I nte rna t io na l J o urna l o f   I nfo rm a t ics a nd   Co m m un ica t io n T ec hn o lo g y   ( I J - I CT )   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 ,   p p .   1 6 7 3 ~1 6 8 1   I SS N:  2252 - 8 7 7 6 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /iji ct . v15 i 4 . pp 1 6 7 3 - 1 6 8 1          1673       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ict. ia esco r e. co m   Accent - a wa re ara bic speech  proces sing  using  CNN – BiL STM  f o r  dia lect  cla ss ificat i o n       T a rik   Abdel - K a re em   AbuAin 1 ,  Wa leed  Abdel K a rim   Ab ua in 2    1 C o l l e g e   o f   C o m p u t i n g   a n d   I n f o r m a t i c s,  P r i n c e   M u sai d   b i n   A b d u l r a h ma n   U n i v e r si t y ,   R i y a d h ,   S a u d i   A r a b i a   2 C o l l e g e   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   T a i b a h   U n i v e r s i t y ,   Y a n b u ,   S a u d i   A r a b i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Sep   2 7 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Au g   1 8 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Au g   2 8 ,   2 0 2 6       T h e   A ra b ic   la n g u a g e   p re se n ts c o n si d e ra b le  d ia lec ta l  d i v e r si t y ,   w h ic h   c a n   p o s e   c h a ll e n g e s  f o r  s p e e c h   tec h n o l o g ie s,  p a rt ic u la rl y   a u t o m a ti c   s p e e c h   r e c o g n it i o n   (AS R) .   Tra d it i o n a l   m o d e ls   tra i n e d   p r ima ri l y   o n   m o d e r n   s ta n d a rd   Ara b ic   (M S A )  d o   n o t   a c c o u n t   f o r  re g i o n a l  a c c e n ts ,   lea d in g   t o   p o o r  p e r f o r m a n c e   o n   u n d e r re p re se n te d   d ia lec ts.   H o w e v e r,   t h is  p a p e r  a d d r e ss e s   t h is   g a p   b y   in t ro d u c i n g   a   h y b r i d   CNN - Bi L S TM   m o d e l  d e si g n e d   f o r  a u t o m a t ic  A ra b ic   d i a lec t  c las s i fica ti o n .   T h e   d a tas e t   wa s  d i v i d e d   i n t o   fi v e   c a te g o rie s   g a t h e r e d   fr o m   v a r i o u s   Y o u T u b e   v id e o s:   Le v a n ti n e   ( J o r d a n ,   Le b a n o n ,   S y r ia ,   P a l e st i n e ) ,   G u lf   ( S a u d i   Ar a b ia ,   Ye m e n ,   Q a tar ,   UA E) ,   N il e   Va l le y   (E g y p t ,   S u d a n ) ,   M e s o p o t a m ia n   ( Ira q ,   K u wa it ),   a n d   N o r t h   A fr ica n   (A l g e r ia ,   L i b y a ,   M a u r it a n ia ,   M o r o c c o ).   T h e re f o re ,   a   s y ste m a t i c   a u g m e n tat i o n   wa s   a p p l ie d   t o   a d d re ss   t h is   im b a la n c e ,   i n c l u d i n g   p it c h   sh if t i n g ,   ti m e   st re t c h i n g ,   a n d   a m p li t u d e   sc a l in g ,   lea d i n g   t o   4 , 0 0 0   b a la n c e d   u tt e ra n c e s   st a n d a r d i z e d   t o   1 6   k Hz   a n d   8   se c o n d s.   Co n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e tw o r k   ( CNN )   la y e r s  c a p t u r e d   l o c a li z e d   s p e c tra l   fe a t u re s ,   w h il e   b i d i re c ti o n a l   l o n g   s h o r t - te rm   m e m o r y   ( B iL S T M )   u n it s   m o d e le d   l o n g - ra n g e   tem p o ra l   d e p e n d e n c ies .   E v a l u a t i o n   m e t ric s,   in c l u d i n g   c las s if ica ti o n   re p o r t,   c o n f u s i o n   m a tr i x ,   a n d   l e a r n i n g   c u r v e s ,   s h o we d   e ffe c t i v e   p e r f o rm a n c e ,   w it h   a n   o v e ra ll   a c c u ra c y   o f  8 8 % .   K ey w o r d s :   Ar ab ic  ac ce n ts   B iLST M   C NN   Dialec t  class if icatio n   Sp ee ch   p r o ce s s in g   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T ar ik   Ab d el - Kar ee m   Ab u Ain     C o lleg e  o f   C o m p u tin g   an d   I n f o r m atics ,  Sau d i E lectr o n ic  U n iv er s ity   R iy ad h   1 1 6 7 3 ,   Sau d i A r ab ia   E m ail: t. ab o ain @ s eu . ed u . s a       1.   I NT RO D UCT I O N   Ar ab ic ,   s p o k en   b y   4 2 0   m illi o n   p eo p le  wo r l d wid e  [ 1 ] ,   h as  a  v ar iety   o f   d ialec ts   ac r o s s   r eg io n s ,   with   s o m e  d ialec ts   o f ten   s u b s tan tially   d if f er en t  f r o m   o th er s   [ 2 ] .   Ar ab ic  ac ce n ts   class if icatio n   i s   co m p lex   b ec au s e   th e  lan g u ag e  e n co m p ass es  m an y   d ialec ts   th r o u g h o u t   th e  A r ab   wo r ld .   W h ile  m o d er n   s tan d ar d   Ar a b ic  ( MSA)   s er v es  as  th e  f o r m al  w r itten   an d   s p o k e n   s tan d ar d   u s ed   i n   m ed ia   a n d   ed u ca tio n ,   n ati v e  s p ea k er s   m ain ly   co m m u n icate   in   v er n ac u lar s   t h at  v ar y   s ig n if ican tly   in   p r o n u n ciatio n ,   v o ca b u lar y ,   an d   s y n t ax .     T h ese  ar e   d ialec tal  v ar iatio n s ,   n o r m ally   r o o te d   in   g e o g r a p h y ,   h is to r y ,   an d   cu ltu r e,   r esu ltin g   in   a  r an g e   o f   ac ce n ts   th at   ca n   p r ev en t   m u tu al   u n d er s tan d in g ,   ev e n   a m o n g   n ativ e  s p ea k er s .   Fo r   in s tan ce ,   p r o n u n ciatio n   d if f er e n ce s   b et wee n   Gu lf   d ialec ts   an d   Ma g h r eb i  Ar ab ic  ca n   s ig n if ican tl y   af f ec t  clar ity   a n d   m ea n in g .   T h is   lin g u is tic  d iv e r s ity   p o s es  a  ch allen g e  f o r   s p ee ch - b ased   tech n o lo g ies,  esp ec ially   au to m atic  s p ee ch   r ec o g n itio n   ( ASR ) ,   wh ich   s tr u g g les to   p e r f o r m   well  ac r o s s   s u ch   v ar ied   lan g u ag e   g r o u p s   [ 3 ] .     Stan d ar d   ASR   m o d els,  p r im ar ily   d ev elo p e d   f o r   n ativ e   s p ee ch   [ 4 ]   an d   tr ain ed   o n   MSA  o r     lim ited - ac ce n t  v a r ieties,  o f ten   s tr u g g le   to   ac cu r ately   in ter p r et  o r   d etec t  s p ee c h   f r o m   less - co m m o n   d ialec ts .   Acc en t  class if icatio n   aim s   to   tack le  th is   is s u e  b y   au t o m at ically   id en tify in g   th e  s p ea k e r ’ s   ac ce n t,  en ab lin g   ASR   an d   o th er   s p ee ch   s y s tem s   to   ad ap t in   r ea l tim e.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 6 7 3 - 1 6 8 1   1674   Ap ar t  f r o m   ac h ie v i n g   h ig h er   r ec o g n itio n   ac c u r ac y ,   th is   p r o ce s s   is   n ee d ed   to   cr ea te  in clu s iv e,   cu ltu r ally   c o n s cio u s   AI   s y s tem s   th at  b etter   s er v e  A r ab ic - s p ea k in g   p o p u latio n s .   Sp ec if ic ally ,   o u r   m o d el  u s es   lab el  s m o o th in g ,   a  f ix ed   2 4 × 3 2   s p ec tr o g r am   in p u t,  an d   ad ap tiv e  lear n in g   r ate  s ch ed u lin g ,   d esig n   ch o ices  th at  ad d r ess   th e  ac o u s tic  v ar iab ilit y   o f   Ar ab ic  d ialec ts .   Un lik e  s in g le - s tr ea m   co n v o lu tio n a l  n eu r al  n etwo r k s   ( C NNs )   o r   B i GR U   m o d els,  C NN - B iLST M  jo in tly   ca p tu r es   lo ca l  s p ec tr al  p atter n s   an d   lo n g - r an g e  tem p o r al   d ep en d e n cies,  t h er eb y   ac h ie v in g   s u p er i o r   d ialec t  d if f e r e n tiatio n .   I n   th is   p a p er ,   we  in tr o d u ce   a  h y b r id     C NN - B iL STM   m eth o d   f o r   c lass if y in g   lig h t  Ar ab ic  ac ce n ts .   T h e  d ata b ase  is   s p lit   in to   f iv e   ca teg o r ies:   L ev an tin e  ( J o r d a n ,   L eb a n o n ,   Sy r ia,   Palest in e) ,   Gu lf   ( Sau d i  Ar ab ia,   Yem en ,   Qata r ,   UAE ) ,   Nile  Valley     ( Su d an ,   E g y p t) ,   Me s o p o tam ia n   ( I r aq   an d   Ku wait) ,   an d   No r t h   Af r ican   ( Alg er ia,   L ib y a,   Ma u r itan ia,   Mo r o cc o ) .   T h e  r esu lts   o b tain ed   will b e  a n aly ze d   in   t h e  p r o v id ed   s ec tio n s .       2.   RE L AT E D  WO RK   I n   r ec en t  y ea r s ,   m an y   r esear ch er s   h av e  c o n d u cted   s tu d ies  o n   Ar ab ic  d ialec t  id e n tific atio n .     I n   th is   s ec tio n ,   we  will  r ev ie w  s o m e  o f   th ese  s tu d ies  to   g ain   in s ig h t  in to   th e  m eth o d s   an d   m o d els  p r ev i o u s ly   u s ed   in   th is   ar ea .   Aliwy   et  a l.   [ 5 ]   co n d u cted   a  s tu d y   th at  ap p lied   p r ep r o ce s s in g ,   clu s ter in g ,   an d   en s em b le   class if ier s   to   th e  NADI   d ataset,   r ea ch in g   an   F - m ea s u r e  o f   as  h ig h   as  5 2 . 3 8 %.  No tab ly ,   clu s ter in g   p lay e d   a   k ey   r o le  i n   s ig n if ican tly   e n h an cin g   th e  ac cu r ac y   o f   Ar ab ic  d ialec t c lass if icatio n .   E lm ah d y   et  a l.   [ 6 ]   p r esen t  a   n o v el  c r o s s - lin g u al  a d ap t atio n   ap p r o ac h   ( ML L R /MAP)   th at  lev er ag es   MSA   s p ee ch   r eso u r ce s   to   en h an ce   ASR   f o r   d ialec tal  Ar ab ic.   T h e  MSA  d ataset  co m p r is es  3 3   h o u r s ,   E C A  h as   0 . 5   h o u r s ,   a n d   L C A  in clu d es   2 6   h o u r s .   R esu lts   in d icate   a  4 1 . 8 %  r elativ e  r ed u ctio n   in   W E R   o n   E C A  with   m o d if ied   p h o n em ic  m o d els.  T h e  m o d el  ac h iev ed   9 1 . 3 4 %  ac cu r ac y ,   s u r p ass in g   b aselin es  s u ch   as  R NN   ( 7 6 . 4 1 %)  an d   C NN  ( 8 1 . 4 3 %).   T ab le  1   p r o v id es  an   o v e r v ie w  o f   r ec e n t  s tu d ies  o n   th e  clas s if icatio n   o f   wr itten   Ar ab ic  d ialec ts .   Als ad h an   [ 7 ]   ap p lied   Ar aBER T   an d   Fas tTe x t/DB S C AN  to   s o cial  m ed ia  d ata,   attain in g   8 8 . 9 % d ialec t c lass if icatio n   ac cu r ac y   an d   ef f ec tiv e   em o tio n   d etec tio n .       T ab le  1 .   R ec en t stu d ies o f   wr it ten   Ar ab ic  d ialec t c lass if icatio n   R e f .   M e t h o d   D a t a s e t s   F i n d i n g s   Y a f o o z   [ 8 ]   R N N s (LS T M / G R U ) ,   Tr a n sf o r m e r s  ( A r a B ER T ,   a n d   M A R B E R T v2 ) ,   a n d   L LM s   ( G e mi n i ,   Q w e n )   Q A D I   ( 4 4 0 K   A r a b i c   t w e e t s ,   1 8   d i a l e c t s)   Th e   a c h i e v e d   a c c u r a c y   i s   -   6 5 %  w i t h   M A R B ER Tv 2 ,   a n d   5 2 %  w i t h   R N N s   El saft y   e t   a l .   [ 9 ]   A r D i a B E R T/ A r D i a G P T  w i t h   r a r e - d i a l e c t   b a l a n c i n g   A r D i a   ( 9 0 3 k   t e x t s,  6   d i a l e c t s,  l o n g - f o r m T i k To k / W i k i p e d i a   d o m i n a n c e )   Th e   me t h o d   o b t a i n e d   8 6 . 5 5 %   M a c r o - F1   S a l e h   e t   a l .   [ 1 0 ]   h y b r i d   s t a c k e d   t r a n sf o r mer m o d e l s   S h a m i   a n d   I A D D   Th e   a c h i e v e d   a c c u r a c y   i s   -   S h a m i :   8 9 . 7 3 %  a n d   A D D :   9 3 . 0 6 2 %   A b d u l l a h   e t   a l .   [ 11 ]   V o i c e   C o n v e r si o n   ( V C ) - E n h a n c e d   Tr a i n i n g   M G B - 3   A D I - 5   ( 5 3 . 6   h r s,   1 4 . 6 k   samp l e s)   f o r   t r a i n i n g   a n d   M A D I S - 5   ( c u r a t e d   1 2 - h r   c r o ss - d o m a i n   s e t )   f o r   e v a l u a t i o n   Th e   a p p r o a c h   y i e l d e d   c o n si s t e n t   i m p r o v e me n t s   o f   + 3 4 . 1 %   A l h a r b i   [ 12 ]   A   n o v e l   M u l t i m o d a l   F r a m e w o r k ,   c a l l e d   M F - S a u d i   S a u d i   D i a l e c t   A u d i o - Te x t   Th e   a c c u r a c y   a c h i e v e d   i s  9 6 . 5 %   A l su w a y l i m i   [ 13 ]   H y b r i d   C A M e L B E R T/ A L B E R T  +   B i LST M ;   M L/ D L/ t r a n sf o r mer   3 8 , 3 9 4   a n n o t a t e d   s o c i a l   m e d i a   c o mm e n t s ( 4   d i a l e c t s)   Th e   a c h i e v e d   a c c u r a c y   i s   -   C A M e LB ER T :   8 7 . 6 7 %  a n d   A LB ER T:   8 6 . 5 1 %       T ib i  an d   Me s s ao u d   [ 1 4 ]   cr e ated   a  s y s tem   th at  d etec ts   Ar ab ic  d ialec ts   b y   ap p ly in g   m u lti - s ca le  p r o d u ct  an aly s is   ( MPA)   to   e x tr ac t  f ea tu r es  f o r   a  h am ilto n   n eu r al  n etwo r k   ( HNN) .   I t  was  tr ain ed   o n   eig h t  L DC   an d   eig h t  ADI   d ialec ts ,   ac h iev in g   a n   ac cu r ac y   o f   9 1 . 3 4 %,  wh ich   is   b etter   th an   t h e  R NN  ( 7 6 . 4 1 %)  a n d   C NN  ( 8 1 . 4 3 %)  m o d els.   R esear ch   p r o p o s ed   b y   Ali  [ 1 5 ]   d ev el o p ed   an   en d - to - en d   C N N - R NN - b ased   m o d el  with   a  1 , 4 0 0 - h o u r   m u lti - d ialec t  co r p u s   ( MG B - 2 ,   T ash k ee la,   an d   s o   o n ) .   I t  h ad   a  wo r d   er r o r   r ate  ( W E R )   o f   1 4 %,  wh ich   is   h ig h er   th an   th at  o f   p r e v io u s   s y s tem s .   A  s tu d y   b y   Al - Ay y o u b   et  a l .   [ 1 6 ]   u s ed   wav elet  f ea tu r es   an d   a  B ay esian   Netwo r k   cl ass if ier   to   d if f er en tiate  b etwe en   J o r d a n ian   an d   E g y p tian   Ar ab ic   d ialec ts .   I t  was  tr ai n ed   o n   a   s m all  d ataset    ( a  cu s to m   d ataset  o f   3 5   s am p l es)  an d ,   u s in g   t h ese  f ea tu r es,   ac h iev ed   9 7 %  ac cu r ac y .   T ab l e  2   p r e s en ts   r ec en t  s tu d ies  o n   th e  class if icatio n   o f   Ar ab ic  s p o k en   d ialec ts .   Al - An zi  an d   T h a n k alee la  [ 1 7 ]   u s ed   C NNs  an d   MF C C   o n   4 , 0 7 1   A r ab ic  au d io   clip s   ac r o s s   5   d ialec ts ,   ac h iev in g   9 4 . 2 8 % test ac cu r ac y .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A cc en t - a w a r e  a r a b ic  s p ee ch   p r o ce s s in g   u s in g   C N N – B i LS T M fo r   d ia lect  …    ( Ta r ik    A b d el - K a r ee m   A b u A in )   1675   T ab le  2 .   R ec en t stu d ies o f   Ar a b ic  s p o k en   d ialec ts   class if icati o n   Ref   M e t h o d   D a t a s e t s   F i n d i n g s   A l sah e e l   e t   a l .   [ 1 8 ]   B i G R U   a n d   B i LST M   S A D A   c o r p u s  o f   d i a l e c t a l   A r a b i c   -   9 7 %  t r a i n i n g   a c c u r a c y   a n d   9 0 %   t e st   a c c u r a c y   Al - S h w a y y a t   a n d   G e r e k   [ 19 ]   H y b r i d   M F C C   +   C N N   a n d   W a v e l e t   +   R N N   C o mm o n   V o i c e   A r a b i c   1 2 . 0   A c h i e v e d   a c c u r a c y :   -   9 1 . 2 %  f o r   M F C C   +   C N N   v s.   -   6 6 . 5 %  f o r   W a v e l e t   +   R N N   Ta l a f h a   e t   a l .   [ 20 ]   Pre - t r a i n e d   m o d e l s (W h i s p e r ,   w 2 v - B ER T,   C o n f o r mer)   S p e e c h   c o r p u s ( C a s a b l a n c a )   c o v e r i n g   8   A r a b i c   d i a l e c t s   f o r   I D / A S R ;   mu l t i - s o u r c e   c o l l e c t i o n   f o r   d i a c r i t i z a t i o n   Th e   b e st   a c h i e v e d   a c c u r a c y   i s  7 9 . 8 %   B a r a k a t   e t   a l .   [ 21 ]   A   d e e p   l e a r n i n g   c l a ssi f i c a t i o n   mo d e l   M o r e   t h a n   6 6 , 0 0 0   a u d i o   f i l e s  f r o m t h e   Y o u T u b e   A D I - 17  M I T  d a t a s e t .   Th e   a c c u r a c y   a c h i e v e d   i s  8 6 %   o n   t e st   d a t a ,   a n d   9 5 %   w h e n   c o n s i d e r i n g   t h e   t o p   3   p r e d i c t e d   d i a l e c t s   N a h a r   e t   a l .   [ 2 2 ]   M a c h i n e   l e a r n i n g   m o d e l s   ( K - N e a r e st   N e i g h b o r   ( K N N ) ,   R a n d o m F o r e s t   ( R F ) ,   M u l t i - La y e r   P e r c e p t r o n   ( M LP) ,   a n d   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k s  (ANN))   Th e   d a t a se t   w a s   c o l l e c t e d   f r o m Y o u T u b e   v i d e o s   a n d   a u d i o   s e g m e n t s  l a b e l e d   b y   h u m a n   e x p e r t s   -   M F C C   F e a t u r e s   K N N :   6 2 %,   R F :   6 0 %   M LP:   3 3 %,   A N N :   4 2 %   -   TFCC   F e a t u r e s   K N N :   7 6 %,   R F :   6 4 %   M LP:   3 4 %,   A N N :   4 1 %     H a mi d i   e t   a l .   [ 2 3 ]   H M M - G M M   w i t h   M F C C   2 4   sp e a k e r s ( M o r o c c a n   /   A l g e r i a n )   -   B e st   a c c u r a c y :   7 8 . 8 %   w i t h   mi x e d   d i c t i o n a r y   Al - A z a n i   a n d   El - A l f y   [ 24 ]   C o m b i n a t i o n   o f   a u d i o   a n d   t e x t u a l   f e a t u r e s f o r   A r a b i c   d i a l e c t   i d e n t i f i c a t i o n   5 2 4   o p i n i o n   u t t e r a n c e s  e x t r a c t e d   f r o m   6 3   Y o u T u b e   v i d e o s   -   S p e a k e r - i n d e p e n d e n t :   t e x t   o u t p e r f o r ms  a u d i o   w i t h   F 1   s c o r e   o f   6 3 . 6 1 %   -   S p e a k e r - d e p e n d e n t :   b o t h   t e x t   a n d   a u d i o   p e r f o r me d   si mi l a r l y ,   w i t h   a n   F 1   sc o r e   o f   8 5 . 5 2 %   M a l mas i   a n d   Za mp i e r   [ 2 5 ]   En se mb l e   c l a ssi f i e r s   Eg y p t i a n ,   G u l f ,   Le v a n t i n e ,   N o r t h   A f r i c a n ,   a n d   M S A   -   Th e   a c h i e v e d   a c c u r a c y   i s  a b o u t   6 8 %       3.   M E T H O DS A ND  M A T E R I AL S   3 . 1 .     Da t a s et s   T h is   s tu d y   co llected   a  d ataset  f r o m   v ar i o u s   Yo u T u b e  v id eo s ,   ca teg o r izin g   it  in to   f iv e  Ar a b ic  d ialec t  g r o u p s :  L ev an tin e   ( J o r d an ,   L e b an o n ,   Sy r ia,   Palest in e) ,   Gu lf   ( Sau d i  Ar ab ia,   Yem en ,   Qata r ,   UAE ) ,   Nile  Valley   ( E g y p t,   Su d an ) ,   Me s o p o tam ia n   ( I r a q ,   Ku wait) ,   a n d   No r th   A f r ican   ( Alg er ia,   L ib y a,   Ma u r it an ia,   Mo r o cc o ) ,   as   s h o wn   in   Fig u r e   1 .   Yo u T u b e   was  s elec ted   b ec au s e  it   o f f e r s   n atu r al,   s p o n tan eo u s   s p ee ch   s am p les,  an d   th ese  g r o u p s   alig n   with   wid ely   ac ce p ted   r eg io n al  d ia lect  class if icatio n s .   E ac h   ca teg o r y   co n tain s   lab eled   au d io   s am p les  in   . wav   f o r m at  an d   allo ws   s u p er v is ed     d ialec t  class if icatio n .   T h e  s tr u ctu r e  o f   th e   d ataset  f ac ilit ates  r eg io n al  g en er aliza tio n   an d   aid s   in   e f f ec tiv e   m o d el  tr ai n in g   an d   ev alu atio n .   Ad d itio n ally ,   th e  d ataset  is   d iv id ed   in to   tr ain in g   an d   t esti n g   s ets  ( 8 0 /2 0 )     f o r   m o d el  d e v elo p m e n t.     3 . 2 .     P re pro ce s s ing   da t a   a ug m ent a t io n   I n   th is   p ap er ,   a  s y s tem atic  p r ep r o ce s s in g   an d   au g m en tati o n   m eth o d   f o r   Ar ab ic  s p ee c h   d ata  was   d ev elo p e d   to   b alan ce   an d   en r ich   th e  Ar a b ic  s p ee ch   co r p u s   ac r o s s   f iv e  d ialec t  g r o u p s :   L ev an tin e,   Gu l f ,     Nile  Valley ,   Me s o p o tam ian ,   an d   No r th   Af r ican .   All  s o u n d   f il es  wer e  d o wn s am p le d   to   1 6   k Hz  an d     tim e - n o r m alize d   t o   8   s ec o n d s   ( 1 2 8 , 0 0 0   s am p les)  to   p r o v id e  t em p o r al  co n s is ten cy   d u r i n g   m o d el  tr ain in g .   T h e  t r i m m i n g s   w er e  p e r f o r m ed   at  2 0   d B ,   a n d   p a d d i n g   o r   d e let io n s   w er e  e m p l o y e d   t o   m ai n t ai n   u n if o r m   l en g t h .   I n   o r d er   t o   a d d r ess   d atas et  im b a la n c e  an d   g e n e r a liz ati o n ,   e ac h   d i ale ct al  g r o u p   w as  b a la n c ed   t o   8 0 0   u tt er an ce s .   W h e n   t h e   a v a il ab l e  r ec o r d i n g s   we r e   i n s u f f i cie n t   r ela ti v e   t o   th e  ta r g et ,   au g m e n ta ti o n   w as  u s e d .   An   au g m en tatio n   s tep   in v o lv e d   p itch   s h if tin g   ( in cr ea s in g   o r   d ec r ea s in g   th e   p itch   b y   1 – 2   s em ito n es),   s p ee d   v ar iatio n   ( s lo win g   d o wn   o r   s p ee d in g   u p   th e  a u d io   b y   u p   to   1 0 %),   an d   am p litu d e  s ca lin g     ( r ed u cin g   o r   a m p lify in g   th e   v o lu m e   b y   u p   to   2 0 %),   wh ic h   was  ap p lie d   r a n d o m l y   to   g en er ate  d i v er s e  y et   r ea lis tic  s p ee ch   s am p les.  Fo r   ex am p le,   a  f ile   p o o l  o f   5 2 0   u t ter an ce s   f o r   L e v an tin e   r eq u i r e d   an   ad d itio n al  2 8 0   s y n th etica lly   g en er ated   s am p l es ,   wh ich   is   3 5 %  o f   th e  g r o u p ’ s   d ata,   to   ac h iev e  th e  tar g et .   T h is   au g m en tatio n   n o t  o n ly   b alan ce d   g r o u p   s izes  b u t  also   ex p an d e d   ac o u s ti c  v ar iab ilit y ,   ef f ec tiv ely   s im u latin g   s p ea k er   an d   r ec o r d in g   d i v er s ity .   T h e   r esu l t  was  4 , 0 0 0   p r o ce s s ed   f iles   u s in g   a  u n if o r m   p r o ce d u r e,   th a t  p r o v i d es  a  s tr o n g   b asis   f o r   ac ce n t  class if icatio n   with   h y b r i d   C NN - B iLST M - b ased   m o d els.   T h e  r esu ltin g   s p ec tr o g r am s   ar e  s h o wn   in   Fig u r e  2   ( Sp ec tr o g r a m s   o f   Au g m e n ted   Au d i o   Sig n als) .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 6 7 3 - 1 6 8 1   1676       Fig u r e  1 .   Dis tr ib u tio n   o f   th e  f i n al  Ar ab ic  s p ee ch   d ataset  am o n g   f iv e  d ialec t g r o u p s : L ev an ti n e,   Gu lf ,     Nile  Valley ,   Me s o p o tam ian ,   a n d   No r th   Af r ican           Fig u r e  2 .   Sp ec tr o g r am s   o f   au g m en ted   au d io   s ig n als       3 . 3 .     M o del  a rc hite ct ure   T h e  p r o p o s ed   ar c h itectu r e  in c lu d es  co n v o lu tio n al   an d   r ec u r r en t  lay er s   to   d etec t   lo ca l  a n d   s eq u en tial  p atter n s   in   th e  in p u t  em b e d d i n g s .   T h e  in p u t  o f   ea ch   in s tan ce ,   wh ich   is   in   th e  f o r m   o f   a  s eq u en ce   o f   2 4 - tim e   s tep s   with   3 2 - d im en s io n al  f ea tu r es,  b ec o m es  s u b ject  to   p r o c ess in g   b y   a  one - d im en s io n al  c o n v o lu ti o n al  b lo c k   in   th e  f o r m   o f   a  b u ild in g   b lo c k .   T h is   co n v o lu tio n al  b lo c k   c o n tain s   a  co n v o lu tio n   lay er ,   a  n o r m aliza tio n   la y er ,   an   ac tiv atio n   f u n ctio n ,   an d   a  p o o lin g   lay er ,   wh ich   to g eth e r   p er f o r m   lo ca l  p atter n   d is co v er y   an d   r e d u ce   d ata  len g th   wh ile  im p r o v in g   co m p u tatio n al  ef f icien cy .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A cc en t - a w a r e  a r a b ic  s p ee ch   p r o ce s s in g   u s in g   C N N – B i LS T M fo r   d ia lect  …    ( Ta r ik    A b d el - K a r ee m   A b u A in )   1677   T h e  r es u ltin g   f ea tu r e  m ap s   ar e  in p u t  in to   a  b id ir ec tio n a l  lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( B iLST M)   n etwo r k   th at  ca p t u r es  lo n g - r a n g e  d ep e n d en cies  in   b o th   d ir e ctio n s .  B y   co m b in in g   th e  f o r war d   an d   b ac k war d   h id d en   s tates,  th e  m o d el  cr ea t es  a  5 1 2 - d im en s io n al   r ep r esen tatio n   o f   th e  s eq u en ce .   T h is   r e p r esen tatio n   is   th e n   f ed   in to   a  f u lly   co n n ec ted   f ee d f o r war d   n etwo r k   with   R eL U  ac tiv atio n ,   d r o p o u t  r eg u lar izatio n ,   an d   an     o u tp u t - d im en s io n   m a p p in g   to   its   f in al  s p ac e.   T o   r ed u ce   o v er f itti n g   i n   p r ed i ctio n s   an d   im p r o v e  g en e r aliza tio n ,   th e   m o d el  u s es  a  lab el  s m o o th in g   cr o s s - en tr o p y   l o s s .   T h e  tr ain i n g   p r o ce s s   u s es  ad ap tiv e  lear n in g - r ate  s ch e d u lin g   a n d   ea r l y   s to p p in g   t o   en s u r e   r o b u s t c o n v er g e n ce .   All  in   all,   C NN - B iLST M  in t eg r ates  lo ca l  f ea tu r e  ex tr ac tio n   with   a  s eq u en tial  m o d elin g   ap p r o ac h ,   m ak in g   it  co m p ar a b le  to   m eth o d s   th at  r ely   o n   s tr u ctu r e d   r ep r esen tatio n s   an d   s eq u en ce - b ased   class if icatio n .   T h e  m o d el  was  tr ain ed   u s in g   Ad am   ( lr = 1 ×1 0 ⁻³) ,   b atch   s ize  3 2 ,   u p   to   5 0   ep o ch s   with   ea r ly   s to p p in g   ( p atien ce =5 ) ,   1 2 8   C NN  ch a n n els,  2 5 6   B iLST M  h id d en   u n i ts ,   an d   0 . 1   lab el  s m o o t h in g .   T h e  o v er all   ar ch itectu r e  is   illu s tr ated   in   Fig u r e  3 .           Fig u r e  3 .   R esear ch   m o d el  ar ch itectu r e       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   As  s h o wn   in   Fig u r e  4 ,   th e  c o n f u s io n   m atr ix   s h o ws  o n ly   a  f ew  m is class if icatio n s ,   m o s tly   am o n g   lin g u is tically   s im ilar   d ialec t s ,   in d icatin g   th e  m o d el’ s   ab ilit y   to   d etec t  s u b tle  lin g u is tic  d if f er en ce s .     Mo r eo v er ,   it a ls o   s h o ws th at  L ev an tin e  an d   Nile  Valley   d i alec ts   ar e  f r eq u en tly   co n f u s ed   with   th e  Gu lf   d ialec t ,   with   1 3   an d   1 1   m is class if ied   s am p les,  r esp ec tiv ely ,   p r o b ab l y   d u e  to   p h o n etic  s im ilar ities   ac r o s s   n eig h b o r in g   r eg io n s .   Sin ce   th e   m o d el  r elies  o n   s p ec tr o g r am s   r ath er   t h an   tex tu al  d ata,   th ese  er r o r s   m ain ly   s tem   f r o m   ac o u s tic  s im ilar ity .   I n co r p o r at in g   p h o n em e - le v el  f ea tu r es o r   lex ical  cu es in   f u tu r e  iter atio n s   co u ld   h elp   r e d u ce   th ese  d ialec t m is class if icatio n s .   T h e  class if icatio n   r ep o r t  T a b l e  3   co n f ir m s   th e  m o d el’ s   r o b u s tn ess ,   ex h ib itin g   an   o v er all  a cc u r ac y   o f   8 8 %.  B o th   m ac r o -   an d   weig h ted - av er ag e d   m etr ics  f o r   p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1   Sco r e  ar e  id en tical  at  0 . 8 8 .   T h e  Me s o p o tam ia n   d ialec t  ac h iev es  th e  h i g h est  F1 - s co r e   o f   0 . 9 2 ,   r ef lectin g   ex ce llen t  p r ec is io n   ( 0 . 9 3 )   a n d   r ec all  ( 0 . 9 1 ) .   Fu r th er m o r e,   th e   Gu lf   an d   No r th   Af r ica  d ialec t s   p er f o r m ed   s tr o n g ly ,   with   F1 - s co r es  o f   0 . 8 5   a n d   0 . 8 8 ,   r esp ec tiv ely .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 6 7 3 - 1 6 8 1   1678       Fig u r e  4 .   C o n f u s io n   m atr i x   o f   th e  d ialec t c lass if icatio n   r esu lts       T ab le  3 .   C lass if icatio n   r ep o r t  s h o win g   p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1 - s co r es b y   d ialec t   C l a s ses   P r e c i s i o n   R e c a l l   F1 - sc o r e   S u p p o r t   G u l f   0 . 8 1   0 . 9 0   0 . 8 5   1 5 9   Le v a n t i n e   0 . 9 1   0 . 8 2   0 . 8 6   1 6 6   M e s o p o t a m - i a n   0 . 9 3   0 . 9 1   0 . 9 2   1 6 4   N i l e _ V a l l e y   0 . 9 1   0 . 8 5   0 . 8 8   1 7 3   N o r t h _ A f r i c a   0 . 8 4   0 . 9 3   0 . 8 8   1 3 8       T h o u g h   L ev a n tin e  r ec o r d ed   a  s lig h tly   lo wer   r ec all  ( 0 . 8 2 ) ,   it  m ain tain ed   h ig h   p r ec is io n   ( 0 . 9 1 ) ,   in d icatin g   th at   p r ed ictio n s   f o r   th is   class   wer e  co n s er v ativ e  y et  r eliab le.   T h e   Nile  Valley   d ialec t  s h o wed   co n s is ten t  r esu lts   with   an   F1 - s co r e  o f   0 . 8 8 ,   f u r th er   c o n f ir m in g   b alan ce d   p er f o r m an ce   ac r o s s   class e s .   T h e  lear n i n g   c u r v es  i n   Fig u r e   5   s h o w  s m o o th   co n v er g en ce ,   with   ac cu r ac y   s tead ily   im p r o v in g   a n d   lo s s   d ec lin in g   th r o u g h o u t  tr ai n in g .   T h e  clo s e  alig n m e n t  b et wee n   tr ain in g   a n d   v a lid atio n   t r ajec to r ies   in d icate s   th e  ab s en ce   o f   o v er f itti n g ,   th er eb y   v alid atin g   th e  s tab ilit y ,   r eliab ilit y ,   an d   g en er aliza b ilit y   o f   th e  p r o p o s ed   m o d el.           Fig u r e  5 .  T r ain in g   a n d   v alid atio n   lo s s   an d   ac cu r ac y   g r ap h s     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A cc en t - a w a r e  a r a b ic  s p ee ch   p r o ce s s in g   u s in g   C N N – B i LS T M fo r   d ia lect  …    ( Ta r ik    A b d el - K a r ee m   A b u A in )   1679   I n iti all y ,   t h e   s y s te m atic   a u g m en t ati o n   m et h o d   ta ck le d   t h e   p r o b l em   o f   u n e v e n   c lass   d is t r i b u ti o n   a n d   in t r o d u ce d   ac o u s ti c  d i v e r s it y   b y   s i m u la ti n g   t h e   p h y s i ca l   d i f f e r e n c es  b e twe en   s p ea k er s .   T h is   e n a b le d   t h e   m o d el   to   g e n e r a liz e   m o r e   ef f e cti v e ly   a cr o s s   d i ale cts   r at h e r   t h a n   o v er f it ti n g   to   t h e   m o s t   f r e q u e n t   class es.   M o r e o v e r ,     th e   h y b r i d   C NN - B iLS T M   m o d el   was   f o u n d   to   b e   a d v a n t ag eo u s   s i n c e  i t  c o m b i n e d   t h e   e x t r a cti o n   o f   lo ca l   s p e ct r al   f e at u r es   wi th   t h e   c a p a cit y   t o   c a p t u r e   l o n g - r a n g e   d e p e n d e n c ies   b e twe en   c o n s ec u ti v e   o b s e r v a ti o n s ,     a  f e at u r e  w h i c h   is   i m p o r t an t  f o r   d is ti n g u is h i n g   s u b tl e  v o c al   d i f f er e n ce s   i n   cl o s e ly   r el at ed   d ia lects .   T h e  m ain   r ea s o n   f o r   th e  m is class if icatio n s   in   th e  co n f u s io n   m atr ix   is   th e  p r esen ce   o f   s im ilar   ter m s ,   wh ich   s h o ws  th at  th e  task   its elf   is   d if f icu lt ,   r ath er   th an   p o in tin g   to   an y   s h o r tco m i n g s   in   th e  m eth o d o lo g y .   Mo r eo v er ,   th e  s tab ilit y   o f   th e  lear n in g   cu r v es  co n f i r m s   th e  r o b u s tn ess   o f   th e  o p tim izatio n   p r o ce s s   an d   s h o ws  th at  th er e  is   n o   o v er f itti n g .   W h en   co m p a r ed   with   p r e v io u s   s tu d ies  th at   u s ed   s h a llo w  class if ier s   o r     s in g le - s tr ea m   n eu r al   n etwo r k s ,   th e  p r esen t   ex p er im e n t  ac h iev es  a  b etter   b alan ce   b etw ee n   ac cu r ac y   an d   g en er aliza tio n .   T h is   s u g g ests   th at  C NN - B iLST M  m o d els  h av e   p r o m is e  as  a  v alu a b l e  way   f o r   f u tu r e   d ev elo p m e n t  in   ac ce n t - s en s itiv e  Ar a b ic  s p ee ch   tech n o l o g ie s .   T ab le  4   d em o n s tr ates  a  co m p ar ativ e  s u m m ar y   o f   o u r   m eth o d   in   c o m p ar is o n   t o   ex is tin g   ap p r o ac h es  th at   also   u s ed   s im ilar   Yo u T u b e - b ased   d atasets .       T ab le  4 .   Per f o r m an ce   co m p a r is o n   with   ex is tin g   m eth o d s   S t u d y   M o d e l   D a t a s e t   A c c u r a c y   ( %)   A l sh a b a n a h   a n d   A n n a v a r a m   [ 1 ]   A   d e e p   l e a r n i n g   c l a ssi f i c a t i o n   mo d e l   O v e r   6 6 , 0 0 0   a u d i o   f i l e s   f r o m   t h e   Y o u Tu b e   ADI - 1 7   M I T  d a t a se t   A c h i e v e d   8 6 %  a c c u r a c y   i n   t e s t   d a t a   K e l e g   e t   a l .   [ 2 ]   M a c h i n e   l e a r n i n g   m o d e l s   ( K - N e a r e st   N e i g h b o r   ( K N N ) ,   R a n d o m F o r e s t   ( R F ) ,   M u l t i - La y e r   P e r c e p t r o n   ( M LP) ,   a n d   A r t i f i c i a l   N e u r a l   N e t w o r k s  (ANN))   Th e   d a t a se t   w a s   g a t h e r e d   f r o m Y o u T u b e   v i d e o s  a n d   a u d i o   s e g me n t s  l a b e l e d   b y   h u m a n   e x p e r t s   -   M F C C   f e a t u r e s   K N N :   6 2 %,   R F :   6 0 %   M LP:   3 3 %,   A N N :   4 2 %     -   TFCC   F e a t u r e s   K N N :   7 6 %,   R F :   6 4 %   M LP:   3 4 %,   A N N :   4 1 %   Th e   p r o p o s e d   met h o d   H y b r i d   c o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k - b i d i r e c t i o n a l   l o n g   sh o r t - t e r m   mem o r y   ( C N N - B i LST M )   m o d e l   Th e   d a t a se t   w a s   c o l l e c t e d   f r o m  v a r i o u s  Y o u T u b e   v i d e o s   a n d   d i v i d e d   i n t o   f i v e   c a t e g o r y   g r o u p s ,   s u c h   a s L e v a n t i n e ,   G u l f ,   N i l e   V a l l e y ,   M e s o p o t a m i a n ,   a n d   N o r t h   A f r i c a n   A c h i e v e d   8 8 %  a c c u r a c y   i n   t e s t   d a t a       5.   CO NCLU SI O N   T h e  p ap er   s h o ws  th at  th e  C NN - B iLST M  f r am ewo r k   d ea ls   with   th e  lo n g - s tan d in g   p r o b lem   o f   class if y in g   Ar ab ic  d ialec ts ,   ac h iev in g   an   o v er all  ac cu r ac y   o f   8 8 % a n d   s h o win g   co n s is ten t p er f o r m an ce   with in   f iv e  d ialec t  g r o u p s .   W h at  m ak es  th e  m o d el  s p ec ial  is   its   h y b r id   a r ch itectu r e,   th is   ar ch itectu r e  co m b in in g   co n v o l u tio n al  lay e r s   th at  p ick   o u t   lo ca l  s p ec tr al  f ea tu r es  wi th   B iLST M  u n its   ca p ab le   o f   ca p tu r in g   tem p o r al  d ep en d e n cies.  I t  is   b ec au s e  o f   th is   d esig n   th at  th e   m o d el  i s   ab le  to   ef f ec tiv ely   tell  th e  d if f er en ce   b etwe en   clo s ely   r elate d   d ialec ts .   Mo r e o v er ,   th e   s tr u ctu r ed   d ata  au g m en tatio n   s tr ateg y   c o m b ated   th e  p r o b lem   o f   class   im b alan ce   b y   in t r o d u cin g   ac o u s tic  v ar iab ilit y ,   th u s   im p r o v i n g   r o b u s tn ess   in   r ea l - wo r ld   s itu atio n s .   E v en   th o u g h   th e  d ataset  h as  b ee n   b alan ce d   u s in g   au g m en t atio n ,   th e  Yo u T u b e   r ec o r d in g s   in clu d e   u n co n tr o lled   n o is e  an d   v ar iati o n s   b etwe en   c h an n els ,   w h ich   im p ed e  th e   m o d el' s   ab i lity   to   g en er alize   to   clea r   s p ee ch .   T h e  d is tin ctio n   b etwe en   d ialec t  g r o u p s   s u ch   as  I r aq i   an d   Ku waiti  o r   b etwe en   Alg e r ian   an d   Mo r o cc a n   s till   r em ain s   u n r eso lv ed ,   m ak in g   it  d if f icu lt  to   a p p ly   th e  m o d el  to   m in o r   d ialec t  d if f er en ce s .     Mo r eo v er ,   th e  tr ain - test   s p lit  was  ca r r ied   o u t  at  th e  s am p le  l ev el,   wh ich   m ig h t  r esu lt  in   ex ce s s iv ely   o p tim is ti c   e s tim ates  o f   ac cu r ac y .   Fu tu r e  wo r k   m ig h t  s tu d y   tr a n s f o r m er - b ased   au d io   m o d els  s u ch   as  W h is p er   an d   W av 2 Vec ,   as  well  a s   x - v ec to r   em b ed d in g s ,   in   o r d er   to   in cr ea s e  s p ea k er   r o b u s tn ess .   Mo r eo v er ,     th e  d ev elo p m en t  o f   m u ltimo d al  ASR   s y s tem s   th at  in teg r ate  b o th   ac o u s tic  an d   tex tu a l  cu es  co u ld   also   co n tr ib u te  to   b etter   d ialec t c o v er ag e.       ACK NO WL E DG M E N T S     T h e  r esear ch   wo r k   was  s elf - s u p p o r ted .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   T h e  r esear ch   wo r k   was  s elf - f u n d ed .       AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th e  C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 7 7 6   I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l ,   Vo l.  15 ,   No .   4 ,  Dec em b er   20 26 :  1 6 7 3 - 1 6 8 1   1680   Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   F o   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   T ar ik   Ab d el - Kar ee m   Ab u Ain   ✓   ✓       ✓     ✓     ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   W alee d   Ab d el  Kar im   Ab u ain       ✓   ✓     ✓     ✓                 C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT     T h e  au th o r   s tates n o   co n f lict o f   in ter est.       I NF O RM E D  CO NS E N T     No t  Ap p licab le   –   th is   r esear ch   r eq u ir es n o   h u m an   o r   in d i v id u al  co n s en t.       E T H I CAL AP P RO V AL     No t  Ap p licab le   –   th is   r esear ch   d id   n o t   in v o l v e  an y   h u m a n   p a r ticip atio n .       DATA AV AI L AB I L I T Y    Data s ets we r e  co llected   f r o m   v ar io u s   Yo u T u b e  v id eo s .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   A .   A l sh a b a n a h   a n d   M .   A n n a v a r a m,   “ O n   u si n g   A r a b i c   l a n g u a g e   d i a l e c t s  i n   r e c o mm e n d a t i o n   sy s t e ms , ”   i n   Fi n d i n g s  o f   t h e   Asso c i a t i o n   f o r   C o m p u t a t i o n a l   L i n g u i st i c s:   N A AC L   2 0 2 5 ,   2 0 2 5 ,   p p .   2 1 7 8 – 2 1 8 6 ,   d o i :   1 0 . 1 8 6 5 3 / v 1 / 2 0 2 5 . f i n d i n g s - n a a c l . 1 1 5 .   [ 2 ]   A .   K e l e g ,   S .   G o l d w a t e r ,   a n d   W .   M a g d y ,   “ R e v i si t i n g   c o mm o n   a ss u m p t i o n s   a b o u t   A r a b i c   D i a l e c t s   i n   N LP, ”   i n   P ro c e e d i n g s   o f   t h e   6 3 r d   An n u a l   M e e t i n g   o f   t h e   Ass o c i a t i o n   f o r   C o m p u t a t i o n a l   L i n g u i st i c s   ( Vo l u m e   1 :   L o n g   Pa p e rs) ,   2 0 2 5 ,   p p .   3 3 0 9 – 3 3 2 7 ,     d o i :   1 0 . 1 8 6 5 3 / v 1 / 2 0 2 5 . a c l - l o n g . 1 6 6 .   [ 3 ]   M .   H a b b a s h   e t   a l . ,   “ R e c o g n i t i o n   o f   A r a b i c   a c c e n t s   f r o m   En g l i s h   s p o k e n   s p e e c h   u si n g   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   I E EE   Ac c e ss ,    v o l .   1 2 ,   p p .   3 7 2 1 9 – 3 7 2 3 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / a c c e s s. 2 0 2 4 . 3 3 7 4 7 6 8 .   [ 4 ]   K .   K a sh i f ,   A .   A l w a n ,   Y .   W u ,   L .   D e   N a r d i s ,   a n d   M . - G .   D i   B e n e d e t t o ,   “ M K EL M   b a s e d   mu l t i - c l a ssi f i c a t i o n   mo d e l   f o r   f o r e i g n   a c c e n t   i d e n t i f i c a t i o n , ”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 6 ,   p .   e 3 6 4 6 0 ,   A u g .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 3 6 4 6 0 .   [ 5 ]   A .   A l i w y ,   H .   Ta h e r ,   a n d   Z.   A b o A l t a h e e n ,   “ A r a b i c   d i a l e c t s   i d e n t i f i c a t i o n   f o r   a l l   A r a b i c   c o u n t r i e s, ”   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   Fi f t h   Ar a b i c   N a t u r a l   L a n g u a g e   Pro c e ss i n g   W o rks h o p ,   p p .   3 0 2 – 3 0 7 ,   2 0 2 0 .   [ 6 ]   M .   El m a h d y ,   R .   G r u h n ,   a n d   W .   M i n k e r ,   N o v e l   t e c h n i q u e s f o r  d i a l e c t a l   Ara b i c   s p e e c h   re c o g n i t i o n .   S p r i n g e r   U S ,   2 0 1 2 .   [ 7 ]   N .   A l sa d h a n ,   “ A   n o v e l   d i a l e c t - a w a r e   f r a mew o r k   f o r   t h e   c l a ss i f i c a t i o n   o f   A r a b i c   D i a l e c t s  a n d   e m o t i o n s , ”   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   2 1 ,   n o .   1 ,   p p .   8 8 – 9 5 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 8 4 4 / j c ss p . 2 0 2 5 . 8 8 . 9 5 .   [ 8 ]   W .   M .   S .   Y a f o o z ,   “ E n h a n c i n g   A r a b i c   d i a l e c t   d e t e c t i o n   o n   s o c i a l   m e d i a :   a   h y b r i d   m o d e l   w i t h   a n   a t t e n t i o n   me c h a n i sm, ”   I n f o rm a t i o n   ( S w i t zer l a n d ) ,   v o l .   1 5 ,   n o .   6 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i n f o 1 5 0 6 0 3 1 6 .   [ 9 ]   H .   El saf t y ,   B .   A b d o u ,   T.   D e u ß e r ,   M .   P i e l k a ,   C .   B a u c k h a g e ,   a n d   R .   S i f a ,   “ A r D i a :   i m p r o v i n g   a r a b i c   d i a l e c t a l   l a n g u a g e   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   a   n o v e l   d a t a se t , ”   Pro c e e d i n g s   o f   t h e   I n t e rn a t i o n a l   A AAI  C o n f e re n c e   o n   W e b   a n d   S o c i a l   Me d i a ,   v o l .   1 9 ,     n o .   I c w sm,  p p .   2 4 1 3 – 2 4 2 2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 6 0 9 / i c w sm. v 1 9 i 1 . 3 5 9 4 4 .   [ 1 0 ]   H .   S a l e h   e t   a l . ,   “ A d v a n c i n g   a r a b i c   d i a l e c t   d e t e c t i o n   w i t h   h y b r i d   st a c k e d   t r a n sf o r mer  mo d e l s, ”   F ro n t i e rs   i n   H u m a n   N e u ro s c i e n c e ,  v o l .   1 9 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 8 9 / f n h u m. 2 0 2 5 . 1 4 9 8 2 9 7 .   [ 1 1 ]   B .   M .   A b d u l l a h ,   M .   B a a s,  B .   M ö b i u s,  a n d   D .   K l a k o w ,   “ V o i c e   c o n v e r si o n   i m p r o v e s  c r o ss - d o ma i n   r o b u s t n e ss  f o r   sp o k e n   a r a b i c   d i a l e c t   i d e n t i f i c a t i o n , ”   2 0 2 5 .   [ 1 2 ]   R .   A l h a r b i ,   “ M F - S a u d i :   A   m u l t i mo d a l   f r a mew o r k   f o r   b r i d g i n g   t h e   g a p   b e t w e e n   a u d i o   a n d   t e x t u a l   d a t a   f o r   S a u d i   d i a l e c t   d e t e c t i o n , ”   J o u rn a l   o f   K i n g   S a u d   U n i v e rsi t y   -   C o m p u t e r   a n d   I n f o rm a t i o n   S c i e n c e s ,   v o l .   3 6 ,   n o .   6 ,   p .   1 0 2 0 8 4 ,   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . j k s u c i . 2 0 2 4 . 1 0 2 0 8 4 .   [ 1 3 ]   A .   A .   A l su w a y l i m i ,   “ A r a b i c   d i a l e c t   i d e n t i f i c a t i o n   i n   s o c i a l   me d i a :   A   h y b r i d   m o d e l   w i t h   t r a n sf o r m e r   mo d e l s  a n d   B i LST M , ”   H e l i y o n ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 7 ,   p .   e 3 6 2 8 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . h e l i y o n . 2 0 2 4 . e 3 6 2 8 0 .   [ 1 4 ]   N .   Ti b i   a n d   M .   A n o u a r   B e n   M e ss a o u d ,   “ A r a b i c   d i a l e c t   c l a ss i f i c a t i o n   u s i n g   a n   a d a p t i v e   d e e p   l e a r n i n g   mo d e l , ”     Bu l l e t i n   o f   El e c t ri c a l   E n g i n e e ri n g   a n d   I n f o rm a t i c s ,   v o l .   1 4 ,   n o .   2 ,   p p .   1 1 0 8 – 1 1 1 6 ,   A p r .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / e e i . v 1 4 i 2 . 8 1 6 5 .   [ 1 5 ]   A .   R .   A l i ,   “ M u l t i - D i a l e c t   A r a b i c   sp e e c h   r e c o g n i t i o n , ”   i n   2 0 2 0   I n t e r n a t i o n a l   J o i n t   C o n f e r e n c e   o n   N e u r a l   N e t w o rk s (I J C N N ) ,   2 0 2 0 ,   p p .   1 – 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i j c n n 4 8 6 0 5 . 2 0 2 0 . 9 2 0 6 6 5 8 .   [ 1 6 ]   M .   A l - A y y o u b ,   M .   K .   R i h a n i ,   N .   I .   D a l g a m o n i ,   a n d   N .   A .   A b d u l l a ,   “ S p o k e n   A r a b i c   d i a l e c t s  i d e n t i f i c a t i o n :   Th e   c a se   o f   E g y p t i a n   a n d   J o r d a n i a n   d i a l e c t s, ”   i n   2 0 1 4   5 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n f o rm a t i o n   a n d   C o m m u n i c a t i o n   S y st e m s  ( I C I C S ) ,   A p r .   2 0 1 4 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / i a c s . 2 0 1 4 . 6 8 4 1 9 7 0 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J I n f   &   C o m m u n   T ec h n o l     I SS N:   2252 - 8 7 7 6       A cc en t - a w a r e  a r a b ic  s p ee ch   p r o ce s s in g   u s in g   C N N – B i LS T M fo r   d ia lect  …    ( Ta r ik    A b d el - K a r ee m   A b u A in )   1681   [ 1 7 ]   F .   S .   A l – A n z i   a n d   B .   S .   S .   Th a n k a l e e l a ,   “ R e g i o n - w i s e   r e c o g n i t i o n   a n d   c l a ss i f i c a t i o n   o f   A r a b i c   d i a l e c t s  a n d   v o c a b u l a r y :     a   d e e p   l e a r n i n g   a p p r o a c h , ”   A p p l i e d   S c i e n c e s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 2 ,   p .   6 5 1 6 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / a p p 1 5 1 2 6 5 1 6 .   [ 1 8 ]   A .   A l sa h e e l ,   N .   A l m a t r a f i ,   N .   A l h u m a i d ,   D .   M .   I b r a h i m ,   a n d   A .   A .   A l - S h a r g a b i ,   “ E n h a n c i n g   A r a b i c   d i a l e c t   c l a ssi f i c a t i o n   w i t h   d e e p   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s , ”   i n   2 0 2 5   5 t h   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Em e r g i n g   S m a r t   T e c h n o l o g i e s  a n d   Ap p l i c a t i o n s  ( e S m a rT A) ,  A u g .   2 0 2 5 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / e sm a r t a 6 6 7 6 4 . 2 0 2 5 . 1 1 1 3 2 2 7 3 .   [ 1 9 ]   G .   A l - S h w a y y a t   a n d   O .   N .   G e r e k ,   “ H y b r i d   d e e p   l e a r n i n g   a n d   s i g n a l   p r o c e ssi n g   f o r   A r a b i c   d i a l e c t   r e c o g n i t i o n   i n   l o w - r e so u r c e   set t i n g s , ”   a rX i v   p r e p r i n t   a rX i v : 2 5 0 6 . 2 1 3 8 6 ,   2 0 2 5 ,   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p : / / a r x i v . o r g / a b s/ 2 5 0 6 . 2 1 3 8 6 .   [ 2 0 ]   B .   T a l a f h a   e t   a l . ,   “ N A D I   2 0 2 5 :   t h e   f i r st   m u l t i d i a l e c t a l   A r a b i c   sp e e c h   p r o c e s si n g   s h a r e d   t a s k , ”   2 0 2 5 .   [ 2 1 ]   A .   B a r a k a t ,   O .   A l   H a mm a d i ,   A .   A l d h a h e r i ,   a n d   A .   E l n a g a r ,   “ A r a b i c   d i a l e c t   i d e n t i f i c a t i o n   f r o m   sp e e c h , ”   i n   2 0 2 4   1 5 t h   A n n u a l   U n d e rg r a d u a t e   Re se a r c h   C o n f e r e n c e   o n   A p p l i e d   C o m p u t i n g   ( U RC ) ,   A p r .   2 0 2 4 ,   p p .   1 – 6 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / u r c 6 2 2 7 6 . 2 0 2 4 . 1 0 6 0 4 5 5 7 .   [ 2 2 ]   K .   M .   O .   N a h a r ,   O .   M .   A l - H a z a i me h ,   A .   A b u - E i n ,   a n d   M .   A .   A l - B e t a r ,   “ A r a b i c   d i a l e c t   i d e n t i f i c a t i o n   u s i n g   d i f f e r e n t   m a c h i n e   l e a r n i n g   me t h o d s, ”   R e se a rc h   S q u a r e ,   p p .   1 – 2 1 ,   2 0 2 2 .   [ 2 3 ]   M .   H a m i d i   e t   a l . ,   “ M i x e d   A S R   sy st e m  f o r   a ma z i g h   a n d   A r a b i c   u n d e r r e so u r c e d   d i a l e c t s   i n   m a g h r e b   r e g i o n , ”   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 3 1 2 1 9 / o sf . i o / 9 sw 5 4 .   [ 2 4 ]   S .   A l - A z a n i   a n d   E. - S .   M .   El - A l f y ,   “ A u d i o - t e x t u a l   a r a b i c   d i a l e c t   i d e n t i f i c a t i o n   f o r   o p i n i o n   m i n i n g   v i d e o s , ”   i n   2 0 1 9   I EEE   S y m p o s i u m   S e ri e s  o n   C o m p u t a t i o n a l   I n t e l l i g e n c e   ( S S C I ) ,   D e c .   2 0 1 9 ,   p p .   2 4 7 0 – 2 4 7 5 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / ssc i 4 4 8 1 7 . 2 0 1 9 . 9 0 0 3 0 3 1 .   [ 2 5 ]   S .   M a l m a si   a n d   M .   Z a mp i e r i ,   “ A r a b i c   d i a l e c t   i d e n t i f i c a t i o n   i n   sp e e c h   t r a n scri p t s , "   I n   p r o c e e d i n g s   o f   t h e   t h i rd   w o r k sh o p   o n   N L P   f o r   si m i l a r l a n g u a g e s,  v a ri e t i e s  a n d   d i a l e c t s ,   n o .   2 0 1 0 ,   p p .   1 0 6 – 1 1 3 ,   2 0 1 6 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ta r ik   Ab d e l - K a r e e m   Abu Ai n           e a rn e d   h is  first   d e g re e   in   Co m p u ter  S c ien c e   fro m   Ya rm o u k   Un iv e rsit y   in   Jo r d a n   i n   2 0 0 3 .   He   we n t  o n   t o   o b tain   a   m a ste r’s  d e g re e   in   c o m p u ter  sc ien c e   fro m   AMU  Un iv e rsity ,   a lso   in   Jo r d a n ,   i n   2 0 0 7 .   I n   2 0 1 6 ,   h e   re c e iv e d   h is  P h D  i n   Artifi c ial  In telli g e n c e   fro m   th e   A rti ficia l  In tell ig e n c e   Tec h n o l o g y   Ce n ter  a t  th e   De p a rtme n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e ,   Na ti o n a l  Un i v e rsity   o f  M a lay sia   (UK M ).   S in c e   c o m p letin g   h is  e d u c a ti o n ,   h e   h a s  b e e n   wo r k in g   a s  a   c o m p u t e r  sc ien c e   re se a rc h e r  a n d   a   fu ll - ti m e   a c c o ss iate   p ro fe ss o r  in   th e   De p a rtme n t   o f   Co m p u ter   S c ien c e   a t  S EU   Un i v e rsity   in   S a u d i   Ara b ia.  His   re se a rc h   in tere sts  in c l u d e   a rti ficia l  i n telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn i n g   a n d   o p ti m iza ti o n ,   c o m p u ter   v isi o n ,   d e e p   lea rn in g ,   a n d   th e   In tern e t  o f  Th in g s.  He   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :  t. a b o a i n @s e u . e d u . sa .     Wa lee d   Abd e l   K a r i m   Ab u a i n           Wale e d   A b d e l   Ka rim  Ab u a in   re c e iv e d   h is P h D   in   a rti ficia l  in telli g e n c e   in   2 0 1 6   fr o m   th e   Artifi c ial  In telli g e n c e   T e c h n o l o g y   Ce n ter  o f  t h e   Na ti o n a l  Un i v e rsity   o f  M a lay sia ,   De p a rtme n t  o f  Co m p u t e r  S c ien c e   (UK M ).   S in c e   2 0 1 6 ,   h e   is   c u rre n tl y   wo r k in g   a s  a   fu ll - ti m e   a c c o ss iate   p ro fe ss o r  i n   t h e   De p a r tme n t  o f   Co m p u ter  S c ien c e   a t  Taib a h   Un i v e rsity ,   A p p li e d   C o ll e g e ,   S a u d i  Ara b ia.  His   re se a rc h   i n tere sts  i n c lu d e   a rti ficia l   in telli g e n c e ,   m a c h in e   lea rn in g   a n d   o p ti m iza ti o n ,   d a ta  sc ien c e ,   c o m p u ter  v isi o n ,   d e e p   lea rn i n g ,   a n d   t h e   in ter n e t  o f   th i n g s.   He   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  wa b u a in @t a ib a h u . e d u . sa .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.