
t
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
,
v
o
l
.
10
,
no
.
4
,
pp.
36
43
,
2
020
.
[
16]
O
ui
s
a
a
da
ne
,
A
.
,
S
a
f
i
,
S
.
,
&
F
r
i
ke
l
,
M.
‘’
A
r
a
b
i
c
di
g
i
t
s
s
p
e
e
c
h
r
e
c
og
ni
t
i
o
n
a
n
d
s
p
e
a
k
e
r
i
de
nt
i
f
i
c
a
t
i
o
n
in
no
i
s
y
e
nv
i
r
o
nm
e
nt
us
i
ng
a
hy
br
i
d
m
o
de
l
of
VQ
a
nd
G
M
M
”
,
T
E
L
K
O
M
N
I
K
A
(
T
e
l
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
n
C
o
m
put
i
ng
E
l
e
c
t
r
o
n
i
c
s
a
nd
C
o
n
t
r
o
l
)
,
v
o
l
.
18
,
no
.
4
,
p
p.
21
93
-
2204
,
202
0
.
[
17]
M
o
ua
z
,
B
.
,
A
bde
r
r
a
h
i
m
,
B.
H
.
,
&
A
bde
l
m
a
j
i
d,
E
.
,
“
S
pe
e
c
h
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
of
M
o
r
oc
c
a
n
D
i
a
l
e
c
t
U
s
i
ng
H
i
dde
n
M
a
r
ko
v
M
o
de
l
s
”
,
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
na
l
of
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
n
t
e
l
l
i
ge
nc
e
(
I
J
-
A
I
)
,
v
o
l
.
8,
n
o.
1,
2019
,
D
O
I
:
10.
1
1591
/
i
j
a
i
.
v
8.
i
1.
pp7
-
13
.
[
18]
R
a
bi
n
e
r
L
-
R
.
,
J
ua
ng
B
-
H
.
,
“
F
und
a
m
e
n
t
a
l
s
of
S
pe
e
c
h
R
e
c
og
ni
t
i
o
n
”
,
P
r
e
n
t
i
c
e
-
H
a
l
l
,
1993
.
[
19]
C
i
ng
,
D.
L
.
,
&
S
o
e
,
K.
M.
“
I
m
pr
ov
i
ng
a
c
c
ur
a
c
y
of
pa
r
t
-
of
-
s
pe
e
c
h
(
P
O
S
)
t
a
g
g
i
ng
us
i
ng
hi
d
de
n
m
a
r
ko
v
m
o
de
l
a
n
d
m
o
r
pho
l
og
i
c
a
l
a
n
a
l
y
s
i
s
f
o
r
M
y
a
nm
a
r
L
a
ng
ua
g
e
”,
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
our
na
l
of
E
l
e
c
t
r
i
c
a
l
&
C
om
pu
t
e
r
E
ng
i
ne
e
r
i
ng
(
I
J
E
C
E
)
,
v
o
l
.
10
,
pp
.
2
088
-
870
8
,
20
20
.
[
20]
Q
ui
n
l
a
n
,
J
.
R
,
“
S
i
m
p
l
i
f
y
i
ng
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
”
,
I
n
t
e
r
nat
i
on
al
J
our
na
l
o
f
M
a
n
-
M
a
c
hi
ne
St
ud
i
e
s
,
v
o
l
.
27
,
no
.
3
,
pp.
221
-
234
,
1
987
.
[
21]
Q
ui
n
l
a
n
,
J
.
R
.
“
I
nduc
t
i
o
n
of
de
c
i
s
i
o
n
t
r
e
e
s
”
,
M
a
c
h
L
e
a
r
n
vo
l
.
1,
pp
.
81
–
1
06
,
1
986
,
ht
t
ps
:
/
/
do
i
.
o
r
g
/
10.
1007
/
B
F
0
0116
251
.
[
22]
Q
ui
n
l
a
n
,
J.
R
.
,
&
C
a
m
e
r
o
n
-
J
o
ne
s
,
R.
M.
“
F
O
I
L
:
A
m
i
dt
e
r
m
r
e
po
r
t
”
,
In
E
ur
o
pe
a
n
c
o
nf
e
r
e
nc
e
on
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
pp.
1
-
20
,
1993
.
[
23]
G
r
a
j
a
S
.
,
a
nd
B
o
uc
he
r
J
.
,
"
H
i
dde
n
M
a
r
ko
v
t
r
e
e
m
o
de
l
a
p
pl
i
e
d
to
E
C
G
de
l
i
ne
a
t
i
o
n,
"
i
n
I
E
E
E
T
r
an
s
ac
t
i
ons
o
n
I
ns
t
r
um
e
n
t
at
i
on
a
nd
M
e
as
ur
e
m
e
nt
,
v
o
l
.
54
,
no
.
6,
p
p.
21
63
-
2168
,
2
005.
[
24]
A
l
kha
t
e
e
b
,
F
.
,
B
a
g
e
t
,
J
-
F,
et
E
uz
e
na
t
,
J
.
,
“
E
xt
e
nd
i
ng
S
P
A
R
Q
L
w
i
t
h
r
e
g
ul
a
r
e
xp
r
e
s
s
i
o
n
pa
t
t
e
r
ns
(
f
o
r
que
r
y
i
ng
R
D
F
)
”
,
J
our
na
l
o
f
w
e
b
s
e
m
ant
i
c
s
,
v
o
l
.
7,
no
2,
p
p
.
57
-
73
,
2009
.
[
25]
L
I
,
J.
et
W
A
N
G
,
J
.
,
“
S
y
s
t
e
m
a
nd
m
e
t
ho
d
f
o
r
a
ut
o
m
a
t
i
c
l
i
ng
ui
s
t
i
c
i
nde
x
i
ng
of
i
m
a
g
e
s
by
a
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
de
l
i
ng
a
ppr
o
a
c
h”
.
U
.
S
.
P
a
t
e
nt
n
o
.
7,
pp.
3
94,
947
,
200
8.
[
26]
W
a
ng
,
X.
H
.
,
L
i
u
,
A
.
,
&
Z
ha
ng
,
S.
Q.
“
N
e
w
f
a
c
i
a
l
e
xp
r
e
s
s
i
o
nr
e
c
og
ni
t
i
o
n
ba
s
e
d
on
F
S
V
M
a
nd
K
N
N
”
,
O
p
t
i
k
-
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
J
o
ur
n
al
f
or
L
i
ght
a
nd
E
l
e
c
t
r
on
O
p
t
i
c
s
,
v
o
l
.
126
,
no
.
2
1
,
pp
.
3132
-
31
34
,
2
015
.
[
27]
C
he
r
i
f
,
W.
O
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
of
K
-
NN
a
l
go
r
i
t
hm
by
c
l
us
t
e
r
i
ng
a
nd
r
e
l
i
a
bi
l
i
t
y
c
o
e
f
f
i
c
i
e
nt
s
:
a
ppl
i
c
a
t
i
o
n
to
br
e
a
s
t
-
c
a
nc
e
r
di
a
g
no
s
i
s
.
P
r
oc
e
di
a
C
om
pu
t
e
r
Sc
i
e
nc
e
,
v
o
l
.
127
,
pp
.
293
-
299
,
201
8
.
[
28]
C
he
r
i
f
,
W
.
,
M
a
da
n
i
,
A
.
,
&
K
i
s
s
i
,
M.
“
A
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
of
l
o
w
-
l
e
v
e
l
l
i
g
ht
s
t
e
m
m
i
ng
a
nd
s
uppo
r
t
v
e
c
t
o
r
m
a
c
hi
ne
s
f
o
r
t
he
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
of
A
r
a
bi
c
o
pi
ni
o
ns
”
,
I
n
20
16
11
t
h
I
nt
e
r
n
at
i
on
al
C
onf
e
r
e
nc
e
on
I
n
t
e
l
l
i
ge
nt
S
y
s
t
e
m
s
:
T
he
or
i
e
s
and
A
ppl
i
c
a
t
i
ons
(
SI
T
A
)
,
pp
.
1
-
5
,
2016
.
I
E
E
E
.
B
I
O
G
R
A
P
H
I
ES
O
F
A
U
T
H
O
R
S
B
e
z
o
u
i
M
o
u
a
z
(
bo
r
n
i
n
1985)
r
e
c
e
i
v
e
d
a
m
a
s
t
e
r
’
s
d
e
g
r
e
e
o
f
ne
t
w
o
r
ks
a
nd
t
e
l
e
c
o
m
m
uni
c
a
t
i
o
ns
i
n
20
11
f
r
o
m
C
ho
ua
ï
b
D
o
ukka
l
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
S
c
i
e
nc
e
E
I
J
a
di
da
,
M
o
r
o
c
c
o
.
H
e
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
pur
s
u
i
ng
hi
s
P
h
.
D
de
g
r
e
e
i
n
C
o
m
pu
t
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
t
t
h
e
C
ho
ua
ï
b
D
o
ukka
l
i
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
nc
e
,
E
l
J
a
d
i
d
a
,
M
o
r
o
c
c
o
.
B
e
z
o
ui
M
o
ua
z
i
s
t
he
a
ut
ho
r
o
f
ov
e
r
3
t
e
c
hn
i
c
a
l
publ
i
c
a
t
i
o
ns
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
e
g
e
nc
e
,
N
a
t
u
r
a
l
L
a
ng
ua
g
e
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
M
a
c
hi
n
e
L
e
a
r
n
i
ng
,
S
pe
e
c
h
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n
a
nd
S
i
g
na
l
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
.
Wal
i
d
C
h
e
r
i
f
h
a
s
c
o
m
pl
e
t
e
d
h
i
s
P
hD
i
n
D
a
t
a
S
c
i
e
nc
e
f
r
o
m
C
ho
ua
i
b
-
D
o
ukka
l
i
U
ni
v
e
r
s
i
t
y
(
M
o
r
o
c
c
o
)
.
H
e
i
s
a
n
I
T
e
ng
i
ne
e
r
f
r
o
m
t
he
N
a
t
i
o
na
l
I
ns
t
i
t
u
t
e
o
f
S
t
a
t
i
s
t
i
c
s
a
nd
A
ppl
i
e
d
E
c
o
no
m
i
c
s
(
R
a
ba
t
,
M
o
r
o
c
c
o
)
i
n
w
hi
c
h
he
i
s
no
w
m
e
m
be
r
o
f
t
he
S
I
2M
l
a
bo
r
a
t
o
r
y
.
H
e
i
s
a
ut
ho
r
o
f
m
a
n
y
pa
pe
r
s
i
n
r
e
p
ut
e
d
j
o
ur
na
l
s
a
nd
i
n
t
e
r
na
t
i
o
na
l
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
:
D
a
t
a
S
c
i
e
nc
e
,
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
,
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
n
i
ng
,
D
e
e
p
L
e
a
r
ni
ng
,
T
e
xt
a
nd
D
a
t
a
M
i
ni
ng
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
ng
&
Co
m
p
S
c
i
IS
S
N
:
2502
-
4752
A
n
e
w
f
r
am
e
w
or
k
bas
e
d
on
KN
N
a
nd
D
T
f
or
s
pe
e
c
h
i
d
e
n
t
i
f
i
c
at
i
on
…
(
B
e
z
oui
Mo
uaz
)
1423
B
e
n
i
-
h
s
s
an
e
A
b
d
e
r
r
ah
i
m
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
n
F
ul
l
P
r
o
f
e
s
s
o
r
i
n
t
he
D
e
p
a
r
t
m
e
nt
o
f
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
t
C
ho
ua
ï
b
D
o
ukka
l
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
nc
e
,
E
I
J
a
di
d
a
,
M
o
r
o
c
c
o
,
i
n
w
hi
c
h
he
i
s
no
w
m
e
m
be
r
o
f
t
he
L
A
R
O
S
E
R
I
l
a
bo
r
a
t
o
r
y
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ude
D
a
t
a
M
i
ni
ng
a
nd
K
no
w
l
e
dg
e
D
i
s
c
o
v
e
r
y
.
H
e
i
s
a
ut
ho
r
o
f
m
a
n
y
pa
pe
r
s
a
n
d
t
e
c
hn
i
c
a
l
pub
l
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
r
e
p
ut
e
d
j
o
ur
na
l
s
a
nd
i
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
ude
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
I
nt
e
l
l
i
g
e
nc
e
,
N
a
t
u
r
a
l
L
a
ng
ua
g
e
P
r
o
c
e
s
s
i
ng
,
T
e
x
t
a
nd
D
a
t
a
M
i
n
i
ng
,
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
,
I
nt
e
r
ne
t
o
f
T
hi
ng
s
a
nd
B
i
g
D
a
t
a
.
E
l
m
o
u
t
ao
u
ak
k
i
l
A
b
d
e
l
m
a
j
i
d
i
s
c
ur
r
e
n
t
l
y
a
F
ul
l
pr
o
f
e
s
s
o
r
i
n
t
he
D
e
pa
r
t
m
e
nt
o
f
C
om
put
e
r
S
c
i
e
nc
e
a
t
C
ho
ua
ï
b
D
o
ukka
l
i
U
n
i
v
e
r
s
i
t
y
,
F
a
c
ul
t
y
o
f
S
c
i
e
nc
e
,
E
I
J
a
di
da
,
M
o
r
o
c
c
o
,
i
n
w
hi
c
h
he
i
s
no
w
m
e
m
be
r
o
f
t
he
L
A
R
O
S
E
R
I
l
a
bo
r
a
t
o
r
y
.
H
e
i
s
a
ut
ho
r
o
f
m
a
ny
pa
pe
r
s
a
nd
t
e
c
hni
c
a
l
publ
i
c
a
t
i
o
ns
i
n
r
e
p
ut
e
d
j
o
ur
na
l
s
a
nd
i
nt
e
r
na
t
i
o
na
l
c
o
nf
e
r
e
nc
e
s
.
H
i
s
r
e
s
e
a
r
c
h
i
nt
e
r
e
s
t
s
i
nc
l
ud
e
I
m
a
g
e
P
r
oc
e
s
s
i
ng
,
S
pe
e
c
h
R
e
c
o
g
ni
t
i
o
n,
D
a
t
a
M
i
ni
ng
,
K
no
w
l
e
dg
e
D
i
s
c
o
v
e
r
y
,
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
a
nd
B
i
g
D
a
t
a
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.