Derin konuşma ile Kur'an-ı Kerim'i hatalı okuma tespiti

Arapça'nın doğru telaffuzu için, kelimenin doğru seslerini tüm ses birimlerinde uygun şekilde formüle etmek gereklidir. Kur'an-ı Kerim'in doğru dil bilgisi ve tecvid kurallarıyla okunması, özellikle Arapça konuşanlar için zorlayıcı olabilir. Bu nedenle Kur'an- ı Kerim'i doğru bir şekilde okumak isteyenler, uzmanlardan eğitim alabilirler. Bu çalışmada uçtan uca derin öğrenme kullanılarak konuşma tanıma ve denetleme sistemi geliştirilmiştir. Bu sistemin amacı, cinsiyet ayrımı gözetmeksizin herkesin doğru bir şekilde Kur'an okumasını destekleyen bir Otomatik Konuşma Tanıma (OKT) sistemi oluşturmaktır. Çevrimiçi olarak erişilebilen Kur'an kıraatleri genellikle erkek yetişkin profesyoneller tarafından kaydedilmiştir. Bu nedenle, bu tür verilerle eğitilmiş bir OKT sistemi, kadın okuyucular için yeterli olmayabilir. Bu çalışmada, farklı yaşlardaki hem kadın hem de erkek okuyucular tarafından kaydedilen Kur'an kıraatlerinin ses kayıtlarını içeren bir karşılaştırma veri seti kullanılarak bu eksiklik giderilmeye çalışılmıştır. Bu veri seti kullanılarak, derin konuşma modeline dayalı, konuşmacı cinsiyetinden bağımsız çalışabilen bir konuşma tanıma (KT) sistemi geliştirilmiştir ve bu sistemin performansı Kelime Hata Oranı (KHO) ve Karakter Hata Oranı (KaHO) gibi ölçütler kullanılarak değerlendirilmiştir. Amaç, bir cinsiyetten gelen verilerle eğitilen ve optimize edilen bir OKT sisteminin diğer cinsiyetten gelen veriler üzerinde nasıl performans gösterdiğini değerlendirmektir. Veri setinde erkek okuyucu sayısı kadın okuyuculara göre daha fazla olduğu için sistem erkek seslerini tanıma konusunda daha iyi performans göstermektedir. Sistemin modeli, farklı cinsiyetlerden ve yaşlardan kaydedilen seslerle ve dünyaca ünlü 7 imamın sesleri ile eğitilmiştir ve sonuçlar KHO 0.098315 ve KaHO 0.076785 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlar, sistemin cinsiyet ve yaş farkı gözetmeksizin başarılı bir şekilde çalıştığını göstermektedir.