The use of gamma rays in studying the homogeneity of the alloy (AL-Co-Ni) reinforced with chromium oxide

Keywords: Language Classification, Mel-frequency cepstral coefficients (MFCC), Convolutional Neural Networks, Deep Learning

Language classification systems are used to classify spoken language from a particular phoneme sample and are usually the first step of many spoken language processing tasks, such as automatic speech recognition (ASR) systems Without automatic language detection, spoken speech cannot be properly analyzed and grammar rules cannot be applied, causing failures Subsequent speech recognition steps. We propose a language classification system that solves the problem in the image field, rather than the sound field. This research identified and implemented several low-level features using Mel Frequency Cepstral Coefficients, which extract traits from speech files of four languages (Arabic, English, French, Kurdish) from the database (M2L_Dataset) as the data source used in this research. A Convolutional Neuron Network is used to operate on spectrogram images of the available audio snippets. In extensive experiments, we showed that our model is applicable to a range of noisy scenarios and can easily be extended to previously unknown languages, while maintaining classification accuracy. We released our own code and extensive training package for language classification systems for the community. CNN algorithm was applied in this research to classify and the result was perfect, as the classification accuracy reached 97% between two languages if the sample length was only one second, but if the sample length was two seconds, the classification accuracy reached 98%. While the classification among three languages, the classification accuracy reached 95% if the sample length was only one second, but if the sample length was two seconds, the classification accuracy reached 96%. 

 -------------------( -----------------(4) -------------( 
‫إذا‬ ‫عرفت‬ ‫أنها‬ ‫على‬ ‫النافذة‬ W(n),0≤n≤ N-1 ‫إذ‬ ‫أن:‬ N = ‫كل‬ ‫في‬ ‫العينات‬ ‫عدد‬ ‫اطار‬ . ‫أنها‬ ‫على‬ ‫النافذة‬ ‫حددنا‬ ‫إذا‬ ‫إطار.‬ ‫كل‬ ‫ونهاية‬ ‫بداية‬ ‫في‬ ‫ة‬ ‫اإلشار‬ ‫انقطاع‬ ‫لتقليل‬ ‫فردي‬ ‫إطار‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫النافذة‬ ‫إنشاء‬ ‫الى‬ ‫الخطوة‬ ‫هذه‬ ‫تهدف‬ W(n),0≤n≤ N-1 ‫حيث‬ N ‫النافذة‬ ‫إنشاء‬ ‫نتيجة‬ ‫عرض‬ ‫يمكن‬ ‫لذلك،‬ ‫إطار.‬ ‫كل‬ ‫في‬ ‫العينات‬ ‫عدد‬ ‫هو‬ ‫التالي‬ ‫المعادلة‬ ‫على‬ ً ‫بناء‬ [ ‫ة‬ 13 :] 𝑌(𝑛) = 𝑋(𝑛). 𝑊(𝑛)--------------(5) = Y(n) ‫اال‬ ‫ة‬ ‫إشار‬ ‫خر‬ ‫ا‬ ‫ج‬ . X(n) ‫االدخال.‬ ‫ة‬ ‫إشار‬ = W(n) = ‫هامينج‬ ‫نافذة‬ .



  ‫من‬ ‫للتحويل‬ ‫الشائعة‬ ‫الصيغة‬ ‫(بالميل).‬ ‫المدرك‬ ‫التردد‬ ‫ومقياس‬ ‫تز)‬ ‫(بالهر‬ ‫الفعلي‬ ‫التردد‬ ‫مقياس‬ ‫بين‬ ‫تعيين‬ ‫إلنتاج‬ ‫العتبة‬ ‫تردد‬ ‫تحديد‬ ‫يتم‬ ‫ه‬ ‫ميل‬ ‫مقياس‬ ‫إلى‬ ‫التردد‬ ‫مقياس‬ ‫ي‬ [ 11 ] : = ( + )---------------(1) ‫حيث‬ F(Mel) ‫و‬ ‫بالميل‬ ‫التردد‬ ‫هو‬ f(Hz) ‫الشكل‬ ‫في‬ ‫موضحة‬ ‫العالقة‬ ‫وهذه‬ ‫تز،‬ ‫بالهر‬ ‫العادي‬ ‫التردد‬ ‫هو‬ ( 1 ) . ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫توفر‬ ‫الكالم.‬ ‫على‬ ‫للتعرف‬ ‫نظام‬ ‫أي‬ ‫تصميم‬ ‫في‬ ‫مهمة‬ ‫الصوتية‬ ‫ة‬ ‫لإلشار‬ ‫للمعلمات‬ ‫تمثيل‬ ‫أفضل‬ ‫اختيار‬ ‫و‬ ‫اج‬ ‫استخر‬ ‫يعد‬ ( ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ MFCC ‫الحقي‬ ‫يتم‬ ‫للوغار‬ ‫التمام‬ ‫جيب‬ ‫تحويل‬ ‫نتيجة‬ ‫وهو‬ ‫ا،‬ ً ‫مضغوط‬ ً ‫تمثيال‬ ) ‫المعبر‬ ‫المدى‬ ‫قصير‬ ‫الطاقة‬ ‫لطيف‬ ‫قي‬ ( ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ ‫أثبتت‬ ‫ميل.‬ ‫تردد‬ ‫مقياس‬ ‫على‬ ‫عنه‬ MFCC ‫فعالية‬ ‫ياضية‬ ‫الر‬ ‫يقتها‬ ‫وطر‬ ‫وظيفتها‬ ‫لها‬ ‫خطوة‬ ‫كل‬ ‫حسابية.‬ ‫ات‬ ‫خطو‬ ‫سبع‬ ‫من‬ ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ ‫تتكون‬ ‫أدناه‬ ‫موضح‬ ‫هو‬ ‫كما‬ : ‫اإلشار‬ ‫ير‬ ‫تمر‬ ‫عملية‬ ‫الخطوة‬ ‫هذه‬ ‫تتناول‬ ( ‫نوع‬ ‫من‬ ‫وهو‬ High Pass Filter ) ‫الترددات‬ ‫على‬ ‫يؤكد‬ ، ‫هذه‬ ‫يد‬ ‫ستز‬ ‫األعلى.‬ ‫التالية‬ ‫الصيغة‬ ‫باستخدام‬ ‫وذلك‬ ‫األعلى.‬ ‫الترددات‬ ‫عند‬ ‫ة‬ ‫اإلشار‬ ‫طاقة‬ ‫من‬ ‫العملية‬ [ 13 :] () = () -α* ( -1) 




  ‫المسبق‬ ‫التركيز‬ ‫عملية‬ ‫بعد‬ ‫اج‬ ‫اإلخر‬ ‫ة‬ ‫إشار‬ ‫تمثل‬ . α ( ‫بين‬ ‫قيمته‬ ‫اوح‬ ‫تتر‬ ‫ثابت‬ ‫يمثل‬ 0‫عليها‬ ‫الحصول‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫الصوت‬ ‫عينات‬ ‫ئة‬ ‫تجز‬ ‫عملية‬ ‫من‬ ‫اوح‬ ‫يتر‬ ‫بطول‬ ‫ة‬ ‫صغير‬ 20 ‫إلى‬ 40 ‫الكالم‬ ‫ة‬ ‫إشار‬ ‫تنقسم‬ ‫ثانية.‬ ‫مللي‬ ‫عينات‬ ‫من‬ ‫ات‬ ‫إطار‬ ‫إلى‬ N. ‫اسطة‬ ‫بو‬ ‫ة‬ ‫المجاور‬ ‫ات‬ ‫اإلطار‬ ‫فصل‬ ‫يتم‬ M ‫بحيث‬ (M<N). ‫هي‬ ‫المستخدمة‬ ‫النموذجية‬ ‫القيم‬ M = 100 ‫و‬ N = 256. ‫الى‬ ‫إطار‬ ‫من‬ ‫االنتقال‬ ‫تسهيل‬ ‫اجل‬ ‫من‬ ‫وذلك‬ ‫اإلطار‬ ‫حجم‬ ‫ثلث‬ ‫او‬ ‫نصف‬ ‫يساوي‬ ‫اختياري‬ ‫تداخل‬ ‫وجود‬ ‫مع‬ ‫اخر‬ [ ‫األقرب،‬ ‫التردد‬ ‫خطوط‬ ‫جميع‬ ‫ودمج‬ ‫ة‬ ‫الميز‬ ‫اج‬ ‫استخر‬ ‫معالجة‬ ‫سلسلة‬ ‫في‬ ‫التالية‬ ‫الكتلة‬ ‫في‬ ‫النظر‬ ‫خالل‬ ‫من‬ Hamming ‫هي‬ ‫هامينج‬ ‫نافذة‬ ‫معادلة‬ ‫للنافذة.‬ ‫كشكل‬ [ 




  ‫نافذة‬ ‫استخدام‬ ‫يتم‬ ‫هنا،‬ Hamming ‫و‬ ‫الكالم،‬ ‫على‬ ‫التعرف‬ ‫تقنية‬ ‫في‬ ‫النافذة‬ ‫كشكل‬ ‫ا‬ ً ‫شيوع‬ ‫أكثر‬ ‫بشكل‬ ‫دمجت‬ ‫التردد‬ ‫خطوط‬ ‫جميع‬ ‫األقرب‬ ‫التالي‬ ‫للمعادلة‬ ‫ا‬ ً ‫وفق‬ ‫هامينج‬ ‫لنافذة‬ ‫النبضية‬ ‫االستجابة‬ ‫تظهر‬ ‫ة.‬ ‫الميز‬ ‫اج‬ ‫استخر‬ ‫معالجة‬ ‫سلسلة‬ ‫في‬ ‫التالية‬ ‫الكتلة‬ ‫في‬ ‫النظر‬ ‫خالل‬ ‫من‬ [ ‫ة‬ 13 :] () = , -, .  ( - ) , ≤ ≤ ------------------(6) ‫نافذة‬ ‫استخدام‬ ‫يتم‬ ‫السبب،‬ ‫لهذا‬ Hamming ‫النافذة‬ ‫حدود‬ ‫عند‬ ‫الصفر‬ ‫نحو‬ ‫ة‬ ‫اإلشار‬ ‫قيمة‬ ‫من‬ ‫يقلل‬ ‫مما‬ ‫النغم،‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ ‫اج‬ ‫الستخر‬ ‫االنقطاعات‬ ‫ويتجنب‬ . ‫ييه‬ ‫فور‬ ‫تحويل‬ ‫التردد.‬ ‫مجال‬ ‫إلى‬ ‫الزمني‬ ‫المجال‬ ‫في‬ ‫إطار‬ ‫لكل‬ ‫المزمنة‬ U 




  7) Y(w) = FFT[ℎ() * ()] = H(). X() ‫ان‬ ‫حيث‬ Y(w) ، H(w) ، X(w) ‫من‬ ‫لكل‬ ‫يع‬ ‫السر‬ ‫ييه‬ ‫فور‬ ‫تحويل‬ ‫هي‬ h(t) ، x(t) . 




  ً ‫وفق‬ ‫المرشح‬ ‫بنك‬ ‫تشغيل‬ ‫فيتم‬ ‫ا.‬ ً ‫خطي‬ ‫ا‬ ً ‫مقياس‬ ‫تتبع‬ ‫ال‬ ‫الصوتية‬ ‫ة‬ ‫اإلشار‬ ‫و‬ ‫ا‬ ً ‫جد‬ ‫اسع‬ ‫و‬ ‫يع‬ ‫السر‬ ‫ييه‬ ‫فور‬ ‫تحويل‬ ‫طيف‬ ‫في‬ ‫التردد‬ ‫نطاق‬ ‫يل‬ ‫الشكل‬ ‫في‬ ‫موضح‬ ‫هو‬ ‫كما‬ ( 5 .) ‫العملية‬ ‫ناتج‬ ‫يكون‬ ‫بحيث‬ ‫للمرشح‬ ‫الطيفية‬ ‫للمكونات‬ ‫المرجح‬ ‫المجموع‬ ‫لحساب‬ ‫المستخدمة‬ ‫المثلثية‬ ‫المرشحات‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫الشكل‬ ‫يوضح‬ ‫تساوي‬ ‫مثلثة،‬ ‫مرشح‬ ‫لكل‬ ‫االتساع‬ ‫تردد‬ ‫استجابة‬ ‫تكون‬ ‫ميل.‬ ‫لمقياس‬ ‫ا‬ ً ‫ب‬ ‫مقار‬ 1 ‫التردد‬ ‫عند‬ ‫التردد‬ ‫عند‬ ‫الصفر‬ ‫إلى‬ ‫ا‬ ً ‫خطي‬ ‫وتنخفض‬ ‫المركزي،‬ ‫التالية‬ ‫المعادلة‬ ‫ستخدم‬ ُ ‫ت‬ ‫ذلك،‬ ‫بعد‬ ‫تصفيتها.‬ ‫تمت‬ ‫التي‬ ‫الطيفية‬ ‫مكوناته‬ ‫مجموع‬ ‫هو‬ ‫مرشح‬ ‫كل‬ ‫ناتج‬ ‫فإن‬ ‫لذا‬ ‫ين.‬ ‫متجاور‬ ‫لمرشحين‬ ‫المركزي‬ ‫معي‬ ‫لتردد‬ ‫ميل‬ ‫لحساب‬ ‫ن‬ ( ) ‫الى‬ ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫طاقات‬ ‫طيف‬ ‫بتحويل‬ ‫نقوم‬ ‫معين،‬ ‫إطار‬ ‫لتحليل‬ ‫ة‬ ‫لإلشار‬ ‫المحلية‬ ‫الطيفية‬ ‫للخصائص‬ ‫ا‬ ً ‫جيد‬ ً ‫تمثيال‬ ‫الكالم‬ ‫طيف‬ ‫تمثيل‬ ‫يوفر‬ ‫المنفصل‬ ‫ييه‬ ‫فور‬ ‫تحويل‬ ‫باستخدام‬ ‫الزمني‬ ‫المجال‬ (Discrete Fourier Transform). ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫بمعامالت‬ ‫النتيجة‬ ‫وتسمى‬ ‫تطبيق‬ ‫بعد‬ ‫الترددي‬ ‫المجال‬ ‫الى‬ ‫الزمني‬ ‫المجال‬ ‫من‬ ‫اإلشارة‬ ‫تحول‬ ---------------(9) ‫ان‬ ‫حيث‬ n=1,2,……,k ‫بينما‬ Sk,k=1,2,……,k ‫خطوة‬ ‫آخر‬ ‫مخرجات‬ ‫هي‬ . 




  and Delta Spectrum) ‫ة‬ ‫اإلشار‬ ‫إطار‬ ‫في‬ ‫الطاقة‬ ‫عن‬ ‫التعبير‬ ‫يتم‬ ‫الصوت.‬ ‫عن‬ ‫للكشف‬ ‫ة‬ ‫إشار‬ ‫وهي‬ ‫الصوت،‬ ‫بهوية‬ ‫الطاقة‬ ‫تبط‬ ‫تر‬ x ‫الزمنية‬ ‫العينة‬ ‫من‬ ‫النافذة‬ ‫في‬ t1 ) . ( B ( ‫النغم.‬ ‫درجة‬ ‫لمعامالت‬ ‫األولى‬ ‫المشتقة‬ ) C ‫المشتقة‬ ) ( ‫النغم.‬ ‫درجة‬ ‫لمعامالت‬ ‫الثانية‬ D ‫دمج‬ ) ‫الثانية‬ ‫و‬ ‫األولى‬ ‫مشتقتها‬ ‫مع‬ ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ 




  




  




  




  




  


Vol: 3 - Journal of Education and Science (ISSN 1812 95

  ‫اعد‬ ‫القو‬ ‫تطبيق‬ ‫يمكن‬ ‫الن‬ ‫حوية،‬ ‫في‬ ‫المشكلة‬ ‫يحل‬ ‫الذي‬ ‫اللغة‬ ‫تصنيف‬ ‫نظام‬ ‫نقترح‬ ‫الالحقة.‬ ‫الكالم‬ ‫على‬ ‫التعرف‬ ‫ات‬ ‫خطو‬ ‫فشل‬ ‫في‬ ‫يتسبب‬ ‫مما‬ ‫مجال‬ ‫ة،‬ ‫الصور‬ ‫باستخدام‬ ‫المستوى‬ ‫منخفضة‬ ‫ات‬ ‫الميز‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ‫ونفذ‬ ‫البحث‬ ‫هذا‬ ‫حدد‬ ‫الصوت.‬ ‫مجال‬ ‫من‬ ً ‫بدال‬ ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ ( Mel ‫مجموعة‬ ‫قبل‬ ‫من‬ ‫إال‬ ‫يستخدم‬ ‫ال‬ ‫معظمها‬ ‫أن‬ ‫من‬ ‫الرغم‬ ‫على‬ ‫العالم.‬ ‫أنحاء‬ ‫جميع‬ ‫في‬ ‫بها‬ ‫التحدث‬ ‫يتم‬ ‫التي‬ ‫اللغات‬ ‫من‬ ‫آالف‬ ‫عدة‬ ‫هناك‬ ‫أكثر‬ ‫أن‬ ‫إلى‬ ‫األبحاث‬ ‫تشير‬ ‫الناس،‬ ‫من‬ ‫ة‬ ‫صغير‬ 30 ‫بها‬ ‫يتحدث‬ ‫لغة‬ 40 ‫اصل‬ ‫التو‬ ‫للبشر‬ ‫يمكن‬ ‫نامج‬ ‫بر‬ ‫أي‬ ‫األقل.‬ ‫على‬ ‫شخص‬ ‫مليون‬ ‫وتركيبات‬ ‫الكلمات‬ ‫و‬ ‫التردد‬ ‫و‬ ‫الصوتيات‬ ‫و‬ ‫النغمة‬ ‫من‬ ‫تفاصيله‬ ‫بكل‬ ‫البشري‬ ‫الكالم‬ ‫أنماط‬ ‫فهم‬ ‫على‬ ‫ا‬ ً ‫إدخال‬ ‫يتم‬ ‫اقع،‬ ‫الو‬ ‫في‬ ‫المسبقة.‬ ‫المعالجة‬ ‫من‬ ‫األدنى‬ ‫الحد‬ ‫تتطلب‬ ‫أنها‬ ‫العملية‬ ‫هذه‬ ‫ائد‬ ‫فو‬ ‫ومن‬ ‫اللغة.‬ ‫تحديد‬ ‫في‬ ‫الستخدامها‬ 


	Frequency Cepstral Coefficients ‫الكردية‬ ) ‫البيانات‬ ‫قاعدة‬ ‫من‬ ( M2L_Dataset ) ‫التي‬ ‫و‬ ، ) ‫هذ‬ ‫في‬ ‫المستخدمة‬ ‫البيانات‬ ‫مصدر‬ ‫هي‬ ‫من‬ ‫الصفات‬ ‫تستخلص‬ ‫الكالم‬ ‫ملفات‬ ‫ا‬ ‫البحث‬ ‫بع‬ ‫ألر‬ . ) 0 11 -93 ( 2 , 202 01 , No: 1 ُ ‫ت‬ ‫قارن‬ ( ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ CNN ) ‫ة‬ ‫الصور‬ ‫جزء‬ ً ‫ا‬ ‫جزء‬ ‫بأكملها.‬ ‫ة‬ ‫الصور‬ [ 5 ( ‫كانت‬ ‫ية‬ ‫االنكليز‬ ‫و‬ ‫بية‬ ‫العر‬ ‫اللغة‬ ‫بين‬ ‫التمييز‬ ‫عند‬ % 98 ) ‫حين‬ ‫في‬ %( ‫تصنيف‬ ‫دقة‬ ‫على‬ ‫المقترح‬ ‫النموذج‬ ‫حصل‬ ( ‫لغات‬ ‫بية،‬ ‫العر‬ 96 ‫ية‬ ‫اإلنجليز‬ ‫بين‬ ‫التصنيف‬ ‫عند‬ ) ، ‫نسية،‬ ‫الفر‬ ‫الحصول‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫الدقة‬ ‫ان‬ ‫الى‬ ‫باإلضافة‬ ‫للتصنيف‬ ‫الكردية‬ ‫اللغة‬ ‫و‬ ‫بية‬ ‫العر‬ ‫اللغة‬ ‫باستخدام‬ ً ‫سابقا‬ ‫باحث‬ ‫أي‬ ‫يقم‬ ‫لم‬ ‫علمنا،‬ ‫حد‬ ‫على‬ ‫عليها‬ ] ً ‫ا‬ ‫فإن‬ ‫لذا‬ . ‫ها‬ ‫مطابقة‬ ‫مخططات‬ ‫من‬ ‫أفضل‬ ‫بشكل‬ ‫التشابه‬ ‫ترى‬ 125X), • ) 0 11 -93 ( 2 , 202 01 , No: 1 125X),
	‫اال‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬ ‫ستخدم‬ ُ ‫ت‬ ‫توسيعه‬ ‫بسهولة‬ ‫ويمكن‬ ‫الصاخبة‬ ‫يوهات‬ ‫السينار‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫للتطبيق‬ ‫قابل‬ ‫نموذجنا‬ ‫أن‬ ‫مكثفة‬ ‫تجارب‬ ‫في‬ ‫نا‬ ‫أظهر‬ ‫ة.‬ ‫المتوفر‬ ‫الصوتية‬ ‫لتفافية‬ ( Convolutional Neuron Network ) ‫للمقتطفات‬ ‫الطيفي‬ ‫المخطط‬ ‫صور‬ ‫على‬ ‫تعمل‬ ‫بحيث‬ ‫معروفة‬ ‫غير‬ ‫لغات‬ ‫ليشمل‬ ‫سابق‬ ‫يب‬ ‫تدر‬ ‫ومجموعة‬ ‫بنا‬ ‫الخاص‬ ‫الكود‬ ‫نا‬ ‫أصدر‬ ‫التصنيف.‬ ‫دقة‬ ‫على‬ ‫الحفاظ‬ ‫مع‬ ‫ألنظمة‬ ‫النطاق‬ ‫اسعة‬ ‫و‬ ‫ية.‬ ‫االنكليز‬ ‫و‬ ‫الكردية‬ ‫و‬ ‫بية‬ ‫العر‬ ‫اللغة‬ ‫وهي‬ ‫لغات‬ ‫ثالث‬ ‫هيكل‬ ‫ية‬ ‫هذ‬ ‫ا‬ ‫ال‬ ‫بحث‬ ‫يلي:‬ ‫كما‬ ‫الثانية‬ ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫المقدمة،‬ ‫هي‬ ‫االولى‬ ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫بعض‬ ‫الصلة‬ ‫ذات‬ ‫األعمال‬ ‫في‬ ‫تصنيف‬ ‫طرق‬ ‫ال‬ ‫لغ‬ ‫ات‬ . ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫الثالثة‬ ‫عملية‬ ‫توضح‬ ‫معامالت‬ ‫باستخدام‬ ‫ات‬ ‫الميز‬ ‫استخالص‬ ‫النغم‬ ‫درجة‬ ( MFCC .) ‫مبسط‬ ‫بشكل‬ ‫تشرح‬ ‫ابعة‬ ‫الر‬ ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫ال‬ ‫الع‬ ‫شبكة‬ ‫صبية‬ ‫االلتفافية‬ ‫ا،‬ ً ‫للمجتمع.‬ ‫اللغة‬ ‫تصنيف‬ ‫ارزمية‬ ‫خو‬ ‫تطبيق‬ ‫تم‬ ‫اال‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ ‫لتفافية‬ ( CNN ) ‫هذ‬ ‫في‬ ‫ا‬ ‫ال‬ ‫بحث‬ ‫النتيجة‬ ‫وكانت‬ ‫للتصنيف‬ ‫مثالية،‬ ‫إذ‬ ( CNN ) ‫المقترح.‬ ‫النموذج‬ ‫في‬ ‫المستخدمة‬ ‫ارزمية‬ ‫الخو‬ ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫الخامسة‬ ‫تفاصيل‬ ‫ثالث‬ ( ‫لغات‬ ‫و‬ ‫الكردية،‬ ‫و‬ ‫بية،‬ ‫العر‬ ‫اختالف‬ ‫مع‬ ‫ية)،‬ ‫اإلنجليز‬
	‫التصنيف‬ ‫دقة‬ ‫بلغت‬ ‫بيانات.‬ ‫كمجموعات‬ ‫تستخدم‬ ‫التي‬ ‫األجناس‬ ‫و‬ ‫اللهجات‬ 97 ‫لغتين‬ ‫بين‬ % ‫إذا‬ ‫اما‬ ‫فقط،‬ ‫احدة‬ ‫و‬ ‫ثانية‬ ‫العينة‬ ‫طول‬ ‫كان‬ ‫السادسة‬ ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫ت‬ ‫ارزمية‬ ‫لخو‬ ‫اإلدخال‬ ‫بيانات‬ ‫تنظيم‬ ‫كيفية‬ ‫وضح‬ ‫إذا‬ ‫التصنيف‬ ‫دقة‬ ‫بلغت‬ ‫فقد‬ ‫ثانيتين‬ ‫العينة‬ ‫طول‬ ‫كان‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬
	98 ‫التصنيف‬ ‫دقة‬ ‫بلغت‬ ‫فقد‬ ‫ثانيتين‬ .% ‫حين‬ ‫في‬ ‫التصنيف‬ ‫دقة‬ ‫بلغت‬ ‫فقد‬ ‫لغات‬ ‫ثالث‬ ‫بين‬ ‫التصنيف‬ 96 .% ‫المفتاحية‬ ‫الكلمات‬ : ‫تصنيف‬ ‫اللغة،‬ ‫معامالت‬ ‫النغم‬ ‫درجة‬ ) (MFCC ‫االلتفافية‬ ( CNN ،) ‫الف‬ ‫ة‬ ‫قر‬ ‫ال‬ ‫دو‬ ‫تشرح‬ ‫السابعة‬ ‫النموذج‬ ‫في‬ ‫المستخدمة‬ ‫التنشيط‬ 95 % ‫إذا‬ ‫اما‬ ‫فقط،‬ ‫احدة‬ ‫و‬ ‫ثانية‬ ‫العينة‬ ‫طول‬ ‫كان‬ ، ‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ ‫االلتفافية،‬ ‫العميق‬ ‫التعلم‬ ‫المقترح،‬ ‫و‬ ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫توضح‬ ‫الثامنة‬ ‫نت‬ ‫ائج‬ ‫إذا‬ ‫أخير‬ ‫و‬ ‫ل‬ ‫التاسعة‬ ‫ة‬ ‫الفقر‬ ‫الستنتاجات.‬ ‫ا،‬ ً 2 -‫الصلة‬ ‫ذات‬ ‫االعمال‬ . ‫حول‬ ‫ة‬ ‫كثير‬ ‫اسات‬ ‫در‬ ‫يت‬ ‫أجر‬ ‫و‬ ‫العالم‬ ‫حول‬ ‫اللغات‬ ‫وتصنيف‬ ‫تمييز‬ ‫عملية‬ ‫ة‬ ‫األخير‬ ‫ات‬ ‫السنو‬ ‫في‬ ‫البحوث‬ ‫تناولت‬ ‫و‬ ‫الموضوع‬ ‫النموذج‬ ‫العينة‬ ‫طول‬ ‫كان‬ ‫المقترح‬ ، ‫لخص‬ ‫توصل‬ ‫ما‬ ‫كاالتي:‬ ‫السابقون‬ ‫الباحثون‬ ‫اليه‬
	1 ‫عام‬ ‫في‬ -‫المقدمة‬ 2015 ‫قادر‬ ‫يكون‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫ا‬ ً ‫الباحثان‬ ‫قام‬ Yaakov HaCohen-Kerner and Ruben Hagege ‫ـ‬ ‫ـ‬ ‫ـ‬ ‫ـ‬ ‫ـ‬ ‫ل‬ ‫الكالم‬ ‫ملفات‬ 7 ‫الفيتنامية)‬ ‫و‬ ‫التأميل‬ ‫و‬ ‫الصينية‬ ‫و‬ ‫ية‬ ‫الكور‬ ‫و‬ ‫اليابانية‬ ‫و‬ ‫الفارسية‬ ‫و‬ ‫نسية‬ ‫(الفر‬ ‫مختلفة‬ ‫لغات‬ ‫لتصنيف‬ ‫اآللي‬ ‫التعلم‬ ‫تقنيات‬ ‫باستخدام‬ ‫ات‬ ‫ميز‬ ‫مجموعات‬ ‫على‬ ً ‫بناء‬ RASTA ( ‫وهي‬ ‫اآللة‬ ‫لتعلم‬ ‫مختلفة‬ ‫طرق‬ ‫ست‬ ‫بين‬ ‫المنهجية‬ ‫هذه‬ ‫تقارن‬ ‫الطيف.‬ ‫ات‬ ‫ميز‬ ‫ومجموعة‬ J48 ‫و‬ Random Forest ‫و‬ MultiBoostab ‫و‬ BayesNet ‫و‬ Logistic Regression ‫و‬ Sequential Minimal Optimization ،) ‫ارزمية‬ ‫خو‬ ‫وحققت‬ ‫لفظي‬ ‫معه‬ ‫التفاعل‬ ‫و‬ ‫ا‬ ‫الكالم‬ ‫تفسير‬ ‫عند‬ ‫كبير‬ ‫بشكل‬ ‫تسهل‬ ‫أن‬ ‫اللغات‬ ‫لتصنيف‬ ‫المناسبة‬ ‫الوظيفة‬ ‫شأن‬ ‫من‬ ‫الجمل.‬ ‫أن‬ ‫من‬ ‫التأكد‬ ‫ا‬ ً ‫أيض‬ ‫شأنه‬ ‫ومن‬ ‫لبشري.‬ ‫معان‬ ‫لها‬ ‫يكون‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ ‫التي‬ ‫الكلمات‬ ‫يعتقد‬ ‫التي‬ ‫اللغة‬ ‫على‬ ‫ا‬ ً ( ‫ائية‬ ‫العشو‬ ‫الغابة‬ Random Forest ‫اآللي،‬ ‫التعلم‬ ‫يقة‬ ‫طر‬ ‫أفضل‬ ) ‫إذ‬ ‫نسبي‬ ‫عالية‬ ‫بدقة‬ ‫نتائج‬ ‫حققت‬ 89.18 ‫و‬ ٪ 81.85 ٪ ‫بنسبة‬ ‫ا‬ ً ‫و‬ 80.33 ‫اآل‬ ‫التصنيف‬ ‫لتجارب‬ ٪ ‫تية‬ [ ‫الي‬ ‫التو‬ ‫على‬ ‫لغات‬ ‫وسبعة‬ ‫لغات‬ ‫وخمسة‬ ‫لغتين‬ : 6 .] ‫اعتماد‬ ‫لها‬ ‫الصحيح‬ ‫المعنى‬ ‫تخصيص‬ ‫يتم‬ ‫مختلفة‬ ‫لغات‬ ‫في‬ ‫مختلفة‬ [ ‫بها‬ ‫التحدث‬ ‫يتم‬ ‫أنه‬ ‫الكمبيوتر‬ 1 .] ‫سماعها‬ ‫من‬ ‫اني‬ ‫ثو‬ ‫غضون‬ ‫في‬ ‫المتكلم‬ ‫لغة‬ ‫تمييز‬ ‫من‬ ‫االنسان‬ ‫يستطيع‬ ‫ويمكن‬ ‫ه‬ ‫معرفة‬ ‫لغة‬ ‫اللغة‬ ‫كانت‬ ‫إذا‬ ُ ‫األ‬ ‫م‬ ‫حيث‬ ‫ال‬ ‫أم‬ ‫عام‬ ‫في‬ 2019 ‫الباحثان‬ ‫قام‬ Shauna Revay and Matthew Teschke ‫اللغة‬ ‫على‬ ‫بالتعرف‬ ‫موصوفة‬ ‫تقنية‬ ‫باستخدام‬ ‫لل‬ ‫الصوتية‬ ‫الطيفية‬ ‫مخططات‬ (LIFAS) ‫عصبية‬ ‫شبكة‬ ‫إلى‬ ‫كمدخالت‬ ‫الخام‬ ‫الصوت‬ ‫ات‬ ‫إلشار‬ ‫طيفية‬ ‫مخططات‬ ‫وهي‬ ، ‫التفافية‬ ‫أكثر‬ ‫البشر‬ ‫يعد‬ ‫العالم‬ ‫في‬ ‫دقة‬ ‫اللغة‬ ‫تحديد‬ ‫أنظمة‬ ‫اليوم‬ [ 2 ] (CNN) . ‫تعتبر‬ ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ ( CNN ) ‫من‬ ‫أفضل‬ ‫تستخدم‬ ‫التي‬ ‫ارزميات‬ ‫الخو‬ ‫ل‬ ‫اللغة‬ ‫تحديد‬ [ 3,4 ،] ‫المخططات‬ ‫باستخدام‬ ‫وذلك‬ ‫الش‬ ‫في‬ ‫فقط‬ ‫األولية‬ ‫الصوتية‬ ‫ات‬ ‫اإلشار‬ ‫العصبية‬ ‫بكة‬ ( ‫االلتفافية‬ CNN ) ‫الطيف‬ ‫مخططات‬ ‫إنشاء‬ ‫مع‬ ، ‫إذ‬ ‫إلى‬ ‫دفعة‬ ‫كل‬ ‫إدخال‬ ‫يتم‬ ‫الطيفية‬ ‫ل‬ ( ‫لصوت‬ Language Identification For Audio Spectrums ،) ‫حيث‬ ‫ستخدم‬ ُ ‫ت‬ ‫ال‬ ‫مخططات‬ ‫ال‬ ‫يب.‬ ‫التدر‬ ‫أثناء‬ ‫الشبكة‬ ‫المقترحة‬ ‫يقة‬ ‫الطر‬ ‫و‬ ‫الي‬ ‫(حو‬ ‫ة‬ ‫قصير‬ ‫صوتية‬ ‫مقاطع‬ ‫تستخدم‬ ‫أن‬ ‫يمكن‬ 4 ‫توصل‬ ‫الفعال،‬ ‫التصنيف‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫ان)‬ ‫ثو‬ ‫الخام‬ ‫الصوت‬ ‫ات‬ ‫إلشار‬ ‫طيفية‬ ‫إلى‬ ‫كمدخل‬ ‫ال‬ ‫شبكة‬ ‫ال‬ ‫عصبية‬ ‫اال‬ ‫لتفافية‬ ( CNN ‫في‬ ‫الستخدامها‬ ) ‫يف‬ ‫تعر‬ ‫ال‬ ‫لغة‬ ‫متكلم،‬ ‫البحث‬ ‫هذا‬ ‫في‬ ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬ ‫اختيار‬ ‫تم‬ ‫التالية‬ ‫ايا‬ ‫بالمز‬ ‫تتمتع‬ ‫ألنها‬ [ 5 ] : • ‫في‬ ‫المسبقة.‬ ‫المعالجة‬ ‫من‬ ‫ا‬ ً ‫جد‬ ‫القليل‬ ‫تتطلب‬ ‫أنها‬ ‫في‬ ‫يقة‬ ‫الطر‬ ‫هذه‬ ‫ايا‬ ‫مز‬ ‫إحدى‬ ‫اقع،‬ ‫الو‬ ‫تغذى‬ ‫في‬ ‫فقط‬ ‫األولية‬ ‫الصوتية‬ ‫البيانات‬ ‫الشبكة‬ ‫العصبية،‬ ‫الشبكة.‬ ‫في‬ ‫دفعة‬ ‫كل‬ ‫تغذية‬ ‫يتم‬ ‫حيث‬ ‫طيفية‬ ‫مخططات‬ ‫تشكيل‬ ‫مع‬ • ‫إلى‬ ‫تصل‬ ‫لغتين‬ ‫بين‬ ‫تصنيف‬ ‫دقة‬ ‫الى‬ ‫الباحثان‬ 97 ،٪ ‫حين‬ ‫في‬ ‫األلمانية‬ ‫و‬ ‫ية‬ ‫(إنكليز‬ ‫وهي‬ ‫لغات‬ ‫ست‬ ‫بين‬ ‫التصنيف‬ ‫دقة‬ ‫كانت‬ ‫الى‬ ‫تصل‬ ‫الروسية)‬ ‫و‬ ‫االسبانية‬ ‫و‬ ‫نسية‬ ‫الفر‬ ‫و‬ ‫اإليطالية‬ ‫و‬ 89 [ ٪ 5 .] ‫عام‬ ‫في‬ 2020 ‫ق‬ ‫الباحثة‬ ‫امت‬ Alexandra Draghici ‫آو‬ ‫اء‬ ‫بإجر‬ ‫خرون‬ ‫يقتان‬ ‫طر‬ ‫باستخدام‬ ‫وذلك‬ ‫اللغات‬ ‫تصنيف‬ ‫اجل‬ ‫من‬ ‫مختلفان‬ ‫اال‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ ‫ارزميات‬ ‫خو‬ ‫لتفافية‬ (CNN) ‫اال‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ ‫و‬ ‫لتفافية‬ ‫ية‬ ‫ار‬ ‫التكر‬ (CRNN) ، ‫وقام‬ ‫اج‬ ‫باستخر‬ ‫الباحثون‬ ‫يمكن‬ ‫التقنية‬ ‫أن‬ ‫هي‬ ‫أخرى‬ ‫ة‬ ‫ميز‬ ‫ثانية‬ ‫الي‬ ‫(حو‬ ‫ة‬ ‫قصير‬ ‫صوتية‬ ‫مقاطع‬ ‫تستخدم‬ ‫أن‬ ‫ثانيتين‬ ‫او‬ ‫التصنيف‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ) ‫الفعال،‬ ‫أمر‬ ‫وهو‬ ‫التحدث.‬ ‫في‬ ‫المتحدث‬ ‫يبدأ‬ ‫أن‬ ‫بمجرد‬ ‫اللغة‬ ‫تحديد‬ ‫إلى‬ ‫يحتاجون‬ ‫الذين‬ ‫الصوتيين‬ ‫للمساعدين‬ ‫ضروري‬ ‫الميل‬ ‫طيف‬ ‫ات‬ ‫ميز‬ ‫باستخدام‬ ‫الخصائص‬ ( Mel Spectrograms ) ‫االخبار‬ ‫مستودع‬ ‫كانت‬ ‫المستخدمة‬ ‫البيانات‬ ‫مجموعة‬ ‫اما‬ ‫بية‬ ‫االور‬ ( European News Repository ) ( ‫ال‬ ‫ارزميات‬ ‫خو‬ ‫التصنيف‬ ‫في‬ ‫نة‬ ‫مقار‬ ‫االولى‬ ‫يقة‬ ‫الطر‬ ‫توضح‬ ، CNN ‫ال‬ ‫و‬ )

Vol: 3 - Journal of Education and Science (ISSN 1812 96(

  CRNN ‫بينما‬ ‫لغات‬ ‫بع‬ ‫ار‬ ‫باستخدام‬ ) ‫ـ(‬ ‫ال‬ ‫ارزمية‬ ‫خو‬ ‫استخدام‬ ‫الثانية‬ ‫يقة‬ ‫الطر‬ CNN ‫موضح‬ ‫وكما‬ ‫لغات‬ ‫ست‬ ‫بين‬ ‫التصنيف‬ ‫اجل‬ ‫من‬ ) ‫على‬ ‫تحتوي‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫ة‬ ‫المختار‬ ‫ات‬ ‫الميز‬ ‫أن‬ ‫هي‬ ‫األساسية‬ ‫النقطة‬ ‫ات.‬ ‫الميز‬ ‫متجه‬ ‫يسمى‬ ‫التي‬ ‫ة‬ ‫اإلشار‬ ‫خصائص‬ ‫ات‬ ‫الميز‬ ‫تقيس‬ ‫أن‬ ‫يجب‬ ‫آخر،‬ ‫بمعنى‬ ‫المدروسة.‬ ‫الفئات‬ ‫بين‬ ‫صحيح‬ ‫بشكل‬ ‫بالتمييز‬ ‫تسمح‬ ‫قيمة‬ ‫معلومات‬ ‫إلى‬ ‫تميل‬ 


											125X),	, No: 1	2 , 202 01	(	93	-	) 0 11
	‫تصنيف‬ ‫معدالت‬	CNN	‫نموذج‬ ‫يحقق‬ ‫االسبانية)‬ ‫و‬ ‫نسية‬ ‫الفر‬ ‫و‬ ‫األلمانية‬ ‫و‬ ‫ية‬ ‫(اإلنكليز‬ ‫لغات‬ ‫بع‬ ‫أر‬ ‫من‬ ‫المكون‬ ‫التصنيف‬ :	‫ى‬	‫األول‬	‫ادناه:‬ ‫ال‬ ‫يقة‬ ‫طر‬
	‫طبقة‬ ‫إضافة‬ ‫خالل‬ ‫ومن‬ .% ‫الدقة‬ ‫مقاييس‬ ‫من‬ ‫لكل‬ ‫االختبار‬ ‫و‬ LSTM ‫فائدة‬ ‫وجود‬ ‫عدم‬ ‫إلى‬ ‫يشير‬ ‫مما‬ ، ‫في‬ ‫ة‬ ‫المتكرر‬ ‫االتجاه‬ ‫ثنائية‬	‫جد‬ ‫جيدة‬ ‫يب‬ ‫التدر‬ ‫دقة‬ ‫بلغت‬ ‫حيث‬ ‫ا‬ ً ‫نموذج‬ CRNN ‫بمقدار‬ ‫فقط‬ ‫طفيف‬ ‫تحسن‬ ‫مالحظة‬ ‫يمكن‬ ، 97 ‫االختبار‬ ‫دقة‬ ‫بينما‬ % 0.01 82
	CRNN ‫ة‬ ‫بتقييم‬ ‫الباحثون‬ ‫قام‬ ‫اليونانية)‬ ‫و‬ ‫اإليطالية‬ ‫و‬ ‫االسبانية‬ ‫و‬ ‫نسية‬ ‫الفر‬ ‫و‬ ‫األلمانية‬ ‫و‬ ‫ية‬ ‫(اإلنكليز‬ ‫لغات‬ ‫ست‬ ‫من‬ ‫المكون‬ ‫التصنيف‬ : ‫المهمة‬ ‫لهذه‬ .	‫لنماذج‬ ‫فعلية‬ ‫ال‬ ‫يقة‬ ‫طر‬ ‫الثاني‬
	‫دقة‬ ‫قيم‬ ‫النموذج‬ ‫يحقق‬ ‫للمهمة،‬ ‫ايد‬ ‫المتز‬ ‫التعقيد‬ ‫من‬ ‫الرغم‬ ‫على‬ ‫الست.‬ ‫اللغات‬ ‫يو‬ ‫لسينار‬ ‫األوروبية‬ ‫األخبار‬ ‫مستودع‬ ‫في‬	CNN	‫نموذج‬
									.]	7	[ ‫البحث‬ ‫قيد‬ ‫للمهمة‬ ‫مناسبة‬	CNN	‫نماذج‬ ‫أن‬ ‫يؤكد‬ ‫مما‬ ‫لالختبار،‬ %	71	‫و‬	‫يب‬ ‫للتدر‬ %	87	‫تبلغ‬ ‫جيدة‬
	Long-Short Term ‫البولندية‬ ‫و‬ ‫األلمانية‬ ‫و‬ ‫ية‬ ‫يز‬	‫عام‬ ‫في‬ Memory 2020 ‫اإلنكل‬ ‫و‬ ‫اتية‬ ‫(الكرو‬ ‫هي‬ ‫تصنيفها‬ ‫تم‬ ‫التي‬ ‫اللغات‬ ‫النصوص،‬ ‫يق‬ ‫طر‬ ‫عن‬ ‫اللغات‬ ‫تصنيف‬ ‫اجل‬ ‫من‬ ) ‫الباحثة‬ ‫قامت‬ Anna Avenberg ‫طويلة‬ ‫ة‬ ‫الذاكر‬ ‫نوع‬ ‫من‬ ‫نموذج‬ ‫بتقديم‬ -( ‫المدى‬ ‫ة‬ ‫قصير‬
	( ‫تويتر‬ ‫يعد‬ ‫السويدية).‬ ‫و‬ ‫االسبانية‬ ‫و‬ ‫بية‬ ‫الصر‬ ‫و‬ ‫الروسية‬ ‫و‬ ‫تغالية‬ ‫البر‬ ‫و‬ ‫طويلة‬ ‫ة‬ ‫للذاكر‬ ‫اآللي‬ ‫التعلم‬ ‫نموذج‬ ‫بناء‬ ‫تم‬ ‫المختلفين،‬ -( ‫المدى‬ ‫ة‬ ‫قصير‬ Twitter LSTM ‫مكان‬ ) ‫جيد‬ ‫ا‬ ً ‫األشخاص‬ ‫كتابات‬ ‫من‬ ‫العديد‬ ‫على‬ ‫للعثور‬ ‫ا‬ ً ‫نة‬ ‫ومقار‬ ‫تويتر‬ ‫يدات‬ ‫تغر‬ ‫لبيانات‬ ) ‫نموذج‬ ‫مع‬ ‫النتائج‬
	The Bag of	( ‫الكلمات‬ ‫حقيبة‬ ‫يقة‬ ‫طر‬ ‫باستخدام‬ ‫الصفات‬	‫ص‬	‫باستخال‬ ‫الباحثة‬ ‫قامت‬	.	Facebook	‫ـ‬ ‫ب‬ ‫الخاص‬ )	Fast Text	(
	Words ( ‫ونموذج‬ ( ‫يقة‬ ‫وطر‬ ) N-grams Fast Text ‫ن‬ ‫للمقار‬ ‫المستخدم‬ ) ) . ‫طويلة‬ ‫ة‬ ‫الذاكر‬ ‫نموذج‬ ‫وصل‬ ‫كيف‬ ‫النتائج‬ ‫تظهر‬ ‫دقة‬ ‫إلى‬ ‫وصل‬ ‫ة‬ 97 ‫طويلة‬ ‫ة‬ ‫الذاكر‬ ‫نموذج‬ ‫تصنيف‬ ‫أداء‬ ‫كان‬ .٪ -( ‫المدى‬ ‫ة‬ ‫قصير‬ LSTM -( ‫المدى‬ ‫ة‬ ‫قصير‬ ‫الي‬ ‫حو‬ ‫دقة‬ ‫إلى‬ ) LSTM 95 ٪ )
	Fast	( ‫ونموذج‬	LSTM	‫نموذج‬ ‫نتائج‬ ‫وكانت‬ ‫بية.‬ ‫الصر‬ ‫و‬ ‫اتية‬ ‫الكرو‬ ‫مثل‬ ‫متشابهة،‬ ‫اللغات‬ ‫فيها‬ ‫كانت‬ ‫التي‬ ‫الحاالت‬ ‫في‬ ‫ا‬ ً ‫نسبي‬ ‫ا‬ ً ‫ضعيف‬ Text ‫دقة‬ ‫إلى‬ ) 94 [ ٪ 8 .]
	‫عام‬ ‫في‬ ‫س‬ ‫جديدة‬ ‫موسيقية‬ ‫بيانات‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫باالعتماد‬ ‫تغالية)‬ ‫البر‬ ‫االسبانية،‬ ‫نسية،‬ ‫الفر‬ ‫األلمانية،‬ ‫الهولندية،‬ ‫ية،‬ ‫(اإلنكليز‬ 2021 ‫الباحث‬ ‫قام‬ Herman Groenbroek ‫بتق‬ ( ‫اسماها‬ ‫منهجية‬ ‫ديم‬ VGGish ‫لغات‬ ‫ست‬ ‫بين‬ ‫للتصنيف‬ ‫استخدامها‬ ‫و‬ ) ( ‫ميت‬ ُ 6 L5K Music Corpus ‫ص‬ ‫اء‬ ‫أجز‬ ‫أخذ‬ ‫يق‬ ‫طر‬ ‫عن‬ ‫الصوتي‬ ‫الجزء‬ ‫بيانات‬ ‫مجموعة‬ ‫على‬ ‫الحصول‬ ‫يتم‬ .) ‫مدتها‬ ‫وتية‬ 3 ‫مجموعة‬ ‫من‬ ٍ ‫ان‬ ‫ثو‬
	‫اج‬ ‫استخر‬ .)	Deep Neuron Network	( ‫العميقة‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬ ‫مع‬ ‫المقترحة‬ ‫المنهجية‬ ‫نة‬ ‫ومقار‬ )	L5K	6	( ‫الموسيقية‬	‫األغاني‬
											.)	Mel-Frequency Cepstral Coefficients	( ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ ‫باستخدام‬ ‫تم‬ ‫الصفات‬
	( ‫العميقة‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬ DNN ‫ا‬ ‫دقة‬ ‫لى‬ ‫يب‬ ‫تدر‬ ‫إلى‬ ‫تصل‬ 41 ‫مجموعة‬ ‫نفس‬ ‫في‬ ٪ ) ‫حصلت‬ ‫دقة‬ ‫على‬	‫الموسيقية‬ ‫لألغاني‬ ‫اللغة‬ ‫تمييز‬ ‫مهمة‬ ‫حصل‬ ‫بينما‬ ( ‫المقترح‬ ‫النظام‬ VGGish ‫في‬ )	‫النتائج‬ ‫تشير‬ ‫يب‬ ‫تدر‬ ‫إلى‬ ‫تصل‬ ‫أن‬ ‫إلى‬ ‫الرسالة‬ ‫هذه‬ ‫في‬ 35 ٪ ‫ل‬ ‫لغات.‬ ‫ست‬
	،٪	18.1	)	( ‫العميقة‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬ ‫قة‬ DNN	‫د‬	‫كانت‬	‫ختبار‬	‫اال‬	‫بيانات‬ ‫على‬ ‫األنظمة‬ ‫هذه‬ ‫استخدام‬ ‫عند‬ ‫فئات.‬ ‫الست‬ ‫ذات‬ ‫البيانات‬
											.]	[ ٪ 9	35.2	)	( ‫نظام‬ ‫دقة‬ VGGish	‫كانت‬	‫بينما‬
	‫شكل‬ ‫على‬ ‫نسيج‬ ‫نافذة‬ ‫أو‬ ‫تحليل‬ ‫من‬ ‫المستخرجة‬	D	‫الصفات‬ ‫تستخلص‬ (Features Extraction) ‫ات‬ ‫ميز‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫تمثيل‬ ‫يتم‬ ‫منها.‬ ‫الصفات‬ ‫بعض‬	3 ‫اردة،‬ ‫و‬ ‫ة‬ ‫إشار‬ ‫لتصنيف‬ -‫استخالص‬
											C=[C1,C2,……,CD]T	‫األبعاد‬	D	‫متجه‬
											.	10 ]	[ ‫المختلفة‬ ‫الصوت‬ ‫فئات‬ ‫بين‬ ‫تمييزها‬ ‫يمكن‬ ‫قيم‬ ‫تقديم‬

Vol: 3 - Journal of Education and Science (ISSN 1812 97 3 - 1 ( ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) )

  ‫التردد‬ ‫في‬ ‫ة‬ ‫صغير‬ ‫اختالفات‬ ‫لها‬ ‫التي‬ ‫ات‬ ‫األصو‬ ‫بين‬ ‫التمييز‬ ‫في‬ ‫صعوبة‬ ‫ألذن‬ 12 ] . 


	‫النغم‬ ‫درجة‬	‫تمثيل‬ ‫يتم‬	.	‫اللغات‬	‫على‬ ‫التعرف‬ ‫أنظمة‬ ‫في‬ ‫المستخدمة‬ ‫الطيفية‬ ‫الصوتية‬ ‫ات‬ ‫الميز‬ ‫من‬ ‫مجموعة‬ ‫هي‬	‫النغم‬ ‫درجة‬	‫معامالت‬ ‫إن‬
									.]	11	[	)	MFCC	(	‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬	‫تسمى‬ ‫المعامالت‬ ‫من‬ ‫بقائمة‬
	‫يتم‬ ‫القوقعة.‬ ‫وظائف‬ ‫لتقليد‬	‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬	‫تصميم‬ ‫تم‬ ‫الصوت.‬ ‫ترددات‬ ‫يفسر‬ ‫األذن‬ ‫في‬ ‫الصوت‬ ‫لمعالجة‬ ‫جهاز‬ ‫عن‬ ‫ة‬ ‫عبار‬ ‫القوقعة‬
	‫الكالم‬ ‫ات‬ ‫إلشار‬ ‫ات‬ ‫األصو‬ ‫تردد‬ ‫محتوى‬ ‫البشر‬ ‫يدرك‬ ‫ال‬	.)	( ‫النغم‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ MFCC	‫ـ‬ ‫ل‬ ‫األساس‬ ‫البشري‬ ‫المحيطي‬ ‫السمعي‬ ‫النظام‬ ‫يوفر‬
	‫خطي.‬ ‫مقياس‬ ‫على‬ ‫مقياس‬ ‫يستخدم‬ ‫تز.‬ ‫بالهر‬ ‫وبالتالي،‬ ‫ميل‬ ‫كيلو‬ ‫تز،‬ ‫هر‬ 40 ‫السمع‬ ‫عتبة‬ ‫فوق‬ ‫ديسيبل‬ ‫قوم‬ ُ ‫ت‬ ‫مقياس‬ ‫يسمى‬ ‫مقياس‬ ‫على‬ ‫الذاتية‬ ‫الصوت‬ ‫درجة‬ ‫من‬ ‫أقل‬ ‫يتمي‬ ‫لوغار‬ ‫تردد‬ ‫تباعد‬ 1000 ‫يتجاوز‬ ‫خطي‬ ‫تردد‬ ‫وتباعد‬ ‫تز‬ ‫هر‬ ‫ميل‬ ( Mel Scale 1 ‫كيلو‬ ) ‫قاس‬ ُ ‫ي‬ ‫فعلي‬ ‫بتردد‬ ‫نغمة‬ ‫لكل‬ ‫نغمة‬ ‫تحديد‬ ‫يتم‬ ‫تز.‬ ‫هر‬ 1 ‫الحسي،‬ ‫أنها‬ ‫على‬ 1000 [ ‫مرجعية‬ ‫كنقطة‬ ‫ميل‬ 13 ]

‫في‬ ‫الترددات‬ ‫على‬ ‫ا‬ ً ‫اعتماد‬ ‫يهتز‬ ‫صغير‬ ‫بشعر‬ ‫مبطنة‬ ‫القوقعة‬ ‫ان‬ ‫جدر‬ ‫ألن‬ ‫ذلك‬ ‫يتم‬ . ً ‫ال‬ ‫أو‬ ‫المختلفة‬ ‫الصوت‬ ‫ترددات‬ ‫حساب‬ ‫يق‬ ‫طر‬ ‫عن‬ ‫ذلك‬ ‫ا‬ ‫قوقعة‬ ‫اجه‬ ‫تو‬ ‫الصوت.‬ [ 
Vol: 3 - Journal of Education and Science (ISSN 1812 102

  
	) 0 11 125X), 4 -93 ( 2 , 202 01 , No: 1 -‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ ‫االلتفافية‬ (Convolutional Neuron Network) ‫اللغة‬ ‫تصنيف‬ ‫عمل‬ ‫إطار‬ ‫نقدم‬ (Language Classification) ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكات‬ ‫إلى‬ ‫ا‬ ً ‫استناد‬ ‫لشبكة‬ ‫بنية‬ ‫تحتوي‬ ‫المتحدث.‬ ‫اع‬ ‫نز‬ ‫حالة‬ ‫إلى‬ ‫ة‬ ‫لإلشار‬ ‫طيفية‬ ‫مخططات‬ ‫يستخدم‬ ‫الذي‬ ‫و‬ ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬ ‫ية‬ ‫التمييز‬ ‫الخصائص‬ ( CNN .) ‫تعلم‬ ‫مخطط‬
	‫المقترحة‬ ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫تمثيل‬ ‫يحتوي‬ ‫المتحدث.‬ ‫لغة‬ ‫لتحديد‬ ‫ويستخدم‬ ‫النصية،‬ ‫النصوص‬ ‫من‬ ‫أكثر‬ ‫معلومات‬ ‫على‬ ‫ويحتوي‬ ‫الوقت،‬ ‫مقابل‬ ‫للتردد‬ ‫األبعاد‬ ‫ثنائي‬ ‫ثالث‬ ( ‫مصنف‬ ‫يتبعها‬ ‫بالكامل‬ ‫متصلة‬ ‫وطبقة‬ ‫التفافية‬ ‫طبقات‬ SoftMax ‫هو‬ ‫الكالم‬ ‫ة‬ ‫إلشار‬ ‫الطيفي‬ ‫المخطط‬ .)
	‫أو‬ ‫نص‬ ‫إلى‬ ‫الكالم‬ ‫و‬ ‫الصوت‬ ‫ات‬ ‫إشار‬ ‫تحويل‬ ‫عند‬ ‫وتطبيقها‬ ‫استخالصها‬ ‫يمكن‬ ‫ال‬ ‫التي‬ ‫المعلومات‬ ‫من‬ ‫ة‬ ‫كبير‬ ‫كمية‬ ‫على‬ ‫الطيفي‬ ‫المخطط‬
	‫المتقدمة‬ ‫ية‬ ‫التمييز‬ ‫الخصائص‬ ‫تعلم‬ ‫هي‬ ‫ئيسة‬ ‫الر‬ ‫ة‬ ‫الفكر‬ ‫المتكلم.‬ ‫لغة‬ ‫على‬ ‫التعرف‬ ‫الطيفي‬ ‫لمخطط‬	‫ا‬ ‫يحسن‬ ‫ة،‬ ‫القدر‬ ‫هذه‬ ‫بفضل‬ ‫صوتيات.‬
	‫ا‬ ً ‫تمام‬ ‫مناسب‬ ‫الطيفي‬ ‫المخطط‬ ‫المتقدمة.‬ ‫ات‬ ‫الميز‬ ‫لتعلم‬ ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫لشبكة‬ ‫بنية‬ ‫نستخدم‬ ‫أننا‬ ‫في‬ ‫السبب‬ ‫هو‬ ‫هذا‬ ‫الصوتية.‬ ‫ة‬ ‫لإلشار‬ ‫المهمة،‬ ‫لهذه‬ ‫استخدم‬ ‫ت‬ ‫الن‬ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ ‫خصائص‬ ‫مع‬ ‫غم‬ [ 16 ] . ‫كما‬ ‫اللغة‬ ‫تصنيف‬ ‫أجل‬ ‫من‬ ‫االلتفافية‬ ‫العصبية‬ ‫لشبكة‬ ‫استخدام‬ ‫ويتم‬ ‫ا،‬ ً ‫و‬ ‫استخدم‬ ‫ت‬ ‫اللغة‬ ‫تصنيف‬ ‫في‬ ‫جيد‬ ‫أداء‬ ‫لتحقيق‬ ‫الطيفي‬ ‫المخطط‬ ‫وظيفة‬ [ 17 ] .
	5 ‫من‬ ‫العديد‬ ‫هناك‬ -‫ال‬ ‫دو‬ ‫التنشيط‬ ‫ال‬ ‫دو‬ ‫إحدى‬ ‫المختلفة.‬ ‫التنشيط‬ ( Activation Functions ‫ال‬ ‫الدو‬ ‫هذه‬ ) ( ReLU )) ‫أن‬ ‫ثبت‬ ‫لقد‬ . ‫دالة‬ ReLU ‫أداء‬ ‫عام‬ ‫بشكل‬ ‫تؤدي‬ ‫هي‬ ‫االستخدام‬ ‫الشائعة‬ ‫اليوم‬ ‫اسع‬ ‫و‬ ‫نطاق‬ ‫على‬ ‫وتستخدم‬ ‫األخرى‬ ‫ات‬ ‫الخيار‬ ‫من‬ ‫أفضل‬ ً ‫ا‬ ‫الخطية‬ ‫لوحدة‬ ‫المصححة‬ ( Rectified Linear Unit 8 ‫يظهر‬ . ‫تنشيط‬ ‫وظيفة‬ ‫يف‬ ‫تعر‬ relu ‫المعادلة‬ ‫في‬ ‫أدناه‬ 10 [ 18 :]
	𝒇(𝒙) = {	𝟎 𝒇𝒐𝒓 𝒙 < 𝟎 𝟏 𝒇𝒐𝒓 𝒙 ≥ 𝟎
	‫دالة‬ ‫العصبية‬ ‫الخاليا‬ ‫جميع‬ ‫هي‬ ‫األخرى‬ ‫التنشيط‬ n ‫خلية‬ ‫كل‬ ‫عصبية،‬ ‫دالة‬ ‫ستكون‬ ( SoftMax ‫يع‬ ‫توز‬ ‫وتنشئ‬ ‫للطبقة‬ ،) ‫وظيفة‬ ‫تأخذ‬ ‫العصبية.‬ ‫للشبكات‬ ‫اج‬ ‫اإلخر‬ ‫لطبقات‬ ‫شائع‬ ‫بشكل‬ ‫ستخدم‬ ُ ‫ت‬ ‫التي‬ ‫و‬ ‫عدد‬ ‫من‬ ‫يتكون‬ ‫ا‬ ً ‫احتمالي‬ ‫ا‬ ً n ‫اإلدخال‬ ‫متجه‬ ‫مع‬ ‫االحتماالت.‬ ‫من‬ x ‫تنشيط‬ ‫على‬ ‫يحتوي‬ ‫الذي‬ ( SoftMax ) ‫تنشيط‬ ( SoftMax ) ‫المشار‬ ، ‫إليها،‬ ‫طول‬ ‫بنفس‬ ‫ا‬ ً ‫متجه‬ x [ ‫المحسوبة‬ ‫االحتماالت‬ ‫على‬ ‫تحتوي‬ 19 ‫يف‬ ‫تعر‬ ‫يتم‬ .] ‫العصبية‬ ‫الخاليا‬ ‫في‬ ‫التنشيط‬ i ‫وظ‬ ‫باستخدام‬ ‫يفة‬ SoftMax :
	𝝈(𝒙) 𝒊 =	𝒆 𝒙𝒊 𝒆 𝒙𝒋 𝒋=𝟏 ∑ 𝒏	---

11)--------------(11) 
-----------(12)

   = , , … , = ( , , … , ) ∈ ‫درجة‬ ‫معامالت‬ ‫ارزمية‬ ‫خو‬ ‫باستخدام‬ ‫الصفات‬ ‫استخالص‬ ‫و‬ ‫الصوت‬ ‫على‬ ‫األولية‬ ‫المعالجة‬ ‫تضم‬ ‫متتابعة‬ ‫احل‬ ‫مر‬ ‫على‬ ‫النظام‬ ‫صمم‬ ‫النغم‬ 


			(Proposed System)	‫المقترح‬	‫النظام‬	-	6
	‫كمصنف‬ ‫تخزن‬ ‫بايثون‬ ‫لغة‬ ‫استخدمت‬ ‫االختبار.‬ ‫مرحلة‬ ‫في‬ ‫المتكلم‬ ‫بلغة‬ ‫التنبؤ‬ ‫بعملية‬ ‫تستخدم‬ ‫لكي‬ ‫المعامالت‬ (Classifier) ‫العصبية‬ ‫الشبكة‬ ‫ارزمية‬ ‫خو‬ ‫باستخدام‬ ‫االلتفافية‬ (CNN) ‫جيدة،‬ ‫نتائج‬ ‫الى‬ ‫الوصول‬ ‫لحين‬ ‫يب‬ ‫التدر‬ ‫مرحلة‬ ‫تبدأ‬ ‫ثم‬ ، (Python) ‫حيث‬ ‫النظام،‬ ‫بناء‬ ‫في‬
	‫أساسية‬ ‫احل‬ ‫مر‬ ‫بع‬ ‫أر‬ ‫يتضمن‬ ‫المقترح‬ ‫النظام‬ :	‫صدر.‬	‫الم‬ ‫ومفتوحة‬ ‫التعلم‬ ‫سهلة‬ ‫برمجية‬ ‫لغة‬	‫د‬	‫تع‬
	.	‫لمين‬	‫للمتك‬ ‫الصوتية‬ ‫للملفات‬ ‫البيانات‬ ‫قاعدة‬ ‫اعداد‬ ‫األولى:‬ ‫المرحلة‬	•

 -------------( -----------( ------------
The use of gamma rays in studying the homogeneity of the alloy (AL-Co-Ni) reinforced with chromium oxide