طاهر, رمزي2021-12-132021-12-132021http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/916أخذ 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% .otherالتعلم العميق: التعرف الآلي: قراء القرءان الكريم : الشبكات العصبونية الالتفافية : خوارزمية استخلاص السمات :Thesis