Automatic Recognition of Quranic Acoustic Stands from Recitation
| العنوان بلغة أخرى: |
التعرف الآلي على المقامات الصوتية القرآنية من خلال القراءة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | عنيزات، أميرة أحمد (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | نهار، خالد محمد (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2019
|
| موقع: | إربد |
| الصفحات: | 1 - 67 |
| رقم MD: | 1125350 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة اليرموك |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
20
| المستخلص: |
تعتبر اللغة العربية أحد أقدم وأهم اللغات المعمول بها عالميا. إن من أهم مصادر اللغة العربية هو القرآن الكريم، الذي يحتوي على أسلوب فريد وطبيعة لغوية خاصة، وبالتالي يحتاج إلى عناية خاصة من حيث قراءة الآيات بطريقة واضحة ودقيقة للغاية. يستخدم العديد من قراء القرآن الكريم برامج تجويد قراءة القرآن الكريم في أيامنا الحالية، والتي تعتمد على تقنيات الكلام الصوتية المختلفة من أجل مطابقة أفضل طريقة لقراءة القرآن الكريم بألحان صوتية رائعة وسلسة. لذلك، أصبحت الحاجة إلى أنظمة التعرف الذكي على مثل هذه الصوتيات مهمة للغاية، لأنها تتيح لقراء القرآن الكريم من تقييم قراءاتهم وتعزيز مواهبهم. من أجل مساعدة القراء الجدد الراغبين في تعلم (التجويد) وقراءة آيات القرآن الكريم بأفضل طريقة باستخدام مقامات صوتية مختلفة، تقدم هذه الأطروحة آلية جديدة لتصنيف والتعرف على المقامات المستخدمة في قرات القرآن الكريم على أساس استخراج معاملات وظيفة مستخرجة عن طريق دوال منحنى متعدد الحدود من الدرجة العاشرة والذي يتم تطبيقه على الإشارات الصوتية المستخرجة من دوال الكثافة الطيفية للمقامات الصوتية التي يتم تجويد نصوص القرآن الكريم بها، لأنه يصف أفضل الميزات المتعلقة بالمقامات العربية المستخدمة في تلاوة القرآن الكريم والدرجات الصوتية من حيث نمط التسلسل اللحني. تم استخدام خوارزمية تعلم آلة الانحدار اللوجستي لتصنيف المقامات المستخرجة لأنها تستخدم نفس طريقة التنفيذ المناسب للمنحنى في طريقة عملها، مما يؤدي إلى نتائج عالية الدقة للغاية. تسمح التقنية الجديدة هذه بوصف إجزاء كاملة من التلاوة من خلال إحدى عشر معاملا فقط مما يقلل من مجموعة بيانات التدريب لخوارزمية تعلم آلة الانحدار اللوجستي والتي بدورها تقود إلى معدلات تعلم سريعة ونتائج عالية الدقة. تم تنفيذ عملية تحسين دوال الكثافة الطيفية للمقامات الصوتية باستخدام معادلة تحويل المويجات المنفصلة (DWT)، بسبب قدرتها على التقليل من تشويش الإشارة الصوتية وأيضا تقليل حجمها مما يسمح للنظام بالعمل على معالجة الإشارة الصوتية في وقت أسرع. علاوة على ذلك، فإن استخدام DWT مع الكثافة الطيفية للقدرة في الرسم البياني يؤدي إلى تمثيل الإشارة المتعلقة بالمقامات العربية من خلال الأنماط التسلسلية الثمانية المستخدمة لتمثيل كل مقام مما يؤدي لتقليل تأثير مستوى صوت القارئ وطريقة قراءته على نتائج الطريقة الجديدة. من ناحية أخرى، تطبق الخوارزمية تجزئة الإشارة الذكية استنادا إلى فترة بدء الكلام الصوتية ونهايتها بشكل ديناميكي باستخدام خوارزمية الكشف عن صمت الطاقة على المدى القصير، بدلا من وجود فترة تجزئة ثابتة، والتي قد تفشل في معظم الحالات نظرا لتغير الفترة الصوتية بناء على مستوى الصوت والتنفس لكل قارئ. وأخيرا تظهر نتائج اختبار الخوارزمية المقترحة دقة عالية جدا تبلغ 96.3% ونسبة دقة استرجاع تبلغ 89%. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Automatic Speech Emotions Recognition for Arabic Language
بواسطة: العمري، ليث محمد علي منشور: (2018) -
ACOUSTIC CHARACTERISTICS OF ARABIC FRICATIVES
بواسطة: Al Khairy, Mohamed Ali منشور: (2005) -
An Optimal Theoretic-Based Analysis of Consonant Clusters in Quranic Arabic
بواسطة: Ismael, Waqqas Saadi منشور: (2018) -
البنية الصوتية ودلالاتها فی سورتي ( ص ) و ( ق )
بواسطة: العمرانى، حنان محمد فلاح منشور: (2019) -
بنية المقاطع الصوتية ودلالتها في سورة النازعات
بواسطة: زروقي، صابرين منشور: (2019)
