دراسة مخبرية للأداءات الصوتية في القراءات القرآنية

الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 011 Premièrement, HTK charge le prototype du HMM à définir, ensuite il cherche dans la base des étiquettes le label portant le nom de ce HMM; à noter qu’un fichier label contient le temps de début et de fin d’une étiquette dans un enregistrement. Et par le biais du fichier de configuration il trouve le lien avec les coefficients MFCC calculés précédemment et en prend ensuite ce dont il a besoin (fig. hinit1). Quand le système charge tout ce dont ’il a besoin l’algorithme de Viterbi est employé pour trouver l’ordre le plus susceptible d’état correspondant à chaque exemple d’apprentissage, puis les paramètres de HMM sont estimés. Nous pouvons calculer le logarithme de vraisemblance de l’ensemble d’apprentissage pour éviter l’effet de bord de trouver l’alignement Viterbi des états. Par conséquent, le procédé entier d’évaluation peut être répété jusqu’à ce qu’aucun accroissement plus ultérieur de probabilité ne soit obtenu. Fig. Hinit2

الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 011 Apprentissage : Pour l’apprentissage nous allons appliquer l’algorithme de Baum-Welch vu en deuxième chapitre. Cette étape est assurée par la commande : HRest -C hinit.conf -A -l pm -M hrest/ -L labels/ -i 20 -T 1 -m 2 pm -S mfcc.txt Qui est désigné à la manipulation des HMMs isolés. Son fonctionnement est très semblable à HInit sauf que, suivant les indications de la figue(fig. hrest), en partant d’un HMM initialisé elle emploie la réévaluation Baum-Welch au lieu de l’apprentissage de Viterbi. Ceci implique de trouver que la probabilité d’être dans un état donné en une fenêtre de temps donnée en utilisant l’algorithme Baum-Welch (forward-backward). Cette probabilité est alors employée pour former des moyennes pondérées pour les paramètres du HMM. hrest

الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 010 Définition de la grammaire Il est nécessaire de donner au système des indications pour qu’il puisse déterminerune solution satisfiable.Nous avons construit notre grammaire en suivant leformat du HTK. Où les variables sont précédées par un $, les {} aux extrémités desmots dénotent zéro ou plusieurs répétitions permises, les [] pour au plus une répétition,le trait verticale signifie une alternative, et la parenthèse ouverte représente le début del’arbre de dérivation et la parenthèse fermante pour l’état finale. La grammaire que nous avons optés pour notre application est comme suit : $m2=m2a|m2i|m2o; $m4=m4a|m4i|m4o; $m6=m6a|m6i|m6o; $sil=sil; $pm=pm; (SENT-START {$sil}[$pm[$m2|$m4|$m6]$pm][[$m2|$m4|$m6]$pm][[$m2|$m4|$m6]$pm]{$sil } SENT-END) Construction du dictionnaire : Le système doit naturellement savoir quel HMM correspond chacune des variables degrammaire « pm, sil, m2a, .., m6o ». Cette information est stockée dans un fichiertexte appelé le dictionnaire de tâche. Dans une tâche si simple, la correspondance estfranche, et le dictionnaire de tâche joint simplement les mots.

الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 011 SENT-START [] SENT-END [] m2a [m2] m2a m2i [m2] m2i m2o [m2] m2o m4a [m4] m4a m4i [m4] m4i m4o [m4] m4o m6a [m6] m6a m6i [m6] m6i m6o [m6] m6o silsil pmpm Les éléments de gauches se rapportent aux noms des variables de grammaire. Les élémentsde droite se rapportent aux noms du HMM (présenté par le h dans la définitiondu HMM). Les élémentsencadrés au milieu sont facultatifs, ils indiquent les symbolesqui seront affichés par le système de reconnaissance Génération du réseau de mots (Word Network) : À ce stade, notre tâche de reconnaissance de la parole, complètement définie parson réseau, son dictionnaire, et son ensemble de HMMs, est opérationnelle. La figure(fig. wordNet) est le réseau complet utilisé par le système. Chaque cercle représente le HMMde l’étiquette qu’il contient.

الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 013 La reconnaissance : Après avoir entré le fichier de la parole à reconnaitre via le microphone, il est transforméen un fichier de caractéristiques (MFCC pour notre cas) par la commande HCopyde la même manière que ce qui a été fait avec les données d’apprentissage (étape acoustiqued’analyse).Pour une expression donnée avec T fenêtres possibles, chaque nœud du chemin de début à la fin du réseau qui traverse exactement T émettant des étatsdu HMM est une hypothèse potentielle d’identification. Chacun de ces chemins a uneprobabilité logarithmique qui est calculée en additionnant la probabilité de notation dechaque transition individuelle dans le chemin et la probabilité logarithmique de chaqueétat d’émission produisant l’observation correspondante. Dans un HMM, les transitionsqui sont déterminées par les paramètres du HMM, et les transitions entre les modèlessont constantes et les transitions des extrémités des mots sont déterminées par les probabilitésde vraisemblance avec le modèle de langage.Cetravail est assuré par la commande : HVite -T 1 -A -w modeledemots.txt -d hrest/ -l resultat/ -S areconnaitre.txt dictionnaire.txt listemodeles.txt Cette commande permet àpartir d’un fichier de paramètres de produire un fichier contenant les étiquettes affectéespar le système aux différentes parties du fichier audio, en plus d’un affichage surla fenêtre console. M2 sil pm M4 M6 Start End Fig. wordNet

الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 011 عينات العمل المخبري مفتاح الألوان كيفية استخدام القرص المضغوط: من أجل ولوج برنامج الزهراء لتعلم ضوابط المد في قراءة القرآن الكريم وفق الأحكام الشرعية اختيار نتيجة البحث ينبغي استعمال القرص المضغوط المرفق وفق المراحل التالي ة: - تحميل برنامج java - تثبيت البرنامج setup. 10 11

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الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 011 ملاحظة: بالنسبة لنظام Windows XP فان المراحل من 1 ا4 غير ضرورية . وبهذا يصبح البرنامج جاهزا للاستعمال. تفعيل العملية: (ينبغي استعمال الميكروفون في حال الحاسوب الثابت) - بالضغط على زر العينات الموجود على يمين الشاشة يمكن اختيار الآية المراد اختبارها. - بالضغط على زر (التسجيل) يعاد تسجيل القراءة (للاختبار). - يوفق التسجيل عن طريق زر (إيقاف التسجيل) - يمكن الاستماع إ لى التسجيل الجديد بالضغط على زر الاستماع. - بالضغط على زر (تشغيل ) تظهر نتيجة الاختبار بالمقارنة مع القراءة المعيارية وبالتالي يمكن التصحيح الذاتي للأخطاء الموجودة في نطق المد اعتماد على عامل الزمن ، وذلك بإعادة العملية عددا من المر ات بحسب كفاءة المتعل م وقدرته على الإستيعاب إلى غاية الوصول إلى درجة التعل م الفعلي ،وهذا بمثابة المشافهة .

الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 011 1- الفاتحة

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الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 010 2- الحاقة

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الفصل الرابعالدراسة الأكوستيكية و المخبرية 011 3- النازعات