![](/images/graphics-bg.png)
Arabic phonemes transcription using data driven approach
المؤلفون المشاركون
al-Khatib, Wasfi G.
al-Muhtasib, Husni Abd al-Ghani
Nahar, Khalid
al-Shafi, Mustafa
al-Ghamid, Mansuri
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 12، العدد 3 (31 مايو/أيار 2015)10ص.
الناشر
تاريخ النشر
2015-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
اللغة العربية وآدابها
الموضوعات
الملخص EN
The efficiency and correctness of continuous Arabic Speech Recognition Systems (ARS) hinge on the accuracy of the language phoneme set.
The main goal of this research is to recognize and transcribe Arabic phonemes using a data-driven approach.
We used the Hidden Markov Toolkit (HTK) to develop a phoneme recognizer, carrying out several experiments with different parameters, such as varying number of Hidden Markov Model (HMM) states and Gaussian mixtures to model the Arabic phonemes and find the best configuration.
We used a corpus consisting of about 4000 files, representing 5 recorded hours of modern standard Arabic of TV - News.
A statistical analysis for the phonemes length, frequency and mode was carried out, in order to determine the best number of states necessary to represent each phoneme.
Phoneme recognition accuracy of 56.79% was reached without using a language model.
The recognition accuracy increased to 96.3% upon using a bigram language model.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Nahar, Khalid& al-Muhtasib, Husni Abd al-Ghani& al-Khatib, Wasfi G.& al-Shafi, Mustafa& al-Ghamid, Mansuri. 2015. Arabic phonemes transcription using data driven approach. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 12, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-430919
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Nahar, Khalid…[et al.]. Arabic phonemes transcription using data driven approach. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 12, no. 3 (May. 2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-430919
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Nahar, Khalid& al-Muhtasib, Husni Abd al-Ghani& al-Khatib, Wasfi G.& al-Shafi, Mustafa& al-Ghamid, Mansuri. Arabic phonemes transcription using data driven approach. The International Arab Journal of Information Technology. 2015. Vol. 12, no. 3.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-430919
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-430919
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)