論文の概要: A Critical Review of the Need for Knowledge-Centric Evaluation of Quranic Recitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12858v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 13:39:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.365379
• Title: A Critical Review of the Need for Knowledge-Centric Evaluation of Quranic Recitation
• Title（参考訳）: クラーニック・リサイクリングの知識中心的評価の必要性に関する批判的レビュー
• Authors: Mohammed Hilal Al-Kharusi, Khizar Hayat, Khalil Bader Al Ruqeishi, Haroon Rashid Lone,
• Abstract要約: クラーニック・リサイクリング(タイウェド)の聖なる実践は、現代において重要な教育的課題に直面している。 デジタル技術は教育への前例のないアクセスを約束する一方で、評価のための自動ツールが広く普及または教育効果を達成できなかった。 本総説では, 言語知識と高度な音声分析を融合したハイブリッドシステムに, 自動クラニック評価の今後について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9332987715848714
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The sacred practice of Quranic recitation (Tajweed), governed by precise phonetic, prosodic, and theological rules, faces significant pedagogical challenges in the modern era. While digital technologies promise unprecedented access to education, automated tools for recitation evaluation have failed to achieve widespread adoption or pedagogical efficacy. This literature review investigates this critical gap, conducting a comprehensive analysis of academic research, web platforms, and commercial applications developed over the past two decades. Our synthesis reveals a fundamental misalignment in prevailing approaches that repurpose Automatic Speech Recognition (ASR) architectures, which prioritize lexical recognition over qualitative acoustic assessment and are plagued by data dependency, demographic biases, and an inability to provide diagnostically useful feedback. Critiquing these data--driven paradigms, we argue for a foundational paradigm shift towards a knowledge-centric computational framework. Capitalizing on the immutable nature of the Quranic text and the precisely defined rules of Tajweed, we propose that a robust evaluator must be architected around anticipatory acoustic modeling based on canonical rules and articulation points (Makhraj), rather than relying on statistical patterns learned from imperfect and biased datasets. This review concludes that the future of automated Quranic evaluation lies in hybrid systems that integrate deep linguistic knowledge with advanced audio analysis, offering a path toward robust, equitable, and pedagogically sound tools that can faithfully support learners worldwide.
• Abstract（参考訳）: 正確な音韻、韻律、神学的規則によって支配されるクラーニック・リサイクリング(タイウェド)の聖なる実践は、現代において重要な教育的課題に直面している。 デジタル技術は教育への前例のないアクセスを約束する一方で、リサイクリング評価のための自動化ツールが広く普及または教育効果を達成できなかった。 本稿は,過去20年間に開発された学術研究,Webプラットフォーム,および商用アプリケーションに関する包括的分析を行い,この重要なギャップについて考察する。 定性的な音響評価よりも語彙的認識を優先し,データ依存性,人口統計バイアス,診断に有用なフィードバックを提供する能力に悩まされている,ASRアーキテクチャを再利用する一般的なアプローチにおける基本的な誤りを明らかにする。 データ駆動のパラダイムを批判し、知識中心の計算フレームワークへの根本的なパラダイムシフトを論じる。 コーノニカルな規則と調音点(Makhraj)に基づく予測音響モデリングを,不完全で偏りのあるデータセットから学習した統計的パターンに頼らずに,頑健な評価器を設計する必要がある。 このレビューは,言語知識と高度な音声分析を融合し,世界中の学習者を忠実に支援できる,堅牢で公平で教育的な健全なツールへの道筋を提供するハイブリッドシステムに,クレーン語の自動評価の今後が関係している,と結論付けている。

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