التعرف على الكلام العربي إعداد : عبدالله جميل القرارعة من قسم علوم الحاسب

مقدمة مسار المحاضرة : اللغة العربية. مبررات النظام. الطرق المتبعة. المشاكل. مثال. المشاريع والإسهامات. خاتمة.

العربية 250 مليون، تمثل اللغة الأم بالنسبة لهم. أكثر من 750 مليون ....بسبب الاسلام. أكثر المراجع الموجودة غير عربية.(شر البلية ما يضحك).

مبررات النظام مشكلة التعامل مع الأجهزة ..... والحاجة الى تدريب الكوادر. الكلام هو الوسيلة الطبيعية للتواصل ..... امكانية الاستغناء عن البصر واليدين في التعامل مع الآلة. والتواصل عن بعد مع الحواسب.(بنوك أو شركات) أهداف صناعية و سياسية وثقافية.

الطريقة التحليلية يتعرف على الكلام عن طريق تحليل الأصوات.... تتطلب معرفة كل الأصوات صوتا صوتا.(أمر معقد) مثال: يجد و يجد و يجيد....سرعة الكلام وطوله و جنس المتكلم.....وغيرها. الصوت في أول الكلمة أطول من الصوت في آخر الكلمة. التغيير في المدى الزمني.

تابع الطريقة التحليلية مشكلة الأصوات المطبقة في اللغة العربية، كالطاء أو الصاد وصعوبة التفريق بينهما. تتطلب هذه الطريقة الاستعانة بالتركيب والصرف والدلالة لتجنب الخطأ. مشاكل اللهجات واللكنات.....

الطريقة الكلية تعتبر أكثر نجاحا من الطريقة التحليلية. تعتمد طريقة التعرف على الكلمة دون تحليلها لتفادي المشاكل السابقة. تتطلب تخزين الأشكال السماعية للكلمات.(مسبقا) بعد ذلك يقارن النظام بين الكلمة المنطوقة والكلمات المخزنة للتعرف على الكلمة. ثلاث طرق.

تابع الطريقة الكلية كلمات منفصلة ومتكلم واحد: عدد محدود من الكلمات . ويجب الفصل بينها. يجب تدريب النظام على صوت واحد. كلمات منفصلة وأكثر من متكلم: تستعمل معجم محدود. كلمات غير منفصلة.

مشاكل النظام Gulf Arabic Egyptian Modern Standard Arabic (MSA) Levantine North- African Modern Standard Arabic (MSA)

تابع مشاكل النظام

تابع مشاكل النظام وجود الحركات (التشكيل) في اللغة العربية.... مما يعني وجود أكثر من (كلمة/ معنى) لنفس الكلمة. الفرق بين الكلمة المنطوقة والمكتوبة.....

مثال عملي Phraselator ....من شركة Vox Tec دعم الشركة من قبل وزارة الدفاع الامريكية. عربي / كردي ... تم تجربته في أفغانستان ب 4 لغات. يعتمد طريقة ترجمة المقاطع(Phrases) يتسع الى 30000 مقطع صوتي. يصنف ضمن ال Phrase matcher وليس ضمن المترجمات.

تابع مثال عملي حقق نجاحه خلال تجربته في العراق ...ولكن لم يستخدم على نطاق واسع.... حوالي 200 جهاز. تتوقع الشركة أن تطرح منه نسخ تجارية في المستقبل.... لأكثر من لغة.

المشاريع والإسهامات IBM أول من أنشأ نظام للتعرف على الكلام العربي وتحويله الى نص. (OS2) بعد ذلك اصدارين لنظام ويندوز بعد ذلك طرحتVia Voice mulineum . التعرف على الكلام في نظام آلي للرد على المكالمات الهاتفية، والاستجابة لأوامر المستخدم الصوتية. المشكلة كانت: الحاجة إلى عدد كبير من الكلمات، يبلغ 200000 كلمة لتغطية 97% من اللغة المستخدمة في الحديث اليومي.

تابع المشاريع والإسهامات محركLASR من صخر. النسخة 4.0 من برنامج ASR (Arabic Speech Recognition). يسمح محرك التعرف الآلي على الكلام لأنظمة IVR (أنظمة الاستجابة الصوتية) بالتعرف على الكلام العربي الطبيعي المنطوق بلهجات عربية مختلفة. يوفر المحرك دقة غير مسبوقة تتجاوز 95 من 100(حسب موقع صخر).

خاتمة تكلمنا عن : مقدمة .... الدوافع وراء وجود النظام. شرح لطريقتين من طرق التعرف على الكلام العربي. معوقات النظام. مثال. الإسهامات.

المراجع Novel Speech Recognition Models for Arabic The Arabic Speech Recognition Team JHU Workshop Final Presentations August 21, 2002. Voice Recognition Technology in Iraq. المعالجة الآلية للكلام المنطوق : التعرف والتأليف ...للدكتور سالم الغزالي.