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Le développement de l’intelligence artificielle (IA) a ouvert de nouvelles perspectives dans divers domaines, allant du traitement du langage naturel pour intégrer les langues locales africaines au numérique, à l’extraction automatique de données à partir d’images pour accélérer la dématérialisation. Notre investissement continu dans la recherche et développement (R&D) autour de l’IA nous a conduit à explorer les possibilités de combiner les mondes de la religion et de l’IA de manière bienveillante. C’est ainsi que nous avons récemment publié un article de recherche intitulé “Deep Learning for Quranic Reciter Recognition and Audio Content Identification”, qui a été accepté lors de la Conférence sur la Recherche en Informatique et ses Applications (CNRIA 2023). Dans cet article, nous présentons la méthodologie innovante que nous avons développée pour créer une IA capable d’identifier un récitateur du Coran à partir d’un enregistrement audio.

Dans cet article, nous vous expliquerons notre approche de manière simple et accessible, afin que tout le monde, expert ou non, puisse comprendre notre démarche.

L’IA pour la reconnaissance vocale des récitateurs du Coran

La reconnaissance vocale alimentée par l’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui permet aux ordinateurs de comprendre et de traiter la parole humaine. Cette avancée technologique nous permet d’interagir avec les machines de manière plus naturelle et efficace. Les réseaux de neurones profonds, inspirés du fonctionnement du cerveau humain, sont au cœur de cette technologie, apprenant à reconnaître les modèles et les nuances de la parole.

Un exemple d’application de la reconnaissance vocale est la transcription automatique. Pensez à dicter un message à votre téléphone et le voir être converti instantanément en texte, grâce à la reconnaissance vocale basée sur l’IA. Les assistants vocaux intelligents tels que Siri ou Google Assistant utilisent également cette technologie pour comprendre et répondre à vos commandes vocales.

Dans les domaines de l’éducation et de la recherche, la reconnaissance vocale soutenue par l’IA offre de nouvelles possibilités, telles que la transcription automatique de conférences ou de cours magistraux, permettant aux étudiants d’accéder plus facilement aux informations et de les réviser. Cette technologie facilite également l’apprentissage des langues en aidant les apprenants à améliorer leur prononciation et leur compréhension orale.

En ce qui concerne les récitations du Coran, la reconnaissance vocale basée sur l’IA présente des opportunités passionnantes pour analyser et étudier les récitations de manière plus approfondie. En combinant cette technologie avec notre approche innovante pour classifier les récitateurs du Coran, nous sommes en mesure de fournir des informations précieuses sur les récitateurs, les sourates et les versets, facilitant ainsi l’étude et la compréhension du texte sacré.

 

L’innovation de BAAMTU dans la reconnaissance vocale des récitateurs du Coran

Pour mieux comprendre notre approche, imaginez que l’IA est un étudiant apprenant à reconnaître les voix et les versets du Coran. Le deep learning est une méthode qui permet à l’IA d’apprendre de manière similaire à un être humain, en se basant sur des exemples et en se perfectionnant progressivement.

Le deep learning s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels, inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont composés de plusieurs couches qui travaillent ensemble pour traiter et analyser les informations. Dans notre cas, ces informations sont les enregistrements audio des récitateurs du Coran.

Prenons un exemple: imaginez que vous voulez enseigner à un enfant à reconnaître les voix de ses proches. Vous lui faites écouter plusieurs fois des enregistrements de différentes personnes, en lui indiquant à chaque fois de qui il s’agit. Progressivement, l’enfant apprend à distinguer les voix et à associer chaque voix à la bonne personne. Le deep learning fonctionne de manière similaire: en entraînant notre modèle avec de nombreux enregistrements de différents récitateurs et versets, l’IA apprend à reconnaître les voix et les contenus.

L’importance de cette méthode réside dans sa capacité à automatiser et à accélérer des tâches qui, autrement, prendraient beaucoup de temps et d’efforts pour un être humain. Par exemple, un chercheur souhaitant analyser des heures d’enregistrements pour identifier les récitateurs et les versets pourrait utiliser notre IA pour obtenir ces informations rapidement et précisément.

Le deep learning peut être appliqué à de nombreuses autres applications, pas seulement à la reconnaissance des récitateurs du Coran. Par exemple, il pourrait être utilisé pour :

• Analyser les sentiments dans les commentaires sur les réseaux sociaux, afin d’aider les entreprises à mieux comprendre les besoins de leurs clients.
• Identifier les espèces animales dans des images pour faciliter la recherche en biologie et la protection de la biodiversité.
• Améliorer les diagnostics médicaux en aidant les médecins à détecter des anomalies sur des images médicales (radiographies, IRM, etc.)
• Sensibiliser sur des sujets sociaux tels que la santé ( par exemple, notre chatbot wolof : https://blog.baamtu.com/chatbot-vocal-wolof-saytu-hemophilie/ )

En résumé, le deep learning est une technique puissante qui permet à notre modèle de reconnaître les récitateurs du Coran et les versets à partir d’enregistrements audio. Cette méthode peut être appliquée à divers domaines et a le potentiel d’améliorer notre capacité à prendre des décisions éclairées et bien informées en nous fournissant des informations précises et pertinentes.

Afin d’obtenir un modèle capable de bien comprendre les audios et d’obtenir de bons résultats, nous allons suivre plusieurs étapes.

 

Collecte de données pour la reconnaissance vocale des récitateurs du Coran

Le processus débute par la collecte d’un grand nombre d’enregistrements audio de récitations coraniques. Nous avons rassemblé des milliers d’enregistrements provenant de différents récitateurs, couvrant une grande variété de styles et de récitations. Ensuite, nous avons prétraité ces enregistrements pour les rendre compatibles avec notre modèle de deep learning.

La collecte des données implique de rassembler un grand nombre d’enregistrements audio de récitations coraniques provenant de diverses sources, telles que des sites Web spécialisés, des archives ou des plateformes de partage de fichiers audio. Il est essentiel de disposer d’un ensemble de données diversifié, représentant un large éventail de récitateurs, de styles et de récitations, afin que le modèle puisse généraliser et fonctionner correctement avec de nouveaux enregistrements.

 

Pré-traitement des données

La collecte et le prétraitement des données sont des étapes cruciales dans la conception de notre modèle de classification des récitateurs du Coran. Ces processus garantissent que le modèle dispose des informations nécessaires pour apprendre efficacement et produire des résultats précis.

Une fois les enregistrements collectés, vient l’étape du prétraitement des données. Le but du prétraitement est de nettoyer et de normaliser les enregistrements audio pour les rendre compatibles avec notre modèle d’apprentissage profond. Cette étape peut impliquer plusieurs tâches, telles que :

• La conversion du taux d’échantillonnage de 44100 Hz à 8000 Hz pour les audios permet non seulement de réduire la taille des vecteurs en entrée de notre modèle, mais également de mieux s’adapter au microphone sur les appareils mobiles.
• L’ajout de bruit qui vise à renforcer la robustesse du modèle et  sa capacité de généralisation. Le bruit agit comme un régularisateur, empêchant le surapprentissage et favorisant l’apprentissage de caractéristiques discriminantes indépendantes du bruit spécifique.
• La segmentation des enregistrements en morceaux plus courts, appelés échantillons. Cela facilite l’entraînement du modèle en fournissant des données d’apprentissage plus digestes et adaptées.

Entraînement du modèle

Après la collecte et le prétraitement des données, l’étape suivante dans la conception de notre modèle de classification des récitateurs du Coran est l’entraînement du modèle. L’objectif est d’apprendre les caractéristiques vocales distinctives des différents récitateurs et de créer un modèle capable de les reconnaître avec précision.

Le réseau de neurones est composé de plusieurs couches de neurones artificiels qui travaillent ensemble pour détecter et apprendre les modèles dans les enregistrements audio prétraités.

Au début de l’entraînement, le modèle est exposé à plusieurs échantillons audio, chacun associé à un récitant spécifique. Le réseau de neurones “écoute” ces échantillons et essaie de détecter les caractéristiques vocales qui distinguent les récitateurs les uns des autres.

Au fur et à mesure que le modèle parcourt les échantillons audio, il ajuste progressivement ses paramètres pour améliorer ses performances. Cela se fait en minimisant ce que l’on appelle la “fonction de perte”, qui mesure la différence entre les prédictions du modèle et les récitateurs réels associés aux échantillons. En minimisant la fonction de perte, le modèle apprend à reconnaître et à classer les récitateurs avec une précision accrue.

Prenons un exemple pour illustrer le processus d’entraînement. Supposons que nous ayons un échantillon audio de récitation du Coran par un récitant nommé “Ahmed”. Le modèle essaiera de prédire si l’échantillon provient d’Ahmed ou d’un autre récitant. Si la prédiction est incorrecte, le modèle ajustera ses paramètres pour mieux identifier la voix d’Ahmed la prochaine fois.

Une fois l’entraînement terminé, le modèle est capable de classer avec précision les récitateurs du Coran, même lorsqu’il est confronté à de nouveaux enregistrements. Cette capacité de généralisation est cruciale pour les applications réelles, où le modèle doit être en mesure de reconnaître les récitateurs qu’il n’a jamais rencontrés auparavant.

Applications et perspectives

Les applications de cette approche sont nombreuses, notamment dans les domaines de l’éducation islamique et des études coraniques. Les enseignants peuvent utiliser cette technologie pour aider leurs élèves à identifier et apprécier les différents styles de récitation. Les chercheurs, quant à eux, peuvent l’utiliser pour analyser les récitations et mieux comprendre les nuances de chaque récitant.

En somme, la classification des récitateurs du Coran à l’aide d’un modèle d’incorporation audio profonde ajusté ouvre de nouvelles possibilités pour les chercheurs, les enseignants et tous ceux qui souhaitent approfondir leur connaissance et leur compréhension du Coran. Grâce à l’intelligence artificielle, nous sommes désormais en mesure de distinguer et d’apprécier la richesse des récitations coraniques comme jamais auparavant.