(École Normale Supérieure des Professeurs de l'enseignement Technologique - Skikda -, 2025) Chenta, Nour El yakine; Abed, Sara; Bekhouche, Safia
Le Saint Coran constitue la source fondamentale de la législation islamique, mais sa mémorisation et sa récitation correcte selon les règles du Tajwīd représentent un défi pour de
nombreux apprenants, en particulier les non-arabophones. Ce mémoire présente une approche innovante fondée sur l’apprentissage profond, visant à assister les apprenants dans la récitation du Coran. Un modèle de réseau de neurones convolutifs (CNN) a été développé et entraîné à partir de la base de données "quran-reciters", permettant de reconnaître les versets récités et de détecter les erreurs de prononciation. Les résultats obtenus, avec une précision de 95 %, confirment l’efficacité du système. Ce travail propose une solution technologique respectueuse des exigences spirituelles et pédagogiques de l’apprentissage du Coran, en combinant rigueur scientifique, traitement vocal et intelligence artificielle.
