التعرف الآلي على الكلام باللغة العربية
يركز المشروع البحثي على تطوير نظام التعرف التلقائي على الكلام (ASR) المحسن للغة العربية. اللغة العربية هي لغة معقدة وغنية مع مجموعة واسعة من اللهجات ونظام كتابة فريد من نوعه ، ولا تزال أنظمة ASR الحالية للغة العربية لديها عدد من القيود. نهدف إلى استخدام نهج قائم على التعلم الآلي ، بما في ذلك تقنيات مثل زيادة البيانات ونقل التعلم ، لتدريب نموذج ASR القائم على الشبكة العصبية العميقة على مجموعة بيانات كبيرة من اللغة العربية المحكية. سيتم تقييم النظام الناتج باستخدام مقاييس قياسية مثل معدل خطأ الكلمات ومعدل خطأ الأحرف وسيتم مقارنته بأحدث أنظمة ASR للغة العربية. الهدف النهائي من هذا المشروع هو المساهمة في تطوير أنظمة ASR أكثر دقة وموثوقية للغة العربية ، مع تطبيقات محتملة في مجالات مثل التعليم والتكنولوجيا المساعدة وحلول الوصول الرقمي ، فضلا عن تسهيل نسخ وترجمة اللغة العربية المحكية.
Automatic Speech Recognition (ASR), also known as Speech-To-Text (STT) or computer speech recognition, has been an active field of research recently. This study aims to chart this field by performing a Systematic Literature Review (SLR) to give insight into the ASR studies proposed, especially for the Arabic language. The purpose is to highlight the trends of research about Arabic ASR and guide researchers with the most significant studies published over ten years from 2011 to 2021. This SLR attempts to tackle seven specific research questions related to the toolkits used for developing and evaluating Arabic ASR, the supported type of the Arabic language…
MDPI Applied Sciences | Special Issue: Automatic Speech Recognition | (Q2, Impact Factor 2020: 2.679) | 2022