ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

الهدف الأساسي من هذا البحث دعم تركيب الكلام من نصوص باللغة العربية بتنغيم طبيعي؛ و ذلك بالاعتماد على تحليل لغوي للنصوص المراد تركيبها و توليد قواعد تنغيم يجري استنتاجها من تحليل إشارات مسجلة لمختلف أنواع الجمل باللغة العربية. جرى، بالاستعانة بخبير ل غوي، حصر مختلف أنواع الجمل الخبرية و الإنشائية باللغة العربية، ثم إنشاء مدونة نصية تتضمن معظم أنواع هذه الجمل. تضمنت المدونة قرابة 2500 جملة. بعد ذلك جرى تسجيل هذه الجمل صوتياً بالتنغيم الطبيعي ثم بسرد مصطنع خال من التنغيم. في مرحلة لاحقة جرى تحليل إشارات كل نوع من أنواع الجمل بالتنغيم الطبيعي و بالنسخة الخالية من التنغيم لنمذجة أثر التنغيم الطبيعي في محددات الإشارة، و وضع قواعد لتوليد هذا التنغيم آلياً. نعرض في هذا البحث نتائج هذه الدراسة على جمل النفي الخبرية و تطبيق النتائج على كلام مركب باستخدام الأداة المفتوحة المصدر MBROLA. كما يمكن استخدام هذه النتائج مع أي مركب كلام عربي بموسطات، نأمل مستقبلاً، تنفيذ . توليد التنغيم على مركب كلام بأنصاف مقاطع يجري تطويره حالياً، في المعهد العالي للعلوم التطبيقية و التكنولوجيا.
نقدم في هذا البحث مركب كلام للغة العربية ذا جودة عالية، باستعمال طريقة الضم لأنصاف المقاطع الصوتية. يتألف العمل من سبع مراحل أساسية: بناء القاموس الصوتي لأنصاف المقاطع الصوتية، بناء مكون معالجة اللغة الطبيعية الذي يتكون من وحدة المعالجة المسبقة للن ص واستعمال نظام خبير لتحويل النص المشكول إلى مقابله الصوتي، بناء نظام خبير يعتمد على القواعد لتقطيع سلسلة الصوتيمات لكل من الكلمات و العبارات في الجمل إلى مقاطعها الصوتية و إسناد واصفات كل مقطع وفق خوارزمية خاصة باللغة العربية، دراسة تحليلية صوتية للنبر في الحديث المتواصل لاستخراج أثر المقاطع المنبورة على موسطات التنغيم على مستوى الكلمات و العبارات.
في هذا المشروع نقوم بدراسة المويجات و تحويل المويجة، و بيان إمكانية توظيفه في معالجة و تحليل الإشارة الكلامية و ذلك بهدف تحسينها و إزالة الضجيج منها، حيث سنطرح بعض الخوارزميات التي تعتمد على تحويل المويجة و آلية تطبيقها من أجل التخلص من الضجيج في ا لإشارة الكلامية، و نقارن نتائج تطبيق هذه الخوارزميات مع بعض الخوارزميات التقليدية التي تستخدم في تحسين الإشارة الكلامية.
في هذا المشروع سوف نستثمر مجموعظة من الأدوات الرياضية من خوارزميات تعلم الآلة machine learning و الأمثلة المحدبة convex optimization و "النماذج الاحتمالية البيانية" probabilistic graphical model في إطار "الشبكات المعرفية" cognitive networking وذلك لأمثلة optimize أنواع مختلفة من الشبكات اللاسلكية مثل: شبكات الحساسات اللاسلكية WSN ، و الشبكات التكتيكية الهجينة tactical networks ، و الشبكات المحلية اللاسلكية WLAN . تتمثل "الشبكات المعرفية" في تطبيق "معرفة" cognition على كامل مكدس البروتوكولات protocol stack لتحقيق أهداف الأداء، بخلاف "الراديو المعرفي" cognitive radio الذي يطبق المعرفة فقط على الطبقة الفيزيائية.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا