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Enhancing Quranic Recitation Accuracy Using State-of-the-Art Audio Classification Techniques
Artículo
Acceso abierto Artículo DOAJ
Enhancing Quranic Recitation Accuracy Using State-of-the-Art Audio Classification Techniques
Hanaa Mohammed Osman et al · Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Khairun · 2025 · ISSN 2354-8924
- In this study, we investigate the potential of using state-of-the-art neural network architectures to increase the accuracy in classification of Quranic recitations per verse. Using a dataset of more than 4000 audio re...
LCC LCC:Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineeringIdioma eng
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