ناقشت كلية الهندسة في الجامعة العراقية رسالة الماجستير للطالبة سارة محمد شهود، من قسم هندسة الحاسوب، والموسومة:
“Audio-Visual Learning-based Algorithm for Speech Separation and Enhancement”
وتهدف الرسالة إلى تطوير إطار عمل خفيف الوزن وفعّال حسابيًا لفصل صوت المتحدث المستهدف وتحسينه في البيئات الصوتية الصعبة التي تتضمن الضوضاء وتداخل أصوات المتحدثين. ويعتمد النظام المقترح على دمج الخصائص الصوتية والبصرية، والاستفادة من حركات الوجه والشفاه بوصفها معلومات مساندة تساعد على تمييز كلام المتحدث المستهدف واستعادته بوضوح أعلى.
وقد قدّمت الباحثة نموذج HAVS-Net، الذي يجمع بين تقنيات معالجة الإشارة الصوتية، واستخراج الخصائص البصرية، والدمج المبكر متعدد الوسائط، إلى جانب نمذجة العلاقات الزمنية باستخدام شبكات LSTM وGRU وConv1D. وصُمم النموذج ليحقق توازنًا بين جودة تحسين الكلام وانخفاض التعقيد الحسابي، بما يجعله مناسبًا للتطبيق على الأجهزة محدودة الموارد.
وجرت المناقشة يوم الخميس الموافق 3/9/2026 في كلية الهندسة/الجامعة العراقية، وتألفت لجنة المناقشة من
أ.م.د. ياسر عامر عباس،
وأ. أنس فؤاد أحمد،
وأ.م.د. دريد يحيى محمد،
وأ.د. براء منقذ عبد الجبار.
وفي ختام المناقشة، أُجيزت الرسالة وفق الضوابط العلمية المعتمدة.
