I
n
d
on
e
s
ian
Jou
r
n
al
o
f
E
lec
t
r
ica
l
E
n
gin
e
e
r
in
g
a
n
d
Com
p
u
t
e
r
S
c
ience
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
,
pp.
1400
~
140
5
I
S
S
N:
2502
-
4752,
DO
I
:
10
.
11591/i
j
e
e
c
s
.
v
25
.i
3
.
pp
1400
-
140
5
1400
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
e
e
c
s
.
iaes
c
or
e
.
c
om
T
ow
ar
d
s
d
e
v
e
lo
p
in
g
i
m
p
ai
r
m
e
n
t
s
ar
ab
ic
sp
e
e
c
h
d
at
ase
t
u
si
n
g
d
e
e
p
le
ar
n
in
g
S
u
r
a
Ram
z
i
S
h
ar
e
e
f
,
Yus
r
a
F
ais
a
l
Al
-
I
r
h
ayim
D
e
pa
r
tm
e
nt
of
C
o
mput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
s
,
C
o
ll
e
ge
of
C
omput
e
r
S
c
i
e
n
c
e
s
a
nd
M
a
th
e
ma
ti
c
s
,
U
ni
ve
r
s
it
y
of
M
o
s
ul
,
M
o
s
ul
,
I
r
a
q
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
S
e
p
10
,
2021
R
e
vi
s
e
d
J
a
n
11
,
202
2
A
c
c
e
pt
e
d
J
a
n
19
,
202
2
T
h
e
e
ff
ec
t
i
v
e
a
n
d
e
ff
i
c
i
en
t
reco
g
n
i
t
i
o
n
of
s
p
eec
h
s
o
u
n
d
s
e
rro
rs
fo
r
i
m
p
ai
red
c
h
i
l
d
r
e
n
is
i
m
p
o
rt
an
t
if
a
d
e
f
ec
t
i
v
e
p
h
o
n
o
l
o
g
i
c
a
l
p
ro
ce
s
s
is
e
arl
y
d
e
t
ec
t
e
d
an
d
c
o
rr
ec
t
e
d
.
T
h
i
s
s
t
u
d
y
d
e
a
l
s
w
i
t
h
the
t
o
p
i
c
of
cl
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
of
s
p
e
ech
s
o
u
n
d
e
rro
rs
in
A
rab
i
c
i
m
p
ai
r
me
n
t
s
ch
i
l
d
r
en
w
h
e
n
A
rab
i
c
l
e
t
t
e
rs
an
d
n
u
m
b
e
rs
ar
e
i
n
c
o
rr
ec
t
l
y
p
ro
n
o
u
n
ced
.
Fo
r
18
s
t
an
d
ard
A
rab
i
c
i
s
o
l
at
ed
n
u
me
ral
s
an
d
c
h
ara
c
t
e
rs
,
we
c
r
e
at
e
d
an
i
m
p
ai
r
e
d
ch
i
l
d
r
en
s
p
e
ech
r
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
s
y
s
t
em
.
We
u
t
i
l
i
z
e
d
the
M
e
l
fr
e
q
u
en
cy
ce
p
s
t
ral
c
o
e
ff
i
ci
en
t
s
t
h
ro
u
g
h
o
u
t
the
fe
at
u
r
e
e
x
t
rac
t
i
o
n
s
t
e
p
.
t
h
en
d
ee
p
l
o
n
g
s
h
o
rt
-
t
e
r
m
memo
r
y
n
e
t
w
o
r
k
rec
o
g
n
i
t
i
o
n
p
h
as
e.
We
u
s
e
d
the
d
e
v
e
l
o
p
ed
m
o
d
e
l
w
i
t
h
t
h
e
d
e
v
el
o
p
e
d
d
at
as
e
t
an
d
the
cl
as
s
i
fi
c
at
i
o
n
a
cc
u
ra
cy
w
as
9
7
.
9
9
%
an
d
l
o
s
e
0
.
1
8
%
,
ad
d
i
t
i
o
n
a
l
l
y
,
the
re
s
u
l
t
s
h
a
v
e
b
een
c
o
m
p
ar
e
d
an
d
y
i
e
l
d
e
d
e
x
t
remel
y
i
n
t
ri
g
u
i
n
g
r
e
s
u
l
t
s
w
i
t
h
p
re
v
i
o
u
s
l
y
e
x
i
s
t
i
n
g
r
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
rat
e
s
mo
d
el
s
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
A
r
a
bi
c
s
pe
e
c
h
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
I
m
pa
i
r
m
e
n
t
’
s
c
hil
dr
e
n
M
e
l
-
f
r
e
que
n
c
y
c
e
ps
t
r
a
l
-
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
S
pe
e
c
h
s
o
un
d
e
r
r
o
r
Th
i
s
is
an
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
the
CC
BY
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
S
ur
a
R
a
m
z
i
S
h
a
r
e
e
f
De
pa
r
t
m
e
n
t
of
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
s
,
C
o
l
l
e
g
e
of
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
s
a
n
d
M
a
t
h
e
m
a
t
i
c
s
,
U
ni
ve
r
s
i
t
y
of
M
o
s
u
l
M
o
s
u
l
,
I
r
a
q
E
m
a
i
l
:
s
ur
a
.
r
a
m
z
i
s
h
a
r
e
e
f
@uo
m
o
s
u
l
.
e
du.
i
q
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
De
e
p
l
e
a
r
ni
ng
h
a
s
r
e
c
e
n
t
l
y
de
v
e
l
o
pe
d
gr
e
a
t
l
y
in
s
e
v
e
r
a
l
f
i
e
l
ds
of
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
s
uc
h
as
l
a
n
gua
ge
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
,
na
t
ur
a
l
l
a
ngua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
[
1]
.
F
o
r
m
o
r
e
t
h
a
n
22
c
o
un
t
r
i
e
s
,
A
r
a
bi
c
is
t
h
e
o
f
f
i
c
i
a
l
l
a
ngua
ge
.
A
r
a
bi
c
is
o
ne
of
o
v
e
r
313
mi
ll
io
n
wo
r
l
dw
i
de
s
pe
a
ke
r
s
'
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
n
a
t
i
v
e
l
a
n
g
ua
ge
[
2]
,
[
3]
.
it
is
wr
i
t
t
e
n
a
n
d
c
o
ns
i
s
t
s
of
28
l
e
t
t
e
r
s
,
F
r
o
m
t
h
e
r
i
g
h
t
to
t
h
e
l
e
f
t
.
T
h
e
l
e
t
t
e
r
s
h
a
pe
s
a
r
e
a
l
t
e
r
e
d
i
ns
i
de
a
wo
r
d
de
pe
n
d
i
n
g
on
i
t
s
po
s
i
t
i
o
n
.
Any
A
r
a
bi
c
wo
r
d
m
i
g
h
t
h
a
v
e
s
e
v
e
r
a
l
c
o
nn
o
t
a
t
i
o
ns
.
L
a
n
gu
a
ge
s
a
r
e
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
s
s
y
s
t
e
m
s
t
h
a
t
a
l
l
o
w
s
pe
a
k
e
r
s
to
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
e
m
p
l
o
y
w
e
l
l
-
l
e
a
r
n
e
d
wo
r
ds
.
T
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
of
a
v
o
i
c
e
s
o
un
d
a
r
e
ba
s
e
d
on
h
u
m
a
n
s
pe
e
c
h
.
Na
tur
a
l
ly
s
pe
a
k
i
n
g,
t
h
e
a
ud
i
e
nc
e
m
a
y
ge
t
a
gr
e
a
t
a
m
o
u
n
t
of
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
w
i
t
hi
n
a
f
e
w
m
i
nut
e
s
.
S
pe
e
c
h
is
t
he
m
a
j
o
r
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
b
e
t
we
e
n
pe
o
p
l
e
,
it
is
n
e
c
e
s
s
a
r
y
to
c
o
m
pr
e
h
e
n
d,
l
e
a
r
n
to
r
e
a
d
or
wr
i
t
e
.
S
pe
e
c
h
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
n
o
w
e
na
bl
e
s
r
o
b
ot
s
to
r
e
a
c
t
qui
c
k
l
y
a
n
d
c
o
r
r
e
c
t
l
y
by
us
i
ng
t
h
e
v
o
i
c
e
s
of
pe
o
p
l
e
i
ns
t
e
a
d
of
k
e
y
b
o
a
r
ds
[
2]
,
[
4]
.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
of
m
a
k
i
ng
v
o
i
c
e
s
o
un
ds
is
a
r
t
i
c
u
l
a
t
i
o
n
.
T
h
e
m
o
t
i
o
n
of
m
o
ut
h
a
n
d
j
o
i
n
t
s
(
l
i
ps
,
t
o
n
gue
,
t
e
e
t
h
,
m
a
n
d
i
bl
e
,
s
o
f
t
pa
l
a
t
e
,
h
a
r
d
pa
l
a
t
e
a
n
d
t
h
e
b
a
c
k
of
t
h
e
m
o
ut
h'
s
r
o
o
f
)
m
a
ke
s
s
po
ke
n
s
o
unds
.
E
a
c
h
a
r
t
i
c
u
l
a
t
or
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
pr
o
duc
e
s
v
a
r
i
o
us
s
o
un
d
s
.
I
ni
t
i
a
ll
y
,
a
i
r
f
l
o
w
is
ge
n
e
r
a
t
e
d
t
h
r
o
ugh
t
h
e
l
a
r
y
nx
a
n
d
r
e
s
p
i
r
a
t
o
r
y
s
y
s
t
e
m
.
T
he
s
o
un
ds
c
a
n
vi
b
r
a
t
e
or
n
ot
de
pe
n
d
i
ng
on
w
h
e
t
he
r
t
h
e
s
o
un
d
ge
n
e
r
a
t
e
d
is
v
o
i
c
e
d
(
e
.
g.
,
I
v
o
we
l
)
or
n
o
t
(
e
.
g.
,
[
s
]
f
r
i
c
a
t
i
v
e
c
o
ns
o
n
a
n
t
)
.
T
h
e
wa
y
t
he
a
r
t
i
c
u
l
a
t
or
s
m
o
v
e
f
o
r
a
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
s
o
un
d
is
v
a
r
i
e
d
f
r
o
m
s
pe
a
ke
r
to
s
pe
a
ke
r
a
n
d
f
o
r
each
ph
o
ne
m
e
,
in
a
l
a
n
gu
a
ge
,
t
h
e
pr
o
n
un
c
i
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
in
d
i
s
t
i
n
c
t
pr
o
n
un
c
i
a
t
i
o
n
.
No
s
t
a
n
da
r
d
wa
y
to
pr
o
n
o
un
c
e
a
p
h
o
n
e
m
e
pr
o
pe
r
ly
in
a
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
l
a
n
gu
a
ge
is
a
v
a
il
a
bl
e
.
Ho
we
ve
r
,
h
u
m
a
n
be
i
n
g
s
h
a
ve
to
di
s
t
i
n
gu
i
s
h
pr
o
pe
r
l
y
s
o
un
ds
,
s
yl
l
a
b
l
e
s
a
n
d
wo
r
ds
.
Due
to
s
e
ve
r
a
l
p
hy
s
io
l
o
g
i
c
a
l
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
t
h
e
r
i
g
h
t
pr
o
n
un
c
i
a
t
i
o
n
m
i
g
h
t
r
e
s
u
l
t
in
n
u
m
e
r
o
us
j
o
i
n
t
i
s
s
ue
s
.
A
r
t
i
c
u
l
a
t
i
o
n
d
i
s
o
r
de
r
s
c
o
n
s
i
s
t
of
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
T
o
w
ar
d
s
de
v
e
lopi
ng
impair
me
nts
ar
abic
s
pe
e
c
h
datas
e
t
us
ing
de
e
p
lear
ning
(
Sur
a
R
amz
i
Shar
e
e
f
)
1401
s
o
un
ds
,
s
yll
a
bl
e
s
a
n
d
p
h
r
a
s
e
s
t
h
a
t
m
a
ke
it
h
a
r
d
to
gr
a
s
p
wh
a
t
is
b
e
i
ng
s
a
i
d
or
n
e
e
d
li
s
t
e
ne
r
s
to
c
on
c
e
n
t
r
a
t
e
a
tt
e
n
t
i
v
e
ly
on
h
o
w
wo
r
ds
s
o
un
d
m
o
r
e
t
h
a
n
m
e
a
ni
ng.
In
f
a
s
t
s
o
un
d
c
r
e
a
t
i
o
n
in
r
e
gu
l
a
r
s
pe
e
c
h
,
a
r
t
i
c
u
l
a
t
i
o
n
pr
o
bl
e
m
s
m
a
y
be
c
o
m
e
m
o
r
e
e
vi
de
n
t
.
J
o
i
n
t
i
s
s
ue
s
de
v
e
l
o
p
f
o
r
v
a
r
i
o
us
c
a
u
s
e
s
f
r
o
m
p
hy
s
i
c
a
l
im
pa
i
r
men
t
,
s
uc
h
as
ne
ur
o
l
o
g
i
c
a
l
i
s
s
ue
s
,
c
l
e
f
t
pa
l
a
t
e
or
h
e
a
r
i
n
g
l
o
s
s
,
to
ot
h
e
r
o
r
a
l
d
i
f
f
i
c
u
l
t
i
e
s
,
s
uc
h
as
de
n
t
a
l
or
l
a
n
gua
g
e
-
r
e
l
a
t
e
d
c
h
a
ll
e
n
g
e
s
.
D
i
s
o
r
de
r
s
of
s
pe
e
c
h
m
a
y
v
a
r
y
f
r
o
m
a
m
o
de
r
a
t
e
to
a
l
m
o
s
t
i
n
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
bl
e
l
a
n
gua
ge
.
Al
t
h
o
ugh
j
o
i
n
t
i
s
s
ue
s
i
m
p
a
c
t
b
ot
h
c
hil
dr
e
n
a
n
d
a
du
l
t
s
,
y
o
un
g
c
hil
dr
e
n
t
y
p
i
c
a
ll
y
f
a
c
e
t
h
e
s
e
d
i
f
f
i
c
u
l
t
i
e
s
w
he
n
t
h
e
y
l
e
a
r
ni
ng
t
h
e
i
r
l
a
n
gua
ge
[
5]
.
In
1950,
t
h
e
t
e
c
hni
qu
e
of
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
b
e
ga
n
.
It
wa
s
t
h
e
n
e
nh
a
n
c
e
d
by
t
h
e
d
i
g
i
t
a
l
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
in
1952
to
i
s
o
l
a
t
e
f
u
n
d
a
m
e
n
t
a
l
wo
r
ds
.
S
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
t
e
c
hn
o
l
o
g
y
a
ll
o
ws
p
e
o
pl
e
to
i
s
o
l
a
t
e
wo
r
ds
vi
a
a
m
a
c
hi
ne
[
6]
.
S
pe
e
c
h
r
e
c
o
gn
it
i
o
n
r
e
c
o
gni
z
e
s
s
p
e
c
i
f
i
e
d
wo
r
ds
a
c
c
o
r
di
n
g
to
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
of
t
h
e
v
o
i
c
e
s
i
g
n
a
l
s
o
b
t
a
i
n
e
d.
T
h
e
a
im
is
to
i
d
e
n
t
i
f
y
t
h
e
va
r
i
e
t
y
of
f
e
a
t
ur
e
s
in
t
h
e
wo
r
ds
ut
i
li
z
e
d.
"
T
h
e
a
ut
o
m
a
t
i
c
v
o
i
c
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m
h
a
s
be
e
n
a
bl
e
to
a
n
a
ly
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
wo
r
ds
to
c
o
n
duc
t
pa
tt
e
r
n
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
t
e
m
p
l
a
t
e
s
f
o
r
t
h
e
l
a
s
t
s
i
x
t
y
a
n
d
s
e
ve
n
t
y
y
e
a
r
s
[
7]
.
A
ut
o
m
a
t
i
c
s
p
e
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
(
A
S
R
)
is
e
m
p
l
o
y
e
d
to
r
e
c
o
gni
z
e
t
h
e
wo
r
ds
us
e
d
to
a
u
t
h
e
n
t
i
c
a
t
e
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
of
an
i
nd
i
v
i
dua
l
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
ut
i
li
z
e
s
c
o
m
put
e
r
h
a
r
dwa
r
e
a
n
d
s
o
f
t
wa
r
e
to
r
e
c
o
gni
z
e
a
n
d
pr
o
c
e
s
s
t
h
e
s
pe
e
c
h
of
pe
o
p
l
e
.
In
m
a
ny
s
e
c
t
or
s
of
o
ur
l
i
f
e
,
A
S
R
is
f
r
e
que
n
t
l
y
us
e
d
in
c
o
m
m
u
ni
c
a
t
i
o
n
,
e
duc
a
t
i
o
n
,
h
e
a
l
t
h
c
a
r
e
,
a
n
d
pr
ot
e
c
t
i
o
n
[
7]
,
[
8]
.
In
1980,
t
h
e
ne
ur
a
l
a
r
t
i
f
i
c
i
a
l
n
e
t
wo
r
ks
of
de
e
p
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
d
t
h
e
d
i
r
e
c
t
i
o
n
in
w
hi
c
h
s
pe
e
c
h
wa
s
r
e
c
o
gni
z
e
d.
T
h
e
n
de
e
p
l
e
a
r
ni
n
g
is
a
ne
we
r
a
r
e
a
in
t
h
e
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
f
i
e
l
d
s
uc
h
as
ha
ndwr
i
t
i
n
g,
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
l
a
n
gua
ge
pr
o
c
e
s
s
i
ng
a
n
d
c
o
m
p
ut
e
r
vi
s
i
o
n
.
T
h
e
r
e
f
o
r
e
t
h
e
f
i
e
l
d
of
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
n
g
(
M
L
)
,
a
de
e
p
ne
ur
a
l
ne
t
wor
k
t
r
i
e
s
to
l
e
a
r
n
f
r
o
m
m
u
l
t
i
p
le
l
a
y
e
r
s
c
o
n
c
ur
r
e
n
t
l
y
by
e
x
t
r
a
c
t
i
n
g
c
e
r
t
a
i
n
f
e
a
t
ur
e
s
a
n
d
i
n
f
o
r
m
a
t
i
o
n
[
9]
,
[
10]
.
A
hi
g
h
-
qua
li
t
y
d
a
t
a
s
e
t
of
vo
i
c
e
d
i
s
o
r
de
r
s
c
a
n
h
e
l
p
a
ddr
e
s
s
r
i
s
i
ng
s
pe
e
c
h
pr
o
bl
e
m
s
in
a
n
d
o
ut
s
i
de
t
h
e
A
r
a
b
a
r
e
a
.
In
r
e
c
e
n
t
y
e
a
r
s
,
t
h
e
n
u
m
be
r
of
i
n
d
i
v
i
dua
l
s
w
i
t
h
v
o
i
c
e
d
i
s
o
r
de
r
h
a
s
gr
o
wn
c
o
n
s
i
de
r
a
bl
y
,
w
i
t
h
a
r
o
un
d
17
.
9
m
il
li
o
n
pe
o
p
l
e
in
th
e
U
ni
t
e
d
S
t
a
t
e
s
a
l
o
n
e
e
x
p
e
r
i
e
nc
i
n
g
v
o
c
a
l
d
if
f
i
c
u
l
t
i
e
s
[
11]
.
15
%
of
t
h
e
tot
a
l
Ki
ng
Ab
du
l
a
z
i
z
U
ni
ve
r
s
i
t
y
Ho
s
pi
t
a
l
vi
s
i
t
o
r
s
in
S
a
ud
i
A
r
a
bi
a
ha
v
e
b
e
e
n
r
e
po
r
t
e
dl
y
c
o
m
p
l
a
i
n
i
ng
of
v
o
i
c
e
pr
o
bl
e
m
s
[
12]
.
T
h
e
pr
o
bl
e
ms
c
r
e
a
t
e
d
by
v
o
i
c
e
pr
o
bl
e
m
s
in
a
t
e
a
c
he
r
a
r
e
m
uc
h
hi
g
h
e
r
t
h
a
n
in
n
o
n
-
t
e
a
c
h
e
r
s
a
n
d
s
t
ud
i
e
s
h
a
v
e
s
h
o
wn
t
h
a
t
v
o
i
c
e
a
bn
o
r
m
a
l
i
t
i
e
s
a
r
e
57.
7%
in
t
h
e
U
ni
t
e
d
S
t
a
t
e
s
a
n
d
28.
8%
in
n
o
n
-
t
e
a
c
h
e
r
s
t
h
r
o
ugh
o
ut
a
l
if
e
t
i
m
e
[
13]
,
[
14]
.
R
o
ughl
y
33%
of
i
ns
t
r
uc
tor
s
in
t
h
e
R
iy
a
d
h
r
e
g
i
o
n
of
S
a
ud
i
A
r
a
bi
a
s
u
f
f
e
r
f
r
o
m
v
o
i
c
e
pr
o
bl
e
m
s
[
12]
.
s
pa
s
m
o
d
i
c
d
y
s
p
h
o
ni
a
is
ne
v
e
r
t
h
e
l
e
s
s
a
v
o
c
a
l
i
s
s
u
e
due
to
uni
n
t
e
n
t
i
o
n
a
l
m
o
ve
m
e
n
t
s
of
t
h
e
l
a
r
y
nge
a
l
m
us
c
l
e
s
.
We
h
a
v
e
a
l
a
r
ge
n
u
m
be
r
of
v
o
i
c
e
d
i
s
o
r
de
r
s
(
a
b
o
ut
760
c
a
s
e
s
a
nn
ua
ll
y
)
a
m
o
n
g
pe
o
p
l
e
of
d
i
ve
r
s
e
o
c
c
upa
t
i
o
n
a
l
a
n
d
e
t
i
o
l
o
g
i
c
a
l
b
a
c
kgr
o
un
ds
at
o
ur
v
o
i
c
e
c
e
n
t
r
e
at
t
h
e
C
o
m
m
u
ni
c
a
t
o
r
y
a
n
d
S
wa
l
l
o
w
i
ng
D
i
s
o
r
de
r
s
uni
t
of
Ki
ng
Ab
du
l
a
z
i
z
u
ni
ve
r
s
i
t
y
h
o
s
p
i
t
a
l
.
T
h
e
r
e
a
s
o
n
f
o
r
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
is
t
h
a
t
an
e
x
a
c
t
a
n
d
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
e
f
f
e
c
t
i
v
e
m
e
t
h
o
d
m
us
t
be
de
v
e
l
o
pe
d
to
c
l
a
s
s
if
y
s
pe
e
c
h
s
o
un
d
mi
s
t
a
ke
s
in
i
m
pa
i
r
m
e
n
t
s
c
hil
dr
e
n
,
to
e
n
a
bl
e
s
p
e
a
ke
r
s
a
n
d
lan
gua
g
e
pa
t
h
o
l
o
g
i
s
t
s
to
di
a
g
n
o
s
e
s
pe
e
c
h
s
o
un
d
d
i
s
o
r
de
r
(
S
S
Ds
)
.
In
t
hi
s
r
e
s
e
a
r
c
h
,
we
e
m
p
h
a
s
i
s
e
s
pe
e
c
h
v
o
i
c
e
e
r
r
o
r
s
a
m
o
n
g
A
r
a
bi
a
n
c
hi
l
dr
e
n
w
h
o
a
r
e
i
m
pa
i
r
e
d
to
s
pe
a
k
A
r
a
bi
c
.
We
de
v
e
l
o
pe
d
an
A
r
a
bi
c
s
pe
e
c
h
da
t
a
s
e
t
f
r
o
m
t
h
e
im
pa
i
r
m
e
n
t
c
hi
l
dr
e
n
w
hi
c
h
h
a
ve
be
e
n
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
38
c
hi
l
dr
e
n
a
n
d
c
o
l
l
e
c
t
e
d
380
s
a
m
p
l
e
s
.
W
h
e
r
e
a
s
,
t
h
e
de
v
e
l
o
pe
d
da
t
a
s
e
t
wa
s
i
n
c
l
ud
i
ng
A
r
a
bi
c
pr
o
n
o
unc
e
d
l
e
t
t
e
r
s
a
n
d
n
u
m
be
r
s
.
C
o
r
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
ly
,
we
i
de
n
t
i
f
y
t
h
e
a
r
t
i
c
u
l
a
t
i
o
n
d
i
s
o
r
de
r
c
a
t
e
g
o
r
i
e
s
f
r
o
m
a
g
i
v
e
n
s
pe
e
c
h
s
e
g
m
e
n
t
by
e
m
p
l
o
yi
ng
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
q
ue
b
a
s
e
d
on
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
to
c
l
a
s
s
if
y
t
h
e
pr
o
n
oun
c
e
d
n
u
m
be
r
s
a
n
d
l
e
t
t
e
r
s
.
S
pe
c
i
f
i
c
a
ll
y
,
t
h
e
m
o
de
l
w
il
l
be
a
bl
e
to
r
e
c
o
gni
z
e
i
nc
o
r
r
e
c
t
l
y
pr
o
n
o
un
c
e
d
l
e
tt
e
r
s
or
n
u
m
be
r
s
.
2.
M
E
T
HO
D
T
h
e
pr
o
po
s
e
d
s
y
s
t
e
m
f
o
r
im
pa
i
r
a
m
e
n
t
a
r
a
bi
c
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
wo
u
l
d
g
e
n
e
r
a
l
ly
c
o
ns
i
s
t
s
of
t
h
r
e
e
m
a
i
n
s
t
a
ge
s
a
r
e
da
t
a
c
o
l
l
e
c
t
i
o
n
s
t
a
ge
,
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
s
t
a
ge
,
a
n
d
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
/c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
s
t
a
ge
as
s
h
o
w
n
in
F
i
gur
e
1.
W
h
e
r
e
a
s
,
e
a
c
h
p
h
a
s
e
w
il
l
be
e
x
p
l
a
in
e
d
in
t
h
e
f
o
ll
o
we
d
s
u
b
s
e
c
t
i
o
n
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
we
h
a
v
e
u
s
e
d
p
y
t
h
o
n
in
o
r
de
r
to
b
u
i
l
d
t
h
e
s
y
s
t
e
m
.
F
i
gur
e
1
.
M
e
t
h
o
d
o
l
o
gi
c
a
l
f
l
o
wc
h
a
r
t
2.
1.
P
h
as
e
1:
d
at
a
c
ol
l
e
c
t
ion
To
c
o
n
t
r
i
b
ut
e
to
t
h
e
f
i
e
l
d
of
a
ut
o
m
a
t
i
c
de
t
e
c
t
i
o
n
a
n
d
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
of
s
pe
e
c
h
d
i
s
o
r
de
r
s
f
o
r
c
hi
l
dr
e
n
s
pe
a
k
i
ng
A
r
a
bi
c
a
l
ly
we
pr
o
duc
e
d
c
hil
dr
e
n's
A
r
a
bi
c
l
a
n
gua
ge
e
r
r
o
r
da
t
a
s
e
t
f
o
r
pupi
l
s
w
h
o
a
r
e
di
s
a
bl
e
d.
T
h
e
M
F
C
C
L
S
T
M
P
h
a
s
e
1
P
h
a
s
e
2
P
h
a
s
e
3
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
:
1400
-
140
5
1402
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
r
ds
h
a
v
e
b
e
e
n
c
o
l
l
e
c
t
e
d
f
r
o
m
im
pa
i
r
m
e
n
t
s
s
t
ude
n
t
s
f
r
o
m
s
c
h
o
o
l
s
f
o
r
c
hi
l
dr
e
n
w
i
t
h
s
p
e
c
ia
l
n
e
e
d
s
in
M
o
s
u
l
-
I
r
a
q.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
ns
7
7
0
s
pe
e
c
h
t
r
i
a
l
s
f
r
o
m
38
s
c
h
o
l
a
r
s
w
hil
e
t
h
e
s
t
ude
n
t
'
s
a
ge
r
a
t
e
is
b
e
t
we
e
n
7
to
11
y
e
a
r
s
o
l
d.
T
h
e
s
pe
c
i
a
li
s
t
a
dvi
s
e
d
t
h
e
y
o
u
n
g
s
t
e
r
s
to
pr
o
n
o
un
c
e
t
h
r
e
e
l
e
t
t
e
r
s
a
n
d
n
u
m
e
r
a
l
s
c
a
r
e
f
u
l
ly
.
F
o
r
e
a
c
h
l
e
t
t
e
r
a
n
d
each
n
u
m
be
r
,
e
a
c
h
k
i
d
wa
s
i
ns
t
r
uc
t
e
d
to
r
e
pe
a
t
t
h
e
pr
o
n
un
c
i
a
t
i
o
n
10
t
i
m
e
s
.
T
h
e
n
u
mb
e
r
us
e
d
in
t
he
da
t
a
s
e
t
we
r
e
f
r
o
m
0
to
9
a
n
d
l
e
t
t
e
r
s
a
r
e
“
Ale
e
f
”
,
“
B
a
a
”
,
“
T
a
a
”
,
“
T
h
a
a
”
,
“
Ge
e
m
”
,
“
H
a
a
”
,
“
Kha
a
”
,
a
n
d
“
D
a
a
l
”
.
2.
2
.
P
h
as
e
2:
f
e
at
u
r
e
e
x
t
r
ac
t
ion
We
ut
i
li
z
e
d
M
F
C
C
to
r
e
p
r
e
s
e
n
t
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
s
as
o
ne
of
t
h
e
m
o
s
t
c
o
m
m
o
n
a
c
o
us
t
i
c
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
[
15]
.
F
i
ve
s
t
a
ge
s
a
r
e
i
nc
l
ude
d
in
t
he
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
:
e
nh
a
n
c
e
m
e
n
t
of
s
pe
e
c
h
s
i
g
na
l
,
s
i
g
na
l
s
l
i
c
i
ng,
w
i
ndo
w
i
n
g,
f
a
s
t
f
o
ur
i
e
r
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
(
F
F
T
)
,
a
n
d
m
e
l
s
pa
c
e
d
f
il
t
e
r
ba
n
k
c
oe
f
f
i
c
i
e
n
t
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
.
We
b
e
g
i
n
by
im
pr
o
vi
n
g
t
h
e
v
o
i
c
e
s
i
g
n
a
l
by
r
e
duc
i
ng
t
h
e
l
o
w
f
r
e
que
n
c
y
in
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
s
.
A
hi
g
h
pa
s
s
f
il
t
e
r
of
f
o
r
m
a
t
(
)
=
1
–
0
,
97
–
1
,
wh
e
r
e
a
s
z
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
,
pa
s
s
e
s
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
na
l
.
T
h
e
im
pr
o
v
e
d
v
o
i
c
e
s
i
g
na
l
is
t
h
e
n
d
i
v
i
de
d
i
n
t
o
f
r
a
m
e
s
in
30
m
il
li
s
e
c
o
n
ds
w
i
t
h
10
mi
ll
i
s
e
c
o
n
ds
of
o
v
e
r
l
a
p.
F
r
a
m
e
s
i
z
e
is
t
h
e
be
s
t
e
f
f
e
c
t
f
o
r
s
pe
e
c
h
-
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
b
e
t
we
e
n
20
-
40
mi
ll
i
s
e
c
o
nds
w
i
t
h
a
50
±
%
ga
p
b
e
t
we
e
n
c
o
n
s
e
c
ut
i
v
e
f
r
a
m
e
s
[
16]
.
T
hi
s
t
e
c
hni
que
p
e
r
m
i
t
s
F
F
T
to
be
a
pp
l
i
e
d
o
ve
r
s
m
a
ll
t
i
m
e
f
r
a
m
e
s
,
so
t
h
a
t
t
h
e
f
r
e
que
n
c
y
c
o
n
t
o
u
r
of
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
t
r
e
a
m
m
a
y
be
we
ll
a
ppr
o
xi
m
a
t
e
d.
We
us
e
t
h
e
Ha
m
mi
ng
w
i
ndo
w
f
u
n
c
t
i
o
n
ℎ
(
̂
)
=
0
.
54
−
0
.
46
co
s
2
̂
−
1
in
e
a
c
h
f
r
a
m
e
wo
r
k,
wh
e
r
e
z
is
a
f
r
a
m
e
,
a
n
d
n
is
t
h
e
w
i
n
do
w
l
e
n
gt
h
in
t
h
e
F
F
T
,
to
de
c
r
e
a
s
e
s
pe
c
t
r
a
l
l
e
a
ka
ge
e
f
f
e
c
t
s
.
In
e
a
c
h
w
i
ndo
w
f
r
a
m
e
,
we
t
h
e
n
e
x
e
c
ut
e
a
512
-
po
i
n
t
FFT
to
c
a
l
c
u
l
a
t
e
i
t
s
f
r
e
qu
e
n
c
y
a
n
d
po
we
r
r
a
n
ge
.
We
c
a
l
c
u
l
a
t
e
t
h
e
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
of
t
h
e
f
il
t
e
r
ba
n
k
f
r
o
m
e
a
c
h
f
r
a
m
e
's
po
we
r
s
pe
c
t
r
um
.
t
h
e
n
we
ut
i
li
z
e
d
a
s
e
t
of
40
t
r
i
a
n
gu
l
a
r
f
il
t
e
r
s
to
de
t
e
r
m
i
ne
th
e
ba
n
k
f
il
t
e
r
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
.
We
i
nc
r
e
a
s
e
t
h
e
po
we
r
r
a
n
ge
of
e
a
c
h
f
il
t
e
r
to
40
b
a
n
k
e
n
e
r
g
i
e
s
a
n
d
c
o
m
bi
ne
t
h
e
o
u
t
pu
t
s
.
We
us
e
d
i
s
c
r
e
t
e
c
o
s
i
n
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
a
t
i
o
n
(
DC
T
)
on
t
h
e
m
a
f
t
e
r
l
o
g
e
a
c
h
of
t
h
e
40
f
i
l
t
e
r
b
a
n
k
e
n
e
r
g
i
e
s
.
40
c
e
p
s
t
r
a
l
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
m
a
y
be
pr
o
duc
e
d
us
i
ng
t
h
e
DC
T
m
e
t
h
o
d.
M
e
l
-
f
r
e
qu
e
n
c
y
c
e
p
s
t
r
a
l
-
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
(
M
F
C
C
)
f
e
a
t
ur
e
s
s
e
l
e
c
t
e
d
t
h
e
f
i
r
s
t
13
c
e
ps
t
r
a
l
c
o
e
f
f
i
c
ien
t
s
.
We
c
o
n
c
a
t
e
n
a
t
e
t
h
e
13
s
e
t
s
of
M
F
C
C
c
ha
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
e
x
t
r
a
c
t
e
d
f
r
o
m
a
ll
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
s
in
a
s
i
ng
l
e
ve
c
to
r
to
r
e
pr
e
s
e
n
t
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
s
of
a
s
p
e
e
c
h
s
i
g
n
a
l
.
Ho
we
v
e
r
,
as
v
o
i
c
e
s
i
g
n
a
l
s
i
nc
l
ud
e
a
va
r
i
e
t
y
of
f
r
a
m
e
s
,
f
e
a
t
ur
e
v
e
c
t
o
r
s
of
t
h
e
s
a
m
e
s
i
z
e
f
o
r
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
s
a
r
e
pr
o
bl
e
m
a
t
i
c
f
o
r
o
b
t
a
i
ni
n
g.
To
a
ddr
e
s
s
t
h
e
c
h
a
ll
e
n
ge
,
f
o
r
each
of
t
h
e
s
pe
e
c
h
s
i
g
n
a
l
s
we
c
a
l
c
u
l
a
t
e
a
f
i
xe
d
-
s
i
z
e
s
upe
r
v
e
c
t
o
r
[
17]
.
Us
i
n
g
th
e
M
F
C
C
f
e
a
t
ur
e
s
,
we
de
r
i
v
e
a
GM
M
a
n
d
t
h
e
n
s
t
a
c
k
t
h
e
m
e
a
ns
to
p
r
o
duc
e
a
s
u
pe
r
v
e
c
t
o
r
of
25
s
i
z
e
s
.
T
he
s
upe
r
vi
s
o
r
is
us
e
d
to
t
r
a
i
n
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
m
o
de
l
.
2.
3
.
P
h
as
e
3:
r
e
c
ogn
it
ion
/cl
as
s
i
f
icat
ion
l
on
g
s
h
or
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
Ge
n
e
r
a
ll
y
,
it
m
i
g
h
t
be
qu
i
t
e
d
if
f
i
c
u
l
t
to
t
r
a
i
n
s
u
c
h
a
c
o
nv
e
n
t
i
o
n
a
l
R
NN
n
e
t
wo
r
k
s
i
n
c
e
m
i
s
t
a
ke
s
c
a
l
c
u
l
a
t
e
d
in
t
he
ba
c
k
-
pr
o
pa
ga
t
i
o
n
m
e
t
h
o
d
a
r
e
c
om
po
un
de
d
by
e
a
c
h
ot
h
e
r
at
each
t
i
m
e
,
r
e
s
u
l
t
i
n
g
in
gr
a
d
i
e
n
t
i
s
s
ue
s
.
T
h
u
s
,
t
h
e
gr
a
d
i
e
n
t
s
r
e
a
d
i
ly
go
a
wa
y
or
e
x
p
l
o
de
by
r
e
p
e
a
t
e
d
m
u
l
t
i
p
li
c
a
t
i
o
ns
t
h
r
o
ug
h
o
ut
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
[
18]
.
To
a
ddr
e
s
s
t
h
i
s
pr
o
bl
e
m
an
a
l
t
e
r
n
a
t
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
is
de
ve
l
o
pe
d
b
a
s
e
d
on
l
o
n
g
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
[
19
]
.
A
m
e
m
o
r
y
bl
o
c
k
c
o
n
s
i
s
t
i
n
g
of
a
m
e
m
o
r
y
c
e
ll
w
i
t
h
t
h
r
e
e
s
i
g
m
o
i
d
po
r
t
a
l
s
f
o
r
m
s
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
of
L
S
T
M
.
(
)
≜
(
)
=
1
1
e
x
p
(
−
)
(
1)
I
n
c
l
ude
s
it
as
i
nput
ga
t
e
,
a
ga
t
e
to
as
o
u
t
pu
t
,
a
n
d
ga
t
e
f
o
r
ge
t
as
f
t
,
as
s
h
o
wn
in
F
i
gur
e
2.
T
he
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
n
c
t
i
o
n
s
of
g(
·
)
a
n
d
h
(
·
)
a
r
e
t
a
n
h
(
·
)
.
T
h
e
i
n
put
x
t
a
n
d
o
ut
pu
t
y
t
L
S
T
M
m
e
m
o
r
y
bl
o
c
k
is
im
p
l
a
n
t
e
d
a
n
d
c
o
u
l
d
be
v
e
c
t
o
r
e
d
a
s
:
i
=
(
+
−
1
+
−
1
+
b
)
=
(
+
−
1
+
−
1
+
b
)
g
=
ℎ
(
+
−
1
+
b
)
=
f
ʘ
−
1
+
ʘ
g
)
=
(
+
−
1
+
+
b
)
=
ʘ
ta
nh
(
)
=
(
+
b
y
)
(
2)
w
h
e
r
e
⊙
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
pr
o
duc
t
of
an
e
l
e
m
e
n
t
,
th
e
we
i
g
h
t
m
a
t
r
i
c
e
s
of
W
ix
,
W
fx
,
W
cx
,
a
n
d
W
ox
,
f
r
o
m
t
h
e
i
nput
-
to
-
i
n
put
ga
t
e
,
f
o
r
ge
t
ga
t
e
,
c
e
l
l
a
n
d
o
ut
pu
t
g
a
t
e
,
c
o
r
r
e
s
p
o
n
d
i
n
g
ly
.
T
h
u
s
,
t
h
e
d
i
a
go
na
l
we
i
g
h
t
m
a
t
r
i
c
e
s
W
ic
,
W
fc
,
a
n
d
W
oc
f
o
r
pe
e
p
h
o
l
e
s
a
r
e
t
h
e
c
e
ll
-
o
ut
p
ut
c
t
−
1
di
a
go
na
l
c
o
nn
e
c
t
i
o
ns
t
h
a
t
a
r
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
in
d
a
s
h
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
T
o
w
ar
d
s
de
v
e
lopi
ng
impair
me
nts
ar
abic
s
pe
e
c
h
datas
e
t
us
ing
de
e
p
lear
ning
(
Sur
a
R
amz
i
Shar
e
e
f
)
1403
li
ne
s
.
In
t
h
e
pr
e
vi
o
us
s
t
e
p,
m
t
−
1
we
i
g
h
t
m
a
t
r
i
c
e
s
f
o
r
t
h
e
m
e
m
o
r
y
bl
o
c
k
o
ut
pu
t
v
e
c
t
or
a
r
e
s
h
o
wn
in
r
e
d
li
ne
s
by
W
im
,
W
fm
,
W
cm
,
a
n
d
W
om
.
F
i
gur
e
2
.
L
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
d
i
a
gr
a
m
[
20]
2.
4.
E
x
p
e
r
im
e
n
t
s
e
t
u
p
To
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
e
t
h
o
d,
we
us
e
t
h
e
de
v
e
l
o
pe
d
da
t
a
s
e
t
f
o
r
i
m
pa
i
r
m
e
n
t
c
hil
dr
e
n
w
hi
c
h
is
de
s
c
r
i
be
d
in
s
e
c
t
i
o
n
2
.1
a
n
d
2
.
2.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
m
pr
i
s
e
s
770
s
a
m
p
l
e
s
of
s
pe
e
c
h
,
we
h
a
v
e
a
s
s
i
g
n
e
d
61
6
s
a
m
p
l
e
s
as
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
s
e
t
f
o
r
t
h
e
L
S
T
M
c
l
a
s
s
if
i
e
r
a
n
d
154
s
a
m
p
l
e
s
of
s
pe
e
c
h
a
r
e
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g
a
n
d
va
l
i
da
t
i
o
n
r
e
s
e
r
v
e
d,
w
hi
c
h
is
de
s
c
r
i
be
d
in
s
e
c
t
i
o
n
2
.
3.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
we
s
e
t
t
h
e
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
of
t
h
e
de
e
p
L
S
T
M
c
l
a
s
s
if
i
e
r
i
nc
l
ud
i
ng
w
hi
c
h
w
a
s
o
n
e
hi
dde
n
l
a
y
e
r
w
i
t
h
32
u
ni
t
s
or
n
e
ur
o
n
s
,
we
us
e
d
‘
a
da
m
’
as
o
pt
i
m
i
z
e
r
a
nd
t
a
n
h
as
a
c
t
i
v
a
t
i
o
n
f
u
nc
t
i
o
n
.
To
m
e
a
s
ur
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
of
t
h
e
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
in
t
e
r
m
s
of
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
l
o
s
s
of
t
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
.
We
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
he
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
w
i
t
h
r
e
c
e
n
t
r
e
l
a
t
e
d
w
o
r
k
c
o
m
m
o
nly
us
e
d
f
o
r
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
.
3.
RE
S
UL
T
AND
DI
S
CU
S
S
I
ON
T
h
e
c
l
a
s
s
if
i
c
a
t
i
o
n
r
e
s
u
l
t
s
f
o
r
im
pa
i
r
e
d
c
hi
l
dr
e
n
s
p
e
e
c
h
a
r
e
s
u
mm
a
r
i
z
e
d
in
T
a
bl
e
1.
T
he
t
a
bl
e
s
h
o
ws
t
h
a
t
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
b
a
s
e
d
on
L
S
T
M
c
l
a
s
s
if
i
e
d
in
i
s
o
l
a
t
e
d
A
r
a
bi
c
n
u
m
be
r
s
a
n
d
l
e
tt
e
r
s
wa
s
97.
99%
,
a
n
d
l
o
s
s
wa
s
0.
18%
.
T
h
e
T
a
bl
e
1
s
h
o
ws
t
h
e
c
o
m
pa
r
a
t
i
v
e
r
e
s
u
l
t
s
of
o
ur
de
v
e
l
o
pe
d
m
o
de
l
w
i
t
h
o
ur
de
v
e
l
o
pe
d
da
t
a
s
e
t
c
o
m
pa
r
e
d
to
ot
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
s
in
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
in
t
e
r
m
s
of
u
s
i
n
g
i
s
o
l
a
t
e
d
A
r
a
bi
c
wo
r
ds
,
l
e
tt
e
r
s
,
or
n
u
m
b
e
r
s
.
W
i
t
h
t
h
e
r
e
s
pe
c
t
to
oth
e
r
de
v
e
l
o
pe
d
m
o
de
l
s
,
o
ur
p
r
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
t
h
a
t
h
a
s
be
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
u
s
i
n
g
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
b
a
s
e
d
on
L
S
T
M
gi
v
e
s
m
o
r
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
t
ha
n
o
t
h
e
r
s
m
o
de
l
s
.
T
a
bl
e
1
.
E
v
a
l
ua
t
i
o
n
of
o
ur
p
r
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
c
o
m
pa
r
e
d
to
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
M
o
de
ls
A
c
c
u
r
a
c
y
D
a
ta
s
e
t
t
y
p
e
[
21]
9
7.8%
10
I
s
o
la
t
e
d
A
r
a
bi
c
W
or
ds
[
22]
94.39%
-
94.56%
40
A
r
a
bi
c
w
o
r
ds
[
23]
U
s
e
d
E
r
r
or
r
a
t
e
0.68%
11
s
ta
nda
r
d
A
r
a
bi
c
is
o
la
t
e
d
w
o
r
ds
[
24]
71.75%
3
A
r
a
bi
c
is
o
la
te
d
w
o
r
ds
[
25]
58.4%
-
76.7%
29
is
o
la
te
d
A
r
a
bi
c
L
e
tt
e
r
s
O
ur
de
ve
l
o
p
e
d
m
o
de
l
97.99%
I
mpa
ir
me
n
ts
c
hi
ld
r
e
n
D
a
ta
s
e
t
c
o
nt
a
in
s
0
-
9
a
nd
8
A
r
a
bi
c
L
e
tt
e
r
s
As
s
h
o
wn
in
t
h
e
T
a
bl
e
1
r
e
s
e
a
r
c
he
r
s
,
A
n
o
v
e
l
met
h
o
d
o
l
o
g
y
f
o
r
t
h
e
i
de
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
of
s
p
e
a
ke
r
s
h
a
s
b
e
e
n
pr
o
po
s
e
d
in
[
21]
.
T
h
e
f
i
r
s
t
a
ppr
o
a
c
h
is
t
h
e
c
o
m
b
i
na
t
i
o
n
of
li
ne
a
r
pr
e
d
i
c
t
i
ve
c
o
d
i
n
g
(
L
P
C
)
a
n
d
s
ke
wn
e
s
s
e
qua
t
i
o
n
.
T
h
e
f
i
r
s
t
m
e
t
h
o
d
is
b
a
s
e
d.
A
m
i
x
t
ur
e
of
li
ne
a
r
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
c
o
d
i
n
g
(
L
P
C
)
,
di
s
c
r
e
t
e
t
r
a
n
s
f
o
r
m
wa
v
e
l
e
t
(
DW
T
)
a
n
d
c
p
e
s
t
r
um
a
na
ly
s
i
s
w
a
s
us
e
d
in
t
h
e
s
e
c
o
n
d
we
i
g
h
t
e
d
l
i
ne
a
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
c
e
p
s
t
r
a
l
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
(
W
L
P
C
C
)
.
T
h
e
i
r
o
ut
c
o
m
e
in
t
e
r
m
of
a
c
c
ur
a
c
y
w
e
r
e
97.
8%
whi
c
h
is
v
e
r
y
n
e
a
r
to
o
u
r
r
e
s
u
l
t
b
ut
l
e
s
s
w
i
t
h
0.
19%
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
[
22]
c
r
e
a
t
e
d
a
n
o
v
e
l
a
ppr
o
a
c
h
ba
s
e
d
on
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
of
m
u
l
t
i
p
l
e
e
x
t
r
a
c
ti
o
n
s
a
n
d
c
l
a
s
s
if
yi
ng
f
e
a
t
ur
e
s
,
i
s
o
l
a
t
e
d
A
r
a
bi
c
s
pe
e
c
h
i
d
e
n
t
i
f
i
c
a
t
i
o
n
.
T
h
e
s
y
s
t
e
m
us
e
s
a
v
o
t
i
n
g
m
e
c
h
a
ni
s
m
to
m
e
r
ge
t
h
e
m
e
t
h
o
d
o
u
t
pu
t
s
.
W
hil
e
t
h
e
m
e
a
n
c
a
l
c
u
l
a
t
i
o
n
t
i
m
e
is
1.
56
s
e
c
o
n
ds
a
n
d
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
of
t
h
e
s
y
s
t
e
m
in
c
r
e
a
s
e
d
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2502
-
4752
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
,
Vo
l
.
25
,
N
o
.
3
,
M
a
r
c
h
20
22
:
1400
-
140
5
1404
to
94.
56
%.
Al
t
h
o
ugh
in
t
h
e
pa
p
e
r
,
B
o
us
s
a
i
d
a
n
d
Ha
s
s
i
ne
[
23]
,
s
y
s
t
e
m
wa
s
b
u
i
l
t
f
o
r
11
c
o
m
m
o
n
A
r
a
bi
c
i
s
o
l
a
t
e
d
wo
r
ds
wi
t
h
a
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
y
s
t
e
m.
Dur
i
n
g
t
h
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
s
t
a
ge
s
e
ve
r
a
l
m
e
t
h
o
ds
h
a
v
e
b
e
e
n
e
m
p
l
o
y
e
d,
i
nc
l
ud
i
ng
c
e
ps
t
r
a
l
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
f
o
r
t
h
e
m
e
l
f
r
e
qu
e
n
c
y
(
M
L
F
)
,
l
i
ne
a
r
pe
r
c
e
pt
ua
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
l
i
ne
a
r
pe
r
c
e
pt
ua
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
n
d
t
i
m
e
de
r
i
va
t
i
v
e
s
in
t
he
i
r
i
ni
t
i
a
l
o
r
de
r
.
To
de
c
r
e
a
s
e
t
h
e
f
e
a
t
ur
e
di
m
e
ns
i
o
n
,
t
h
e
pr
i
m
a
r
y
c
o
m
po
n
e
n
t
a
na
l
y
s
i
s
wa
s
e
m
p
l
o
y
e
d.
T
h
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
t
a
ge
is
ba
s
e
d
on
t
wo
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
s
,
t
h
e
L
e
v
e
nb
e
r
g
–
M
a
r
qua
r
dt
"
T
r
a
i
nlm
"
a
n
d
t
h
e
s
c
a
l
e
d
c
o
nj
uga
t
e
gr
a
d
i
e
n
t
"
T
r
a
i
n
s
c
g,
"
whi
c
h
a
r
e
t
h
e
b
a
s
i
s
of
t
h
e
f
e
e
d
ba
c
kwa
r
d
n
e
ur
a
l
pr
o
pa
ga
t
i
o
n
n
e
t
wo
r
k
.
W
i
t
h
d
i
m
e
ns
i
o
n
s
26
a
n
d
T
r
a
i
n
s
c
g
l
e
a
r
ni
ng
a
l
go
r
i
t
hm
,
t
h
e
b
e
s
t
r
e
s
u
l
t
s
we
r
e
o
b
t
a
i
n
e
d.
W
h
e
n
ut
i
li
z
i
ng
t
h
e
c
o
r
po
r
a
ti
o
n
of
5,
10
a
n
d
20
s
p
e
a
ke
r
s
,
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
,
t
he
y
a
c
hi
e
v
e
d
a
0.
05,
0.
21
a
n
d
0.
68%
t
e
s
t
e
r
r
o
r
r
a
t
e
.
W
hil
e
,
Ha
mm
a
mi
et
al.
[
24]
,
a
ddr
e
s
s
e
s
t
h
e
t
o
pi
c
of
t
h
e
c
l
a
s
s
if
yi
ng
of
s
pe
e
c
h
s
o
un
d
e
r
r
o
r
s
in
n
a
t
i
v
e
A
r
a
bi
c
c
hil
dr
e
n
,
whe
r
e
A
r
a
bi
c
wo
r
ds
i
n
c
l
ud
i
ng
t
h
e
l
e
t
t
e
r
r
(
pr
o
n
o
un
c
e
d
as
/r
a
/)
a
r
e
i
m
pr
o
pe
r
l
y
s
po
ke
n
.
t
h
e
y
de
t
e
r
m
i
ne
if
t
he
r
e
is
a
s
o
un
d
m
i
s
t
a
ke
in
t
h
e
s
pe
e
c
h
w
h
e
n
a
l
e
t
t
e
r
a
ppe
a
r
s
at
t
h
e
s
t
a
r
t
,
m
i
dd
l
e
or
e
n
d.
To
c
a
t
e
g
o
r
i
z
e
t
h
e
wo
r
ds
s
a
i
d,
t
h
e
y
de
s
c
r
i
be
t
h
e
s
pe
a
ke
r
s
i
g
n
a
l
us
i
ng
t
h
e
f
u
nc
t
i
o
ns
of
m
e
l
f
r
e
qu
e
n
c
y
c
e
p
s
t
r
a
l
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
s
(
M
F
C
C
)
.
T
h
e
y
t
e
s
t
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
of
t
h
e
i
r
m
e
t
h
o
d
us
e
d
a
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
da
t
a
s
e
t
of
n
a
t
i
v
e
A
r
a
bi
c
s
p
e
e
c
h
c
hil
dr
e
n
w
h
o
r
e
c
o
r
d
t
h
e
i
r
v
o
i
c
e
.
F
o
r
A
r
a
bi
c
wo
r
ds
w
i
t
h
l
e
t
t
e
r
s
r
at
t
h
e
b
e
g
i
nni
ng,
mi
dd
l
e
a
n
d
e
n
d
of
wo
r
ds
,
A
s
ugge
s
t
e
d
t
e
c
h
ni
que
o
b
t
a
i
n
s
a
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
of
71.
75
%
,
77.
20
%
,
a
n
d
an
a
v
e
r
a
ge
of
74.
06
%
.
T
h
e
s
e
f
i
nd
i
ngs
a
r
e
hi
g
h
e
r
t
h
a
n
t
h
o
s
e
a
c
hi
e
v
e
d
u
s
i
ng
t
h
e
H
i
dde
n
M
a
r
ko
v
m
o
de
l
.
F
i
n
a
ll
y
,
Kh
ude
y
e
r
et
al.
[
25]
,
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
of
m
u
l
t
i
-
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
m
e
t
h
o
ds
f
o
r
t
h
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
of
A
r
a
bi
c
i
s
o
l
a
t
e
d
l
e
t
t
e
r
s
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
w
i
t
h
im
pe
r
f
e
c
t
a
n
d
d
im
e
n
s
i
o
n
a
l
va
r
i
a
bl
e
s
.
T
he
r
e
is
no
s
uc
h
wo
r
k
in
t
hi
s
r
e
ga
r
d,
to
t
h
e
b
e
s
t
of
o
ur
kn
o
w
l
e
dge
.
T
h
e
y
i
n
t
e
gr
a
t
e
d
v
a
r
i
o
us
m
a
c
hi
ne
c
l
a
s
s
i
f
i
c
a
t
i
o
ns
to
r
e
c
o
gni
z
e
i
s
o
l
a
t
e
d
A
r
a
bi
c
wr
i
t
t
e
n
c
h
a
r
a
c
t
e
r
s
in
m
u
l
t
if
a
c
e
t
ed
f
o
r
m
a
t
s
.
T
h
e
m
e
t
h
o
d
is
ba
s
e
d
on
t
h
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
,
w
i
t
h
a
m
a
j
o
r
i
t
y
v
o
t
e
,
of
t
h
r
e
e
m
a
c
hi
ne
c
l
a
s
s
if
i
e
r
(
s
)
(k
-
n
e
a
r
e
s
t
n
e
i
g
hb
o
r
s
(
kNN
)
,
s
uppo
r
t
v
e
c
to
r
m
a
c
hi
ne
(
S
VM
)
,
a
n
d
ge
n
e
r
a
li
z
e
d
n
e
ur
a
l
r
e
gr
e
s
s
i
o
n
ne
t
wor
k
(
GR
NN
)
)
a
n
d
f
o
r
f
i
na
l
de
c
i
s
i
o
n
it
r
e
t
ur
n
to
t
h
e
s
t
r
uc
t
ur
a
l
s
im
il
a
r
i
t
y
i
nde
x
(
S
S
I
M
)
.
E
x
pe
r
i
m
e
n
t
a
l
f
i
nd
i
ng
s
r
e
ve
a
l
t
h
a
t
S
y
s
t
e
m
1,
S
y
s
t
e
m
2,
S
y
s
t
e
m
s
3,
a
n
d
S
y
s
t
e
m
4
h
a
v
e
63.
8%
,
64.
5%
a
n
d
58.
4
%
,
a
n
d
76.
7%
,
r
e
s
pe
c
t
i
v
e
ly
.
4.
CONC
L
USI
ON
T
h
e
e
x
p
e
r
i
m
e
n
t
a
l
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
by
us
i
ng
t
he
M
F
C
C
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
w
i
t
h
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
r
e
hi
g
h
e
r
as
c
o
m
pa
r
e
d
to
ot
h
e
r
pr
o
p
o
s
e
d
m
o
de
l
s
b
e
e
n
de
v
e
l
o
pe
d
by
o
t
h
e
r
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
.
T
h
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
is
hi
g
h
e
r
by
us
i
ng
L
S
T
M
as
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
i
ns
t
e
a
d
of
us
i
ng
m
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
que
s
.
T
h
e
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
mi
gh
t
be
d
if
f
e
r
e
n
t
if
we
us
e
d
ot
h
e
r
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
t
e
c
hniques
or
a
c
o
m
bi
na
t
i
o
n
of
t
wo
t
e
c
h
ni
que
s
as
we
ll
as
ot
h
e
r
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
de
l
s
s
uc
h
as
C
NN
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
S.
R.
S
ha
r
e
e
f
a
nd
Y.
F.
I
r
ha
y
im
,
“A
R
e
vi
e
w
:
I
s
ol
a
te
d
A
r
a
bi
c
W
o
r
ds
R
e
c
o
gni
ti
o
n
U
s
in
g
A
r
ti
f
i
c
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nt
T
e
c
hni
qu
e
s
,”
J
our
nal
of
P
hy
s
ic
s
:
C
on
f
e
r
e
nc
e
Se
r
ie
s
,
v
o
l.
1897,
n
o
.
1,
p.
120
26,
M
a
y
2021,
d
o
i
:
10.1088/1742
-
6596/1897/
1/
012026.
[
2]
M.
M.
El
C
ho
uba
s
s
i,
H.
E.
El
K
h
o
ur
y
,
C.
E.
J.
A
la
gha
,
J.
A.
S
ka
f
,
a
nd
M.
A.
Al
-
A
la
o
ui
,
“
A
r
a
bi
c
s
pe
e
c
h
r
e
c
o
gni
ti
o
n
u
s
in
g
r
e
c
ur
r
e
nt
n
e
ur
a
l
ne
tw
o
r
ks
,”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
3
r
d
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
Sy
m
pos
iu
m
on
Si
gnal
P
r
oc
e
s
s
in
g
and
I
n
f
or
m
at
io
n
T
e
c
hnol
ogy
,
I
SSP
I
T
2003
,
2003,
pp.
543
–
547,
d
o
i:
10.1109/
I
S
S
P
I
T
.2003.1341178.
[
3]
L.
B
a
gha
i
-
R
a
v
a
r
y
a
nd
S.
W.
B
e
e
t,
“
I
nt
r
o
duc
ti
o
n,”
Spr
in
ge
r
B
r
ie
f
s
in
Spe
e
c
h
T
e
c
hnol
og
y
,
pp.
1
–
6,
2013,
doi
:
10.1007/978
-
1
-
46
14
-
4574
-
6_1.
[
4]
S.
A
lh
a
r
bi
et
al
.
,
“
A
ut
o
ma
ti
c
S
p
e
e
c
h
R
e
c
o
gni
ti
o
n:
S
y
s
t
e
ma
ti
c
L
i
te
r
a
tu
r
e
R
e
v
i
e
w
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
v
o
l.
9,
pp.
131858
–
1318
76,
2021,
do
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2021.3112535.
[
5]
L.
M.
B
e
d
o
r
e
a
nd
E.
D.
P
e
ña
,
“
A
s
s
e
s
s
me
nt
of
bi
li
ngua
l
c
h
il
dr
e
n
f
o
r
id
e
nt
i
f
ic
a
ti
o
n
of
la
ngua
g
e
im
pa
ir
m
e
nt
:
C
ur
r
e
nt
f
in
di
ngs
a
nd
im
pl
ic
a
ti
o
ns
f
or
pr
a
c
ti
c
e
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
B
il
in
gual
E
duc
at
io
n
and
B
il
in
gual
is
m
,
vo
l.
11,
n
o
.
1,
pp.
1
–
29,
J
a
n.
2008,
do
i:
10.2167/be
b392.0.
[
6]
L.
S
c
h
il
li
ngma
nn,
J.
E
r
ns
t,
V.
K
e
i
te
,
B.
W
r
e
d
e
,
A.
S.
M
e
y
e
r
,
a
nd
E.
B
e
lk
e
,
“
A
li
gn
T
oo
l:
T
h
e
a
ut
o
ma
ti
c
t
e
mp
o
r
a
l
a
li
gnm
e
n
t
of
s
po
ke
n
ut
te
r
a
nc
e
s
in
G
e
r
ma
n,
D
ut
c
h,
a
nd
B
r
it
is
h
E
ngl
is
h
f
o
r
ps
y
c
h
o
l
in
gui
s
ti
c
pur
p
o
s
e
s
,”
B
e
hav
io
r
R
e
s
e
ar
c
h
M
e
th
ods
,
v
o
l.
50,
no
.
2,
pp.
466
–
489,
J
a
n.
2018,
do
i
:
10.3758/s
13428
-
017
-
1002
-
7.
[
7]
J.
M
c
K
e
c
hni
e
,
B.
A
hm
e
d,
R.
G
ut
i
e
r
r
e
z
-
O
s
una
,
P.
M
o
nr
o
e
,
P.
M
c
C
a
be
,
a
nd
K.
J.
B
a
ll
a
r
d,
“
A
ut
o
ma
t
e
d
s
pe
e
c
h
a
na
l
y
s
is
to
o
ls
f
or
c
hi
ld
r
e
n’
s
s
pe
e
c
h
p
r
o
duc
ti
o
n
:
A
s
y
s
t
e
ma
ti
c
li
t
e
r
a
tu
r
e
r
e
v
ie
w
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
Spe
e
c
h
-
L
anguage
P
at
hol
ogy
,
vo
l.
20,
no
.
6,
pp.
583
–
598,
J
ul
.
2018,
do
i:
10.1080/17549507.2
018.147799
1.
[
8]
L.
V
e
r
de
,
G.
De
P
i
e
tr
o
,
a
nd
G.
S
a
nni
n
o
,
“
V
o
i
c
e
D
is
o
r
d
e
r
I
de
n
ti
f
ic
a
ti
o
n
by
U
s
in
g
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
T
e
c
hni
qu
e
s
,”
I
E
E
E
A
c
c
e
s
s
,
vo
l.
6,
pp.
16246
–
16255,
2018,
d
o
i:
10.1109/AC
C
E
S
S
.2018.28
16338.
[
9]
C.
R
a
na
,
“
I
nt
e
r
na
ti
o
na
l
J
o
ur
na
l
of
C
o
mpu
te
r
S
c
ie
n
c
e
a
nd
M
o
bi
le
C
o
mpu
ti
ng
A
R
e
vi
e
w
:
S
p
e
e
c
h
R
e
c
o
gn
it
i
o
n
w
it
h
D
e
e
p
L
e
a
r
n
in
g
M
e
th
o
ds
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
C
o
m
put
e
r
Sc
ie
nc
e
and
M
o
bi
le
C
om
put
in
g
,
v
o
l.
4,
no
.
5,
pp.
1017
–
1024,
2015,
A
c
c
e
s
s
e
d:
J
a
n.
20,
2022.
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
w
w
w
.i
j
c
s
mc
.
c
o
m.
[
10]
V.
N.
G
udi
v
a
da
a
nd
C.
R.
R
a
o
,
“
C
o
mput
a
ti
o
na
l
A
na
l
y
s
is
a
nd
U
nde
r
s
ta
ndi
ng
of
N
a
tu
r
a
l
L
a
ngua
ge
s
:
P
r
in
c
ip
l
e
s
,
M
e
th
o
ds
a
nd
A
ppl
ic
a
ti
o
ns
,”
H
andbook
of
St
at
is
ti
c
s
,
v
o
l.
38,
pp.
197
–
228,
20
18.
[
11]
N.
B
ha
tt
a
c
ha
r
yy
a
,
“
T
he
p
r
e
v
a
l
e
n
c
e
of
vo
i
c
e
pr
o
bl
e
ms
a
mo
ng
a
dul
ts
in
th
e
U
ni
te
d
S
ta
t
e
s
,”
L
ar
y
ngos
c
op
e
,
v
o
l.
124,
n
o
.
10,
pp.
2359
–
2362,
M
a
y
2014,
d
o
i
:
10.1002/l
a
r
y
.24740.
[
12]
T.
A.
M
e
s
a
ll
a
m
et
al
.
,
“
D
e
ve
l
o
pm
e
nt
of
th
e
A
r
a
bi
c
V
o
i
c
e
P
a
th
o
l
o
g
y
D
a
ta
ba
s
e
a
nd
I
ts
E
v
a
lu
a
ti
o
n
by
U
s
in
g
S
p
e
e
c
h
F
e
a
tu
r
e
s
a
nd
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
A
lg
or
it
hms
,”
J
our
nal
of
H
e
al
th
c
ar
e
E
ngi
ne
e
r
in
g
,
vo
l.
2017,
pp.
1
–
13,
2017,
d
o
i:
10.1155/2017/
8783751.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
do
n
e
s
i
a
n
J
E
l
e
c
E
n
g
&
C
o
m
p
S
c
i
I
S
S
N:
2502
-
4752
T
o
w
ar
d
s
de
v
e
lopi
ng
impair
me
nts
ar
abic
s
pe
e
c
h
datas
e
t
us
ing
de
e
p
lear
ning
(
Sur
a
R
amz
i
Shar
e
e
f
)
1405
[
13]
A.
Al
-
na
s
he
r
i,
G.
M
uha
mm
a
d,
M.
A
ls
ul
a
im
a
n,
a
nd
Z.
A
li
,
“
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
of
V
o
i
c
e
P
a
th
o
l
o
g
y
D
e
t
e
c
ti
o
n
a
nd
C
la
s
s
if
i
c
a
ti
o
n
on
D
if
f
e
r
e
n
t
F
r
e
qu
e
nc
y
R
e
gi
o
ns
U
s
in
g
C
o
r
r
e
la
ti
o
n
F
un
c
ti
o
ns
,”
J
our
nal
of
V
oi
c
e
,
v
o
l.
31,
n
o
.
1,
pp.
3
–
15,
J
a
n.
2017,
d
o
i:
10.1016/j
.j
vo
i
c
e
.2016.01.014.
[
14]
N.
R
oy
,
R.
M.
M
e
r
r
il
l,
S.
T
hi
b
e
a
ul
t,
R.
A.
P
a
r
s
a
,
S.
D.
G
r
a
y
,
a
nd
E.
M.
S
mi
th
,
“
P
r
e
v
a
l
e
n
c
e
of
V
o
i
c
e
D
is
or
de
r
s
in
T
e
a
c
h
e
r
s
a
nd
th
e
G
e
ne
r
a
l
P
o
pul
a
ti
o
n,”
J
our
nal
of
Spe
e
c
h,
L
anguage
,
and
H
e
ar
in
g
R
e
s
e
ar
c
h
,
vo
l.
47,
n
o
.
2,
pp.
281
–
293,
A
pr
.
2004,
do
i:
10.1044/1092
-
4388(
2004/023)
.
[
15]
T.
G
a
nc
h
e
v
,
N.
F
a
k
o
ta
ki
s
,
a
nd
G.
K
o
kk
in
a
ki
s
,
“
C
o
mpa
r
a
ti
ve
E
v
a
lu
a
ti
o
n
of
V
a
r
i
o
us
M
F
C
C
I
mpl
e
m
e
nt
a
ti
o
ns
on
th
e
S
p
e
a
ke
r
V
e
r
i
f
ic
a
ti
o
n
T
a
s
k,”
O
c
to
be
r
,
vo
l.
1,
n
o
.
3,
pp.
191
–
194,
2005,
d
o
i:
10.1.1.75.8303.
[
16]
K.
K.
P
a
li
w
a
l,
J.
G.
L
y
ons
,
a
nd
K.
K.
W
ój
c
i
c
ki
,
“
P
r
e
f
e
r
e
n
c
e
f
o
r
20
-
40
ms
w
in
do
w
dur
a
ti
o
n
in
s
pe
e
c
h
a
na
l
y
s
is
,”
D
e
c
.
2010,
do
i:
10.1109/I
C
S
P
C
S
.2010.5709770.
[
17]
C.
H.
Y
o
u,
H.
L
i,
a
nd
K.
A.
L
e
e
,
“A
G
M
M
-
s
upe
r
ve
c
t
o
r
a
ppr
o
a
c
h
to
la
ngua
ge
r
e
c
o
gni
ti
o
n
w
it
h
a
da
pt
iv
e
r
e
le
v
a
n
c
e
f
a
c
t
o
r
,”
in
E
ur
ope
an
Si
gnal
P
r
oc
e
s
s
in
g
C
onf
e
r
e
n
c
e
,
2010,
pp.
1993
–
1997.
[
18]
R.
P
a
s
c
a
nu,
C.
G
ul
c
e
h
r
e
,
K.
C
h
o
,
a
nd
Y.
B
e
ngi
o
,
“
H
o
w
to
c
o
ns
tr
uc
t
d
e
e
p
r
e
c
u
r
r
e
nt
n
e
ur
a
l
ne
tw
or
ks
,”
2nd
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
L
e
ar
ni
ng
R
e
pr
e
s
e
nt
at
io
ns
,
I
C
L
R
2014
-
C
onf
e
r
e
nc
e
T
r
a
c
k
P
r
oc
e
e
di
ngs
,
D
e
c
.
2014,
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:/
/a
r
x
i
v
.
o
r
g/
a
bs
/1
312.6026.
[
19]
S.
H
o
c
h
r
e
i
te
r
a
nd
J.
S
c
hmi
dhub
e
r
,
“
L
o
ng
S
h
o
r
t
-
T
e
r
m
M
e
m
o
r
y,”
N
e
ur
al
C
om
put
at
io
n
,
vo
l.
9,
n
o
.
8,
pp.
1735
–
1780,
N
ov
.
19
97,
do
i:
10.1162/n
e
c
o
.1997.9.8.1735.
[
20]
A.
A.
I
s
ma
il
,
T.
W
oo
d,
a
nd
H.
C.
B
r
a
vo
,
“
I
mpr
ov
in
g
L
o
ng
-
H
o
r
i
z
o
n
F
o
r
e
c
a
s
ts
w
it
h
E
x
pe
c
ta
ti
o
n
-
B
ia
s
e
d
L
S
T
M
N
e
tw
o
r
ks
,”
A
pr
.
2018,
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
:
//
a
r
x
i
v
.
o
r
g/
a
bs
/1
804.06776.
[
21]
Y.
F
a
is
a
l
a
nd
A.
M.
K
ha
la
f
,
“
S
p
e
e
c
h
R
e
c
o
gni
ti
o
n
of
I
s
o
la
t
e
d
A
r
a
bi
c
w
or
ds
v
ia
us
in
g
W
a
v
e
le
t
T
r
a
ns
f
o
r
ma
ti
o
n
a
nd
F
uz
z
y
N
e
ur
a
l
N
e
tw
o
r
k,”
C
om
put
e
r
E
ngi
ne
e
r
in
g
and
I
nt
e
ll
ig
e
nt
Sy
s
te
m
s
,
v
ol
.
7,
no
.
3,
pp.
21
–
31,
2016,
A
c
c
e
s
s
e
d:
J
a
n.
20,
2022.
[
O
nl
in
e
]
.
A
v
a
il
a
bl
e
:
ht
tp
s
:/
/i
is
te
.
or
g/
J
o
u
r
na
ls
/i
nde
x
.php/C
E
I
S
/a
r
ti
c
l
e
/
v
i
e
w
/2
9405.
[
22]
A.
K
o
ur
d
a
nd
K.
K
o
ur
d,
“
A
r
a
bi
c
I
s
o
la
t
e
d
W
o
r
d
S
p
e
a
ke
r
D
e
pe
nd
e
nt
R
e
c
o
gni
ti
o
n
S
y
s
te
m,”
B
r
it
is
h
J
our
nal
of
M
at
he
m
at
ic
s
&
C
om
put
e
r
Sc
ie
n
c
e
,
v
o
l.
14,
n
o
.
1,
pp.
1
–
15,
J
a
n.
2016,
d
o
i:
10.9
734/
bj
mc
s
/2
016/
23034.
[
23]
L.
B
o
us
s
a
id
a
nd
M.
H
a
s
s
in
e
,
“
A
r
a
bi
c
is
o
la
te
d
w
o
r
d
r
e
c
o
gni
t
i
o
n
s
y
s
te
m
us
in
g
h
y
br
id
f
e
a
tu
r
e
e
x
tr
a
c
ti
o
n
te
c
hni
qu
e
s
a
nd
n
e
u
r
a
l
ne
tw
o
r
k,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
Spe
e
c
h
T
e
c
hnol
ogy
,
v
o
l.
21,
no
.
1,
pp.
29
–
37,
N
ov
.
2018,
d
o
i:
10.1007/s
10772
-
017
-
9480
-
7.
[
24]
N.
H
a
mm
a
mi
,
I.
A.
L
a
w
a
l,
M.
B
e
dda
,
a
nd
N.
F
a
r
a
h,
“
R
e
c
ogni
ti
o
n
of
A
r
a
bi
c
s
pe
e
c
h
s
o
und
e
r
r
o
r
in
c
hi
ld
r
e
n,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
Sp
e
e
c
h
T
e
c
hnol
og
y
,
v
ol
.
23,
n
o
.
3,
pp.
705
–
711,
S
e
p
.
2020,
do
i:
10.1007/s
10772
-
020
-
09746
-
3.
[
25]
R.
S.
K
hude
y
e
r
,
M.
A
la
bba
s
,
a
nd
M.
R
a
di
f
,
“
M
ul
ti
-
F
o
nt
A
r
a
bi
c
I
s
o
la
t
e
d
C
ha
r
a
c
t
e
r
R
e
c
o
gni
ti
o
n
U
s
in
g
C
o
mbi
ni
ng
M
a
c
hi
ne
L
e
a
r
ni
ng
C
la
s
s
if
ie
r
s
,”
J
our
nal
of
Sout
hw
e
s
t
J
ia
ot
ong
U
ni
v
e
r
s
it
y
,
vo
l.
55,
n
o
.
1,
2020,
d
o
i:
10.35741/i
s
s
n.0
258
-
2724.55.1.12.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
Su
ra
R
a
m
zi
S
h
a
reef
r
ece
i
v
ed
the
BS
c
d
eg
r
ee
in
1996,
t
h
e
M.
S
in
2003,
in
2018
acce
p
t
e
d
as
Ph
D
s
t
u
d
e
n
t
at
the
c
o
l
l
eg
e
of
c
o
m
p
u
t
e
r
s
ci
en
ce
an
d
m
at
h
em
at
i
c
s
,
fro
m
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
of
Mo
s
u
l
,
I
raq
.
Cu
rr
e
n
t
l
y
a
Ph
D
s
t
u
d
en
t
in
r
e
s
e
ar
c
h
f
i
e
l
d
of
c
o
m
p
u
t
e
r
s
ci
e
n
ce
s
an
d
a
t
e
a
c
h
e
r
in
t
h
e
c
o
m
p
u
t
e
r
E
n
g
i
n
ee
ri
n
g
D
e
p
art
men
t
co
l
l
e
g
e
of
e
n
g
i
n
ee
ri
n
g
.
Mu
c
h
of
my
r
e
s
e
ar
c
h
p
art
i
c
u
l
ar
l
y
co
n
ce
r
n
e
d
w
i
t
h
co
m
p
u
t
e
r
s
c
i
en
ce
,
i
n
t
e
l
l
i
g
en
t
t
ec
h
n
i
q
u
e
s
co
n
ce
rn
ed
w
i
t
h
the
t
e
ch
n
i
q
u
e
’s
au
t
o
m
at
i
c
s
p
e
ech
r
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
.
Sh
e
c
an
be
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
s
u
ra.
ram
z
i
s
h
ar
ee
f@
u
o
mo
s
u
l
.
ed
u
.
i
q
Y
u
s
ra
F
a
i
s
a
l
Al
-
I
rh
a
i
y
m
re
cei
v
ed
t
h
e
B.
S
c
.
d
eg
ree
in
m
at
h
em
t
i
c
s
fro
m
t
h
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
of
Mo
s
u
l
,
I
raq
,
the
M.
Sc.
d
e
g
r
ee
in
co
m
p
u
t
e
r
s
c
i
e
n
ce
fro
m
the
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
of
Mo
s
u
l
,
I
raq
,
an
d
the
Ph
.
D
.
d
e
g
r
ee
in
art
i
fi
ci
al
i
n
t
el
l
i
g
en
c
e
fro
m
T
h
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
of
M
o
s
u
l
,
I
raq
.
Sh
e
h
as
s
u
p
e
rv
i
s
e
d
m
o
r
e
t
h
an
8
m
as
t
e
rs
a
n
d
3
Ph
.
D
.
s
t
u
d
en
t
s
.
Sh
e
h
as
a
u
t
h
o
r
ed
or
c
o
a
u
t
h
o
r
ed
mo
r
e
t
h
an
30
p
u
b
l
i
c
at
i
o
n
s
.
H
e
r
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
s
p
eec
h
r
ec
o
g
n
i
t
i
o
n
,
m
a
ch
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
a
n
d
i
n
t
el
l
i
g
en
t
s
y
s
t
em
s
.
Sh
e
c
a
n
be
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
y
u
s
rafai
s
al
c
s
@
u
o
mo
s
u
l
.
e
d
u
.
i
q
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.