Research Article
Deep Learning Methods for Arabic Autoencoder Speech Recognition System for Electro-Larynx Device
Table 1
The prepared Arabic dataset.
| | Sentences in Arabic | Corresponding representation in English |
| | أهلا و سهلا | “Ahlan Wasahlan” | | الجو حار | “Aljaw Haar” | | الوداع | “Alwadaa” | | أراك غداً | “Arak Gadan” | | أين ذهبت | “Ayn Dahabt” | | أين أنت | “Ayn Ant” | | انعطف يميناً | “Enaataf Yamenan” | | ثمانية | “Thamanya” | | في أمان ألله | “Fi Aman Allah” | | خمسة | “Khamsa” | | أربعة | “Arbaa” | | هل انت مريض؟ | “Hal Anta Mareedh” | | كيف الحال؟ | “Kahifaa Alhaal” | | لا تقترب | “La Taqtarib” | | لن أقبل | “Lan Akbaal” | | ما أسمك؟ | “Ma Esmak” | | ماذا تعمل؟ | “Madha Taamal” | | مساء الخير | “Masaa Alkhair” | | الساعة السادسة | “Al Saa Al Sadisaa” | | متى سوف تأتون؟ | “Mata Sawfaa Taatoon” | | تسعة | “Tesaa” | | واحد | “Wahid” | | صباح الخير | “Sabah Alkhair” | | السلام عليكم | “Al Salam Alaikum” | | سبعة | “Sebaa” | | ستة | “Setaa” | | عشرة | “Ashraa” | | ثلاثة | “Thalatha” | | أثنان | “Ethnan” | | يوم الجمعة | “Yaum Al Jumaa” |
|
|