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MFCC-VQ Approach For QalqalahTajweed Rule Checking

机译：用于QalqalahTajweed规则检查的MFCC-VQ方法

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In this paper, we investigate the speech recognition system for Tajweed Rule Checking Tool. We propose a novel Mel-Frequency Cepstral Coefficient andVector Quantization (MFCC-VQ) hybridalgorithm to help students to learn and revise proper Al-Quran recitation by themselves. We describe a hybridMFCC-VQ architecture toautomatically point out the mismatch between the studentsecitationsandthecorrect recitationverified by the expert. The vectoralgorithm is chosen due to its data reduction capabilities and computationally efficient characteristics.We illustrate our component model and describe the MFCC-VQ proceduretodevelop theTajweed Rule CheckingTool.Two features, i.e., a hybrid algorithm and solely Mel- Frequency Cepstral Coefficientare compared to investigate their effect on the Tajweed Rule CheckingToolperformance. Experiments arecarried out on a dataset to demonstrate that the speed performance of a hybrid MFCC-VQis86.928%, 94.495% and 64.683% faster than theMel-FrequencyCepstral Coefficient for male, female and children respectively.
机译：在本文中，我们研究了Tajweed规则检查工具的语音识别系统。我们提出了一种新颖的梅尔频率倒谱系数和矢量量化（MFCC-VQ）混合算法，以帮助学生自己学习和修改适当的Al-Quran朗诵。我们描述了一种混合式MFCC-VQ体系结构，以自动指出学生的引用和专家验证的正确引用之间的不匹配。选择矢量算法是由于其数据缩减能力和计算效率高的特点。我们说明了组件模型并描述了MFCC-VQ过程以开发Tajweed规则检查工具。比较了混合算法和纯Mel-频率倒谱系数这两个功能来研究它们对Tajweed规则CheckingTool性能的影响。在数据集上进行的实验表明，混合MFCC-VQis86的速度性能分别比男性，女性和儿童的梅尔频率倒谱系数快86.928％，94.495％和64.683％。

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