Please use this identifier to cite or link to this item:
http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/916| Title: | إستعمال مصنف التعلم العميق لتعرف الآلي علي قراء القرءان الكريم |
| Other Titles: | Deep Learning pour la classification des récitateurs du Saint Coran |
| Authors: | طاهر, رمزي |
| Keywords: | التعلم العميق: التعرف الآلي: قراء القرءان الكريم : الشبكات العصبونية الالتفافية : خوارزمية استخلاص السمات : |
| Issue Date: | 2021 |
| Publisher: | جامعة العربي التبسي تبسة |
| Abstract: | أخذ التعلم العميق (Deep Learning) في السنوات القليلة الماضية مسألة التعرف الآلي على الصوت إلى مستويات جديدة من الدقة . حيث حاز على أعلى نسب التعرف ، سواء على الكلمات أو على المتكلم. نقدم في هذا البحث نظام للتعرف الآلي على قراء القرءان الكريم اعتمادا على الشبكات العصبونية الالتفافية Convolutional neural network (CNN) و قد تم فيه استخدام خوارزمية استخلاص السمات )(Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) حيث يجري تحويل الإشارة الصوتية إلى مصفوفة ثنائية الأبعاد ضمن الفضاء الترددي ومن ثم يتم إدخال هذه المصفوفة كدخل للشبكة العصبونية الالتفافية قمنا باختبار المصنف المقترح على قاعدة بيانات تحتوي على عشرة قراء للقرءان الكريم. حيث بلغت نسبة التعرف في المصنف المقترح 89% . |
| URI: | http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/916 |
| Appears in Collections: | 3- إعلام آلي |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| matser-mathInfo.pdf | 2,48 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Admin Tools