Etudiant : DOUA AICHA

Filière : Web Intelligence et Sciences des Données (WISD)

Encadrant : Pr. RIFFI JAMAL

Annèe : 2026

Résumé : Ce stage porte sur la conception d’une approche d’évaluation automatique de la lecture arabe à partir de la voix de l’apprenant. Le travail vise à préparer et fiabiliser les données audio et leurs références phonémiques, à analyser les sorties de modèles de reconnaissance vocale, et à comparer les approches Speech-to-Text (STT) et Speech-to-Phoneme (STP). L’objectif est de produire une chaîne de traitement capable de valider l’audio, générer une prédiction phonémique, l’aligner avec une référence, calculer un score et fournir un feedback pédagogique personnalisé. Le projet s’inscrit dans le cadre de l’apprentissage explicite de la lecture arabe au primaire, avec prise en compte des difficultés liées aux harakat, makharij, voyelles longues, tanwin, shadda et sons proches