أزواج القنوات للتعرّف على الكلام العربي من Bayanat Labs
إلى أي حد يضرّ خط الهاتف أو مرمّز الصوت أو صدى الغرفة بالتعرّف على الكلام العربي؟ تجيب مجموعة الاختبار هذه بتسجيلات صوتية في أزواج: تسجيلات كلام مقروء من العربية المصرية في FLEURS، يُنشر كل منها نظيفًا ومعالَجًا بظروف قنوات ثابتة وموثّقة: حصر نطاق الهاتف، وخفض معدل العيّنات، ومرمّز هاتفي بطريقة mu-law، وترميز Opus بمعدل بتات منخفض، وصدى غرفة محاكى. ويحتفظ كل تسجيل معالَج بالنص المرجعي لتسجيله الأصل، ويُحاذى معه ويُعادَل مستوى صوته، فيرجع أي تغيّر في معدل خطأ الكلمات إلى القناة وحدها. ويضم الإصدار أداة المعالجة، وملف الظروف، واستجابات نبضية اصطناعية لغرف، ومعدلات خطأ الكلمات لنموذجين مفتوحين من Whisper محسوبة بأداة ArabicWER. والظروف محاكاة على كلام مقروء، وليست تسجيلات هاتفية أو تسجيلات مراكز اتصال حقيقية.
| الترخيص | CC BY 4.0 للصوت والبيانات الوصفية والقياسات، وCC BY-SA 4.0 للنصوص، وCC0 1.0 لملف الظروف والاستجابات النبضية، وApache-2.0 لشيفرة أداة المعالجة |
|---|---|
| الإصدار | v0.1.0 · مجموعة البيانات وأداة المعالجة v0.1.0، وأداة المعالجة موسومة على GitHub وغير موجودة على PyPI بعد. |
| تاريخ النشر | |
| آخر تحديث | |
| لمن هذا الإصدار | فرق التعرّف على الكلام التي تحتاج إلى قياس مقدار ارتفاع معدل خطأ الكلمات العربية بسبب ظروف الهاتف ومرمّزات الصوت والغرف، بتسجيلات نظيفة ومتدهورة للجمل نفسها. |
| المستوى | متوسط |
أرقام رئيسية
تُحسب آليًا من الملفات المنشورة. يُقرأ كل رقم من ملف MANIFEST.json في مجموعة البيانات على Hugging Face ويُربط بقيمة SHA-256 للملف، ويسرد ملف بصمات التحقق في مجموعة البيانات قيمة SHA-256 لكل ملف.
التنزيل والمعرّفات
| المكان | المحتوى |
|---|---|
| Hugging Face | مجموعة البيانات على Hugging Face |
| GitHub | أداة المعالجة على GitHub (arabic-channel-sim) |
| GitHub | ملف الظروف |
| bayanatlabs.com | ArabicWER، أداة القياس المستخدمة في الجداول |
ابدأ الاستخدام
حمّل إعدادًا نظيفًا وإعداد قناة بمكتبة datasets، فتتطابق صفوفهما بالحقل parent_id. ولمعالجة تسجيلاتك بالظروف نفسها، ثبّت أداة المعالجة من GitHub عند وسم الإصدار v0.1.0 (سيعمل الأمر pip install arabic-channel-sim بعد نشر الحزمة على PyPI)، وتحتاج ظروف المرمّزات إلى ffmpeg مع libopus.
from datasets import load_dataset
clean = load_dataset("Bayanat-Labs/arabic-asr-channel-pairs", "CLEAN", split="test")
phone = load_dataset("Bayanat-Labs/arabic-asr-channel-pairs", "CD1", split="test")
# rows line up by parent_id
pip install "git+https://github.com/Bayanat-Labs/arabic-channel-sim@v0.1.0"
arabic-channel-sim render --condition CD1 --input clean.wav --output phone.flacما الذي يتضمنه الإصدار
| الجزء | الترخيص | ضمن الإصدار |
|---|---|---|
| الصوت، نظيفًا ومعالَجًا (مشتق من FLEURS) | CC BY 4.0 | نعم |
| البيانات الوصفية والقياسات وجداول معدل خطأ الكلمات | CC BY 4.0 | نعم |
| النصوص: الجمل المرجعية من FLoRes-101 ونصوص النموذجين | CC BY-SA 4.0 | نعم |
| ملف الظروف والاستجابات النبضية الاصطناعية للغرف | CC0 1.0 | نعم |
| شيفرة أداة المعالجة (arabic-channel-sim) | Apache-2.0 | نعم |
صيغة النسبة: Arabic ASR Channel Pairs by Bayanat Labs, CC BY 4.0. Audio derived from Google FLEURS (CC BY 4.0); sentences from FLoRes-101 (CC BY-SA 4.0). https://huggingface.co/datasets/Bayanat-Labs/arabic-asr-channel-pairs
الاستخدامات المقصودة
- قياس مقدار ارتفاع معدل خطأ الكلمات لنظام التعرّف على الكلام في كل ظرف قناة على الجمل العربية نفسها، وذكر التغيّر مقارنةً بالصوت النظيف.
- مقارنة أنظمة التعرّف على الكلام في متانتها أمام حصر نطاق الهاتف ومرمّزات الصوت والصدى.
- معالجة تسجيلاتك النظيفة بالظروف الموثّقة نفسها باستخدام أداة المعالجة.
خارج النطاق
- الاستنتاج بشأن المكالمات الحقيقية: الظروف محاكاة على كلام مقروء، دون ضوضاء أو فقدان حزم أو إلغاء صدى أو خصائص سماعات الهاتف.
- التدريب على قسم الاختبار: فهو مخصص للتقييم.
- التحليل حسب المتحدث أو الجنس: لا تنشر FLEURS معرّفات المتحدثين، وكل التسجيلات المختارة موسومة بأنها لإناث.
الحقوق باختصار
التدريب والعرض وإعادة التوزيع وإنشاء الأصوات الاصطناعية أذونات منفصلة.
| الاستخدام | الحالة | ملاحظة |
|---|---|---|
| التدريب | مسموح | الصوت والبيانات الوصفية والقياسات بترخيص CC BY 4.0، والنصوص بترخيص CC BY-SA 4.0، مع نسبتها إلى مصادرها. وهذه مجموعة اختبار، والتدريب عليها يُبطل المقارنات التي تُجرى بها. |
| العرض | مسموح | مع نسبتها إلى المصدر: صوت مشتق من FLEURS من Google بترخيص CC BY 4.0، وجمل من FLoRes-101 بترخيص CC BY-SA 4.0، ومعالجة القنوات من Bayanat Labs. |
| إعادة التوزيع | مسموح | وفق ترخيص كل جزء: تبقى النصوص المعدَّلة بترخيص CC BY-SA 4.0، وملف الظروف والاستجابات النبضية بترخيص CC0 1.0، وشيفرة أداة المعالجة بترخيص Apache-2.0. |
| الصوت الاصطناعي | مقيَّد | غير مُجاز لبناء أصوات تحاكي المتحدثين: يغطي ترخيص FLEURS التسجيلات، لا موافقة المتحدثين على استنساخ أصواتهم. |
القيود
- كلام مقروء بالعربية الفصحى بأصوات متحدثين مصريين، لا كلام محادثة ولا لهجة.
- تغطي جداول معدل خطأ الكلمات جزءًا من تسجيلات الاختبار ونموذجين مفتوحين من Whisper، وفترات الثقة فيها واسعة، والفروق بين الظروف بنقطة أو نقطتين تقع ضمن هامش التذبذب.
- لم تُعلن الجهة الناشرة لنماذج Whisper بيانات تدريبها، لذا اقرأ التغيّر مقارنةً بالصوت النظيف لا النتائج المطلقة.
- يكون تثبيت أداة المعالجة من GitHub حاليًا، فهي غير موجودة على PyPI بعد.
المصادر والتراخيص
| المصدر | الترخيص | يُعاد توزيعه هنا |
|---|---|---|
| FLEURS (google/fleurs), Egyptian Arabic (ar_eg) | CC BY 4.0 (Google) | نعم |
| FLoRes-101 sentences (read aloud in FLEURS) | CC BY-SA 4.0 | نعم |
| Whisper models (openai/whisper-large-v3-turbo and openai/whisper-small), run to produce the transcripts | MIT | لا |
معالجة القنوات والمحاذاة والقياسات وجداول معدل خطأ الكلمات من عمل Bayanat Labs. ويُهدى ملف الظروف والاستجابات النبضية، المولَّدة بمكتبة pyroomacoustics، إلى الملك العام بترخيص CC0 1.0. ولا تملك Bayanat Labs التسجيلات الأصلية. وأنتجت Bayanat Labs النصوص بنموذجين مفتوحين من Whisper وقيّمتها بأداة ArabicWER. تفاصيل المصادر (بالإنجليزية)
طريقة الاستشهاد
صيغة الاستشهاد:
Bayanat Labs (2026). Arabic ASR Channel Pairs, version 0.1.0. Bayanat Labs. https://huggingface.co/datasets/Bayanat-Labs/arabic-asr-channel-pairs
لا يوجد معرّف DOI. استشهد بالرابط الوارد في صيغة الاستشهاد أعلاه وبتاريخ اطلاعك عليه.
@misc{bayanatlabs2026arabicasrchannelpairs,
author = {{Bayanat Labs}},
title = {Arabic ASR Channel Pairs, version 0.1.0},
year = {2026},
month = oct,
howpublished = {\url{https://huggingface.co/datasets/Bayanat-Labs/arabic-asr-channel-pairs}}
}
كيف نتعامل مع الاستشهاد (بالإنجليزية)
سجل التغييرات
| التاريخ | الإصدار | التغيير |
|---|---|---|
| v0.1.0 | الصوت النظيف والمعالَج والبيانات الوصفية والقياسات وجداول معدل خطأ الكلمات لنماذج Whisper على Hugging Face، وأداة المعالجة وملف الظروف والاستجابات النبضية على GitHub. |
التصحيح وطلبات الإزالة
إذا وجدت في هذا الإصدار ما لا ينبغي وجوده أو ما يحتاج إلى تصحيح، فراسلنا على hello@bayanatlabs.com. نعالج طلبات الإزالة خلال 30 يومًا، وطلبات المنصات خلال 24 ساعة. كيف تعمل طلبات الإزالة
المنتج المرتبط: Bayanat Voice