ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







دراسة الصوامت المخمة في الكلام الأجنبي للعربية

المصدر: مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات
الناشر: جامعة الملك سعود
المؤلف الرئيسي: العتيبي، يوسف بن عجمي (مؤلف)
مؤلفين آخرين: سلواني، سيد أحمد (م. مشارك), سيشوكي، لاديزلا (م. مشارك)
المجلد/العدد: مج 21
محكمة: نعم
الدولة: السعودية
التاريخ الميلادي: 2009
التاريخ الهجري: 1430
الشهر: يناير / محرم
الصفحات: 11 - 25
ISSN: 1319-1578
رقم MD: 476344
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
قواعد المعلومات: science
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
LEADER 03659nam a22002297a 4500
001 1324403
044 |b السعودية 
100 |9 141017  |a العتيبي، يوسف بن عجمي  |e مؤلف 
245 |a دراسة الصوامت المخمة في الكلام الأجنبي للعربية  
260 |b جامعة الملك سعود  |c 2009  |g يناير / محرم  |m 1430 
300 |a 11 - 25  
336 |a بحوث ومقالات 
500 |a ملخص لبحث منشور باللغة الإنجليزية  
520 |a تم في هذا البحث دراسة أربعة صوامت مفخمة عربية من زاوية الأنظمة الآلية للتعرف على الكلام. تمت مقارنة معدلات الخطأ لهذه الصوامت وكذلك لنظائر هذه الصوامت غير المفخمة في خمسة تجارب، وتم تحليل النتائج. تختلف هذه التجارب فقط في عينات التدريب والاختبار من حيث اللغة الأم للمتكلم أهي العربية أم لا، كذلك تم وصف هذه الأصوات في نطاقي الزمن والتردد. استخدمت جميع التجارب برنامج نموذج ماركوف الخفي المعرف بـ (HTK)، والذخيرة الصوتية المسماة وستوبينت من (LDC) والتي كونت خصيصا للغة العربية الفصحى المعاصرة (MSA). برهنت النتائج على أن الأصوات العربية المفخمة هي مصدر لعجز النظام الآلي للتعرف على الكلام العربية. مع أن صوت الضاد العربي قد حقق معدل نجاح متدن أقل من 15%، إلا إنه توجد مزية في أداء النظام عند تضمين الكلام العربي للمتحدث غير العربي. إن التغير في إصدار الأصوات العربية الذي يعتمد على اختلاف المنطقة لهو جدير بالاهتمام في أنظمة معالجة الكلام العربية والتعرف عليه آليا.  |b This paper investigates the four emphatic consonants of Arabic from the point of view of automatic speech recognition. Comparisons of the recognition error rates for these phonemes and for their non-emphatic counterparts are analyzed in five experiments that involve different combinations of native and non-native Arabic speakers. In addition, the target consonants are described in time-frequency domain analyses. All experiments used the Hidden Markov Model toolkit (HTK) and the Language Data Consortium (LDC) WestPoint Modem Standard Arabic (MSA) database. Results confirm that emphatic consonants are a major source of difficulty for ASR. While the recognition rate for certain emphatic consonants such as /D/ can drop below 15% when uttered by non-native speakers, there are advantages to including non-native speakers in ASR. Regional differences in the pronunciation of MSA by native Arabic speakers require the attention of Arabic ASR research. 
653 |a مستخلصات الأبحاث   |a تكنولوجيا المعلومات   |a برامج الحاسوب   |a الأصوات اللغوية   |a اللغة العربية 
700 |9 240387  |a سلواني، سيد أحمد  |e م. مشارك 
700 |9 243655  |a سيشوكي، لاديزلا  |e م. مشارك 
773 |c 003  |e Journal of King Saud University (Computer and Information Sciences)  |l 000  |m  مج 21  |o 0584  |s مجلة جامعة الملك سعود - علوم الحاسب والمعلومات  |v 021  |x 1319-1578 
856 |u 0584-021-000-003.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a science 
999 |c 476344  |d 476344