A Convolutional Neural Network model based on Neutrosophy for Noisy Speech Recognition

Convolutional neural networks are sensitive to unknown noisy condition in the test phase and so their performance degrades for the noisy data classification task including noisy speech recognition. In this research, a new convolutional neural network (CNN) model with data uncertainty handling; referred as NCNN (Neutrosophic Convolutional Neural Network); is proposed for classification task. Here, speech signals are used as input data and their noise is modeled as uncertainty. In this task, using speech spectrogram, a definition of uncertainty is proposed in neutrosophic (NS) domain. Uncertainty is computed for each Time-frequency point of speech spectrogram as like a pixel. Therefore, uncertainty matrix with the same size of spectrogram is created in NS domain. In the next step, a two parallel paths CNN classification model is proposed. Speech spectrogram is used as input of the first path and uncertainty matrix for the second path. The outputs of two paths are combined to compute the final output of the classifier. To show the effectiveness of the proposed method, it has been compared with conventional CNN on the isolated words of Aurora2 dataset. The proposed method achieves the average accuracy of 85.96 in noisy train data. It is more robust against Car, Airport and Subway noises with accuracies 90, 88 and 81 in test sets A, B and C, respectively. Results show that the proposed method outperforms conventional CNN with the improvement of 6, 5 and 2 percentage in test set A, test set B and test sets C, respectively. It means that the proposed method is more robust against noisy data and handle these data effectively.Comment: International conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IPRIA 2019

Fluid segmentation in Neutrosophic domain

Optical coherence tomography (OCT) as retina imaging technology is currently used by ophthalmologist as a non-invasive and non-contact method for diagnosis of agerelated degeneration (AMD) and diabetic macular edema (DME) diseases. Fluid regions in OCT images reveal the main signs of AMD and DME. In this paper, an efficient and fast clustering in neutrosophic (NS) domain referred as neutrosophic C-means is adapted for fluid segmentation. For this task, a NCM cost function in NS domain is adapted for fluid segmentation and then optimized by gradient descend methods which leads to binary segmentation of OCT Bscans to fluid and tissue regions. The proposed method is evaluated in OCT datasets of subjects with DME abnormalities. Results showed that the proposed method outperforms existing fluid segmentation methods by 6% in dice coefficient and sensitivity criteria

Vers une analyse des rumeurs dans les réseaux sociaux basée sur la véracité des images : état de l'art

National audienceLe développement rapide des réseaux sociaux a favorisé l'échange d'une masse de données importante, mais aussi la propagation de fausses informations. De nombreux travaux se sont intéressés à la détection des rumeurs, basés principalement sur l'analyse du contenu textuel des messages. Cependant, le contenu visuel, notamment les images, demeure ignoré ou peu exploité. Or, les données visuelles sont très répandues sur les médias sociaux et leur exploitation s'avère être importante pour analyser les rumeurs. Dans cet article, nous présentons une synthèse de l'état de l'art des travaux relatifs à la classi?cation des rumeurs et résumons les tâches principales de ce processus, ainsi que les approches suivies pour analyser ce phénomène. Nous nous focalisons plus particulièrement sur les techniques adoptées pour véri?er la véracité des images. Nous discutons également les jeux de données utilisés pour l'analyse des rumeurs et présentons les pistes de recherche que nous comptons explorer.Le développement rapide des réseaux sociaux a favorisé l'échange d'une masse de données importante, mais aussi la propagation de fausses informations. De nombreux travaux se sont intéressés à la détection des rumeurs, basés principalement sur l'analyse du contenu textuel des messages. Cependant, le contenu visuel, notamment les images, demeure ignoré ou peu exploité. Or, les données visuelles sont très répandues sur les médias sociaux et leur exploitation s'avère être importante pour analyser les rumeurs. Dans cet article, nous présentons une synthèse de l'état de l'art des travaux relatifs à la classification des rumeurs et résumons les tâches principales de ce processus, ainsi que les approches suivies pour analyser ce phénomène. Nous nous focalisons plus particulièrement sur les techniques adoptées pour vérifier la véracité des images. Nous discutons également les jeux de données utilisés pour l'analyse des rumeurs et présentons les pistes de recherche que nous comptons explorer