Automated TAJWEED checking rules engine for Quranic verse recitation

ABSTRACT Automated speech recognition for Quranic verse recitation with Tajweed checking rules capabilities is a new research area. It is because, the current method of Quranic learning process through manual method of Al-Quran reading skills, become less effective and unattractive to be implemented, especially towards the young Muslim generation. This method also known as talaqqi and musyafahah method, which described as face to face learning process between students (Recitors) and teachers (Mudarris), where the process of listening, correction and repetition of the correct Al-Quran recitation took place in real time condition. Automated speech recognition system with tajweed checking rules capability could be another alternative due to support the existing method of manual skills of Quranic learning process, without denying the main role of Mudarris in teaching Al-Quran. This system is not intended to replace the Al-Quran, nor will replace the role of teachers, but to complement the teaching process and to ensure that the art of reciting Al-Quran is not lost and forgotten. In this thesis, an automated Tajweed checking rules engine for Quranic verse recitation was develop and tested, due to present the easiest way to Muslim to recite and learn Al-Quran, with better understanding of Tajweed. Feature extraction technique of Melfrequency Cepstral Coefficients (MFCC), will be used to extract features and characteristics from Quranic verse recitation, as well as Hidden Markov Model (HMM) for training and recognition purposes. Most challenging task in this research is to implement Al-Quran with speech recognition system, altogether with the engine capability in checking the tajweed rules. However, this engine able to achieve recognition rate that exceeded 91.95% (ayates) and 86.41% (phonemes), which indicates that the development of this engine was successfully implemented. ABSTRAK Sistem Pengecaman Suara Automatik dengan aplikasi penilaian hukum-hukum Tajwid, khusus bagi pembacaan ayat-ayat suci Al-Quran telahpun dibangunkan dan ianya merupakan satu bidang yang masih lagi dianggap baru. Penyelidikan ini dilaksanakan, ekoran timbulnya masalah dalam system pembelajaran dan pengajaran Al-Quran sedia ada serta kaedah yang digunapakai sekarang ini, iaitu secara manual melibatkan para pelajar dan guru-guru (Mudarris) itu sendiri. Kaedah ini dipercayai kurang berkesan serta kurang daya tarikan untuk dilaksanakan, terutamanya terhadap generasi muda Islam. Pendekatan kaedah pembelajaran ini diadaptasi daripada salah satu bentuk pembelajaran Al-Quran secara Talaqqi dan Musyafahah, iaitu dikenali sebagai pembelajaran secara bersemuka di antara para pelajar dan guru-guru (Mudarris). Melalui kaedah ini, segala proses pembelajaran Al-Quran iaitu mendengar, membetulkan bacaan Al-Quran dan mengulang kembali pembacaan dengan lancar dan bertajwid berlaku. Sistem automatik dengan kemampuan seta keupayaan untuk menilai hukum-hukum Tajwid pada bacaan Al-Quran merupakan salah satu bentuk alternatif lain bagi menyokong kaedah pembelajaran Al-Quran yang sedia ada iaitu secara manual, tanpa mengabaikan atau mempertikaikan peranan utama Mudarris dalam pengajaran Al-Quran. Sistem yang dibangunkan ini tidak bermaksud untuk menggantikan Al-Quran, malah tidak bermaksud untuk menggantikan peranan guru, tetapi fungsinya lebih cenderung untuk melengkapi proses pembelajaran sedia ada ketika ini dan memastikan bahawa seni bacaan Al-Quran itu sendiri tidak hilang dimamah usia serta tidak mudah dilupakan begitu sahaja. Dalam tesis ini, enjin pengecaman bagi hukum-hukum Tajwid khusus bagi ayat-ayat Al-Quran telahpun dibangunkan serta diuji kemampuannya, menerusi pengenalan kepada satu kaedah terbaru yang paling mudah untuk digunapakai oleh masyarakat Islam melalui pemahaman yang lebih baik dalam mempelajari Al-Quran. Teknik pengekstrakan fitur menggunakan Melfrequency Cepstral Coefficient (MFCC) telahpun digunapakai dalam kajian ini, dimana fitur dan ciri-ciri yang terdapat pada bacaan ayat-ayat suci Al-Quran diekstrak, manakala klasifikasi Hidden Markov Model (HMM) pula digunakan bagi tujuan latihan dan pengecaman. Tugasan yang paling mencabar dalam melaksanakan penyelidikan ini adalah ketika proses implementasi ayat-ayat Al-Quran pada sistem pengecaman suara, ditambah dengan keupayaannya untuk memeriksa hukum-hukum Tajwid. Namun begitu, enjin yang telah dibangunkan ini berupaya mencapai kadar pengecaman yang tinggi melebihi 91.95% (ayat) dan 86.41% (perkataan), di mana ia menunjukkan bahawa enjin yang telah dibangunkan ini berjaya dilaksanakan.