السر محمد عثمان الكباشي2023-01-122023-01-122022-09http://hdl.handle.net/123456789/18618بحث لنيل درجة الدكتوراة في تقانة المعلوماتالمستخلص انطلاقا من أهمية الصوت في الحياة العملية وكونه مدرجا في العديد من المجالات ، شرعنا في فكرة هذا المشروع الذي يجعل الكمبيوتر أداة تستخدم لتصنيف الأصوات البشرية والتعرف على هوية المتحدث سواء ذكر أو أنثى ومن ثم التعرف على المصابين بمرض كوفيد -19 في السودان ، وهذا الدافع هو الأساس الذي ركز عليه الباحث كل اهتمامه لمحاولة الحد من هذه المشكلة باستخدام إحدى خصائص الصوت وهي (التردد ( والمشكلة الرئيسية التي استندت إليها الدراسة. كيفية التعرف على مرض كوفيد -19 من خلال الصوت. يهدف البحث إلى التعرف على المصابين بفيروس كوفيد -19 لفئة الذكور البالغين في السودان (ولاية الخرطوم) باستخدام تقنية الارتباط الذاتي. اعتمد البحث على الأصوات التي تم جمعها من مراكز العزل ومراكز فحص كوفيد ، ومن ثم معالجة هذه البيانات باستخدام تقنية الارتباط التلقائي للتعرف على مرض كوفيد بإستخدام بصمة الصوت ، بالإعتماد علي إحدى خصائص الصوت وهي التردد حيث إذا كان تردد الإشاره يقع المدي من (65-165 هرتز) تكون نتيجة التصنيف سلبية، وإذا كانت تردد الأشارة يقع في المدي (166-250) تكون نتيجة التصنيف إيجابية. ومن خلال البحث تم التوصل إلى اهم النتائج المتمثلة في نجاح عملية التصنيف للذكور المصابين بفيروس كوفيد عن طريق الصوت ، كما تم اختبار النظام على 300 عينة ذكور ،50 عينة كانت نتيجتها سلبية حيث تم تصنيفهم علي أنهم غير مصابين بمرض كوفيد-19، 246 عينة كانت نتيجتهم إيجابية حيث تم تصنيفهم علي أنهم مصابين بمرض كوفيد-19 ، 4 عينات تم تصنيفهم علي أنهم مصابين وهم غير مصابين وذلك لشذوذ في صوتهم وكانت هذه الاصوات تعتبر من ضمن أخطاء النظام. Abstract Proceeding from the importance of sound in practical life and its inclusion in many fields, we embarked on the idea of this project, which makes the computer a tool used to classify human voices and identify the identity of the speaker, whether male or female, and then identify people with Covid-19 disease in Sudan, and this motive is The basis on which the researcher focused all his attention to try to reduce this problem by using one of the characteristics of sound, which is (frequency),The main problem on which the study was based. How to identify COVID-19 disease by sound. The research aims to identify those infected with the Covid-19 virus among adult males in Sudan (Khartoum State) using the autocorrelation technique,The research relied on the sounds collected from isolation centers and Covid examination centers, and then processing this data using the automatic correlation technique to identify Covid disease using the voiceprint, depending on one of the characteristics of the sound, which is the frequency, where if the frequency of the signal falls within the range of (65-165). Hz) the classification result is negative, and if the signal frequency is in the range (166-250), the classification result is positive. Through the research, the following results were reached: The success of the classification process for males infected with the Covid virus by voice, and the system was tested on 300 male samples, 50 samples were negative, as they were classified as not infected with Covid-19 disease, 246 samples were the result Positive, as they were classified as infected with Covid-19 disease, 4 samples were classified as infected while they were not infected, due to an anomaly in their voice, and these voices were considered among the errors of the system..فيروس كورونابصمة الاصبعالارتباط الذاتيThesis