چکیده: در این پایان نامه روشی برای شناسایی مصوت های فارسی در کلمات تک سیلابی ارائه می شود. برای این منظور پس از جداسازی فریم های تصویر و انتخاب فریم هایی که مربوط به تلفظ مصوت موجود در کلمه تک سیلابی بودند و نیز استخراج ناحیه ای پیرامون لب ها، ویژگی های مختلفی همچون ضرایب کسینوسی و ضرایب موجک و ضرایب MFCC برای تشخیص مصوت ها در کلمات تک سیلابی استخراج گردید. پس از آن توسط روش کاهش ویژگی LSDA، ویژگی ها را کاهش داده و سایز ویژگی ها را به 25 تغییر دادیم. در نهایت موثرترین ویژگی ها برای شناسایی مشخص گردید. در این تحقیق از پایگاه داده ای شامل کلمات تک سیلابی، که توسط گویندگان مختلفی ادا شده بود و شامل 580 ویدیو بود استفاده گردید. از 381 ویدیو برای آموزش و از 199 ویدیو برای آزمایش استفاده نمودیم. ویژگی های استخراجی به عنوان ورودی به شبکه عصبی دو لایه با 20 نرون در لایه میانی و یک نرون در خروجی اعمال شدند. از تابع فعالسازی تانژانت سیگموید در لایه میانی و تابع خطی در خروجی استفاده کردیم و برای آموزش شبکه از روش گرادیان نزولی با نرخ آموزش متغیر استفاده نمودیم. بهترین نرخ شناسایی 95.75 بود که از محاسبه ضرایب MFCC از 1/4 بردار ضرایب DCT بعد از اسکن زیگزاگ ماتریس ضرایب کسینوسی به دست آمد.