إستعمال مصنف التعلم العميق لتعرف الآلي علي قراء القرءان الكريم

طاهر, رمزي

Accueil de DSpace
→
01.Master
→
3-Faculté des Science Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie
→
3- إعلام آلي
→
Voir le document

dc.contributor.author	طاهر, رمزي
dc.date.accessioned	2021-12-13T10:23:20Z
dc.date.available	2021-12-13T10:23:20Z
dc.date.issued	2021
dc.identifier.uri	http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/916
dc.description.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% .	en_US
dc.description.sponsorship	قاسمي محمد	en_US
dc.language.iso	other	en_US
dc.publisher	جامعة العربي التبسي تبسة	en_US
dc.subject	التعلم العميق: التعرف الآلي: قراء القرءان الكريم : الشبكات العصبونية الالتفافية : خوارزمية استخلاص السمات :	en_US
dc.title	إستعمال مصنف التعلم العميق لتعرف الآلي علي قراء القرءان الكريم	en_US
dc.title.alternative	Deep Learning pour la classification des récitateurs du Saint Coran	en_US
dc.type	Thesis	en_US