ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







يجب تسجيل الدخول أولا

قاعدة بيانات الأصوات العربية الهاتفية للمتحدثين السعودية

المصدر: مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات
الناشر: جامعة الملك سعود
المؤلف الرئيسي: الغامدي، منصور (مؤلف)
مؤلفين آخرين: الدسوقي، منير (م. مشارك) , الكنهل، محمد بن إبراهيم (م. مشارك) , الخيري، أشرف (م. مشارك) , العنزي، عمار (م. مشارك) , الحرقان، فايز بن عبدالله (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج 20
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2008
التاريخ الهجري: 1429
الشهر: يناير / محرم
الصفحات: 43 - 58
ISSN: 1319-1578
رقم MD: 476329
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: تقدم هذه الورقة قاعدة بيانات للكلام العربي الهاتفي المنطوق من قبل متحدثين سعوديين من جميع مدن المملكة العربية السعودية. وتعرض الورقة أبرز التحديات التي واجهت فريق العمل التي منها إعداد عبارات الكلام، واختيار المتحدثين المناسبين وتسجيلهم، والكتابة الصوتية للكلام العربي. وتذكر الورقة الحلول التي سلكها فريق العمل لمواجهة هذه التحديات. وتضم قاعدة البيانات 1033 متحدثا باللكنة السعودية للغة العربية المعاصرة. وتتولى الورقة عرض وتحليل محتويات قاعدة البيانات التي أجيزت من قبل شركة آي بي إم وتم استخدامها في بناء محرك للتعرف الآلي على الكلام العربي. ويمكن استخدام هذه القاعدة في تدريب واختبار نظم حاسوبية مختلفة منها: التعرف على الكلام، واللهجات، واللغة العربية، والجنس، إضافة إلى التحقق من المتحدث.

The aim of this paper is to present an Arabic speech database that represents Arabic native speakers from all the cities of Saudi Arabia. The database is called the Saudi Accented Arabic Voice Bank (SAAVB). Preparing the prompt sheets, selecting the right speakers and transcribing their speech are some of the challenges that faced the project team. The procedures that meet these challenges are highlighted. SAAVB consists of 1.033 speakers speak in Modern Standard Arabic with a Saudi accent. The SAAVB content- is analyzed and the results are illustrated. The content was verified internally and externally by IBM Cairo and can be used to train speech engines such as automatic speech recognition and speaker verification systems.

وصف العنصر: ملخص لبحث منشور باللغة الإنجليزية
ISSN: 1319-1578

عناصر مشابهة