مع السَّفَرة

Inspiration

نقل القرآن الكريم منذ ظهور الإسلام معتمد بشكل كبير على التلقي والمشافهة فكل طالب يأخذ عن شيخه طريقته، وهذا المتبع إلى اليوم، لكن كثيرا ما تواجه الطالب أو المعلم مشكلة ، أما مشكلة الطالب متمثلة في عدم توفر معلم متقن طوال الوقت؛ للتدرب والقراءة عليه، وأما مشكلة المعلم أو الشيخ فتظهر في عدم استطاعة المعلم الإلمام بجميع مستويات الطلاب ومتابعة كل واحد منهم بشكل دقيق في الفصل أو الحلقة..

What it does

يهدف التطبيق إلى تصحيح اخطاء تلاوة القرآن وتصويب النطق باستخدام تقنيات التعرف على الكلام لحل مشكلة ضرورة التلقي والمشافهة في تصحيحها ينقسم التطبيق الي قسمين: قسم التدرب التلقائي** باستخدام تقنيات التعرف على الكلام والذكاء الاصطناعي** وقسم التدرب الشخصي** مع المدرب المتقن** ويتم الانتقال إلى القسم الثاني وهو التدرب الشخصي مع المدرب بعد إتمام نسبة ٦٠٪ من تدريبات القسم الأول بعدد من الجلسات يحددها التدريب التلقائي حسب الحاجة يتكون التعليم والتصويب من عدة مراحل معتمدة من قبل المتخصصين في تصحيح التلاوة المرحلة الأولى: أحكام التجويد - المدود، الغنن، أحكام النون الساكنة والتنوين، أحكام الميم الساكنة. المرحلة الثانية: تعلم وتصويب مخارج الحروف- يكون التعلم لغير الناطقين بالعربية والتصويب للناطقين بها المرحلة الثالثة:

تصويب نطق الكلمات المستصعبة أو التي تقرأ بوجهين.

How we built it

تم بناء النموذج الأولي باستخدام برنامج Adobe XD أما في بناء التطبيق فيعتمد التطبيق بشكل رئيسي على توظيف تقنيات التعرف على الكلام Automatic speech recognition (ASR) في التعرف على أخطاء النطق والصوت Articulation and phonological errors detection باستخدام تقنيات معالجة الكلام والتعرف على الأنماط Speech processing and pattern recognition ومن ثم إعلام المستخدم بالخطاء الوارد وتشغيل النطق الصحيح له ثم إعادته للمقطع حتى يتقنه بنسبة أعلى من ٨٥٪ نأمل أن نستخدم تقنيات الشبكات العصبية Artificatil neural network مع نماذج اللغة والأصوات Language models and acoustic models مبنيه باستخدام نماذج نطق صائبة وخاطئة يعتمد التطبيق بشكل رئيسي على توظيف تقنيات التعرف على الكلام Automatic speech recognition (ASR) في التعرف على أخطاء النطق والصوت Articulation and phonological errors detection باستخدام تقنيات معالجة الكلام والتعرف على الأنماط Speech processing and pattern recognition ومن ثم إعلام المستخدم بالخطاء الوارد وتشغيل النطق الصحيح له ثم إعادته للمقطع حتى يتقنه بنسبة أعلى من ٨٥٪ نأمل أن نستخدم تقنيات الشبكات العصبية Artificatil neural network مع نماذج اللغة والأصوات Language models and acoustic models مبنيه باستخدام نماذج نطق صائبة وخاطئة

Challenges we ran into

صعوبة دمج اللغة العربية في التطبيق وتسجيل الأصوات الضرورية لمحاكاة تسجيل صوت الطالب أثناء التدريب

Accomplishments that we're proud of

فكرة التطبيق ،وانهائنا النموذج الأولي بداية من ليلة يوم ٢٨/٥ ، ولم نكن نعلم امكانية البدء بالفكره منذ زمن طويل وطلب MVP وليس prototype عادي

What we learned

الصبر، التواصل بفعالية عن بعد بين أعضاء الفريق من خلفيات مختلفه

What's next for مع السَّفَرة

نهدف الي تطوير التطبيق على مرحلتين المرحلة الأولى تبدأ باستهداف تصويب نطق الأشخاص الناطقين بالعربية وتصحيح أخطائهم والمرحلة الثانية تشمل موائمة النظام لاحتواء نطق الأشخاص غير الناطقين بالعربية بدءاً باللغة الإنجليزية كلغة أم ثم الجاويه ثم الهندية ثم الفرنسية ثم نكمل بقية اللغات. وذلك نظرا لصعوبة تدريب النظام لاحتواء كل اختلافات اللهجات العربية فضلاً عن أخطاء اللغات الأخرى حيث يختلف طبيعة النطق وطبيعة الأخطاء بينهم.