---
dataset_info:
  features:
  - name: audio
    dtype: audio
  - name: id
    dtype: string
  - name: original_id
    dtype: string
  - name: gender
    dtype: string
  - name: age
    dtype: int64
  - name: qalo_alif_len
    dtype: int64
  - name: qalo_waw_len
    dtype: int64
  - name: laa_alif_len
    dtype: int64
  - name: separate_madd
    dtype: int64
  - name: noon_moshaddadah_len
    dtype: int64
  - name: noon_mokhfah_len
    dtype: int64
  - name: allam_alif_len
    dtype: int64
  - name: madd_aared_len
    dtype: int64
  - name: qalqalah
    dtype: int64
  - name: phonetic_transcript
    dtype: string
  - name: sifat
    list:
    - name: ghonna
      dtype: string
    - name: hams_or_jahr
      dtype: string
    - name: istitala
      dtype: string
    - name: itbaq
      dtype: string
    - name: phonemes
      dtype: string
    - name: qalqla
      dtype: string
    - name: safeer
      dtype: string
    - name: shidda_or_rakhawa
      dtype: string
    - name: tafashie
      dtype: string
    - name: tafkheem_or_taqeeq
      dtype: string
    - name: tikraar
      dtype: string
  splits:
  - name: train
    num_bytes: 93825539.0
    num_examples: 159
  download_size: 85854420
  dataset_size: 93825539.0
configs:
- config_name: default
  data_files:
  - split: train
    path: data/train-*
---




* قاعدة بيانات معيارية صغيرة الحجم (159 عينة) لأجل تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي لكشف أخطاء التلاوة وقواعد  تجويد  القرآن الكريم.
* لقد تم بناء هذه قاعدة البيانات على  [qdat](https://huggingface.co/datasets/obadx/qdat) من  [الورقة البحثية](https://www.researchgate.net/profile/Ban-Sharief/publication/350785609_QDAT_A_data_set_for_Reciting_the_Quran/links/6071a3a192851c8a7bb7afd2/QDAT-A-data-set-for-Reciting-the-Quran.pdf)
* المقاطع عبارة عن قارءة لآية: {قَالُوا۟ لَا عِلْمَ لَنَآ إِنَّكَ أَنتَ عَلَّٰمُ ٱلْغُيُوبِ} بسورة المائدة من الآية 109

# آلية بناء البيانات المعيارية
كان لدى qdat بعض العيوب مما أدى لبناء qdat_bench أهمها:
* عدم تغطية كل قواعد التجويد
* كانت تحتوي على 161 قارئ وقام كل قارئ بتسجيل 10 مقاطع لنفس الأحكام والقواعد فقمنا باختيار مقطع لك قارئ

## هيكل البيانات

### الميزات الرئيسية:

- **audio**: الملف الصوتي (معدل العينة: غير محدد، أحادي القناة)
- **id**: معرف فريد لكل عنصر
- **original_id**: المعرف الأصلي في مجموعة البيانات الأصلية
- **gender**: جنس القارئ (ذكر/أنثى)
- **age**: عمر القارئ
- **phonetic_transcript**: النص الصوتي باستخدام حزمة [quran-transcript](https://github.com/obadx/quran-transcript)

### أحكام المدود:

- `qalo_alif_len`: طول مد الألف في كلمة "قالوا" (0-8)
- `qalo_waw_len`: طول مد الواو في كلمة "قالوا" (0-8) 
- `laa_alif_len`: طول مد الألف في كلمة "لا" (0-8)
- `separate_madd`: طول المد المنفصل في "لنا إنك" (0-8)
- `allam_alif_len`: طول مد الألف في كلمة "علام" (0-8)
- `madd_aared_len`: طول المد العارض للسكون (0-8)

### أحكام الغنة:

- `noon_moshaddadah_len`: طول النون المشددة في "إنَّك" (0=جزئي, 1=كامل)
- `noon_mokhfah_len`: طول النون المخفاة في "أنت" (0=نون, 1=جزئي, 2=كامل)

### أحكام القلقلة:

- `qalqalah`: وجود القلقلة في "الغيوب" (0=لا يوجد, 1=يوجد)

### صفات الحروف:

كل مجموعة حروف صوتية مثل: "اااا" في ال `phonetic_transcript` لها 10 صفات في العمود `sifat` على هيئة dictionary 

- `ghonna`: الغنة
- `hams_or_jahr`: الهمس أو الجهر
- `istitala`: الاستطالة
- `itbaq`: الإطباق
- `phonemes`: الأصوات
- `qalqla`: القلقلة
- `safeer`: الصفير
- `shidda_or_rakhawa`: الشدة أو الرخاوة
- `tafashie`: التفشي
- `tafkheem_or_taqeeq`: التفخيم أو الترقيق
- `tikraar`: التكرار

## الاستخدام

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset('obadx/qdat_bench')
print(ds['train'][0])  # عرض العينة الأولى
```

## الإحصائيات

- عدد العينات: 159
- Split: train فقط

![age_gender_histograms](age_gender_histograms.png)

![corectness_histogram](correctness_histogram.png)

![tajweed_columns_histograms](tajweed_columns_histograms.png)


# English

# QDat-Bench Dataset

A benchmark dataset for evaluating model performance in processing Quranic audio recordings with focus on Tajweed rules.

## Description

This dataset contains Quranic audio recordings with detailed annotations for Tajweed characteristics. It is designed to serve as a benchmark for evaluating audio processing models in recognizing Tajweed rules.

## Data Structure

### Main Features:

- **audio**: Audio file (sampling rate: None, mono channel)
- **id**: Unique identifier for each element
- **original_id**: The item's ID in the original dataset
- **gender**: Reciter's gender (male/female)
- **age**: Reciter's age
- **phonetic_transcript**: Phonetic transcription using `quran-transcript` package

### Madd (Prolongation) Rules:

- `qalo_alif_len`: Length of normal madd alif in word "قالوا" (0-8)
- `qalo_waw_len`: Length of normal madd waw in word "قالوا" (0-8)
- `laa_alif_len`: Length of normal madd alif in word "لا" (0-8)
- `separate_madd`: Length of separate madd for "لنا إنك" (0-8)
- `allam_alif_len`: Length of normal madd alif in word "علام" (0-8)
- `madd_aared_len`: Length of madd aared for sukoon (0-8)

### Ghunnah (Nasalization) Rules:

- `noon_moshaddadah_len`: Length of noon moshaddadah in "إنَّك" (0=partial, 1=complete)
- `noon_mokhfah_len`: Length of noon mokhfah in "أنت" (0=noon, 1=partial, 2=complete)

### Qalqalah (Echo) Rules:

- `qalqalah`: Existence of qalqalah for "الغيوب" (0=no qalqalah, 1=has qalqalah)

### Letter Characteristics:

Contains a list of characteristics for each letter:

- `ghonna`: Ghunnah (nasalization)
- `hams_or_jahr`: Hams (whisper) or Jahr (clarity)
- `istitala`: Istitala (elongation)
- `itbaq`: Itbaq (adhesion)
- `phonemes`: Phonemes
- `qalqla`: Qalqalah (echo)
- `safeer`: Safeer (whistling)
- `shidda_or_rakhawa`: Shidda (strength) or Rakhawa (softness)
- `tafashie`: Tafashie (diffusion)
- `tafkheem_or_taqeeq`: Tafkheem (emphasis) or Taqeeq (thinning)
- `tikraar`: Tikraar (repetition)

## Usage

```python
from datasets import load_dataset

ds = load_dataset('obadx/qdat_bench')
print(ds['train'][0])  # Display first sample
```

## Statistics

- Number of samples: 159
- Split: train only


![age_gender_histograms](age_gender_histograms.png)

![corectness_histogram](correctness_histogram.png)

![tajweed_columns_histograms](tajweed_columns_histograms.png)