تم بناء ﻣُﻨﺼﺖِ في الإمارات، ويضع معيارًا عالميًا جديدًا للتعرف على الكلام باللغة العربية، مما يتيح الترجمة السلسة عبر الخدمات الخاصة والعامة
ﺩﺑﻲ30 ﺃﺑﺮﻳﻞ -2025
ﺃﻋﻠﻨﺖ ﺷﺮﻛﺔ AI CNTXT، ﺍﻟﺸﺮﻛﺔ ﺍﻟﻤﺘﺨﺼﺼﺔ ﻓﻲ ﺍﻟﺒﻴﺎﻧﺎﺕ ﻭﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻭﻣﻘرها أبو ظبي بدولة ﺍﻹﻣﺎﺭﺍﺕ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﺍﻟﻤﺘﺤﺪﺓ، ﺍﻟﻴﻮﻡ عن إطلاق برنامج ( ﻣُﻨﺼِّﺖ )— و هوﻧﻤﻮﺫﺝ ﺗﺤﻮﻳﻞ ﺍﻟﻜﻼﻡ ﺇﻟﻰ ﻧﺺ ﺑﺎﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﻣﻦ الجيل الجديد ﻳﺘﻔﻮﻕ ﻋﻠﻰ ﻛﻞ ﺍﻟﻨﻤﺎﺫﺝ ﺍﻟﻌﺎﻟﻤﻴﺔ ﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ، ﺑﻤﺎ ﻓﻲ ﺫﻟﻚ كل ﻣﻦ OpenAI ﻭMeta ﻭMicrosoft ﻭ.ElevenLabs
“ﻣُﻨﺼِّﺖ”– و هو اسم مستوحى من الجذر العربي “إنصات” – يجسد قفزة نوعية في تقنيات الصوت، حيث يستمع بانتباه ويفهم عمق وثراء اللغة العربية. تم تطويره بالكامل في الإمارات العربية المتحدة، ﻭﻳﻀﻊ ﻣﻌﻴﺎﺭﺍً ﺟﺪﻳﺪﺍً ﻟﺪﻗﺔ ﺍﻟﻨﺴﺦ ﻓﻲ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﺍﻟﻔﺼﺤﻰ ﻭﺃﻛﺜﺮ ﻣﻦ 25 ﻟﻬﺠﺔ إقليمية ، ﻣﻤﺎ ﻳُﺘﻴﺢ ﻣﻌﺎﻟﺠﺔ ﺳﻠﺴﺔ للبيانات ﺍﻟﺼﻮﺕية ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﻋﺒﺮ ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎﺕ ﺍﻟﻌﻤﻠﻴﺔ.
ﻳﻌﻜﺲ ﻫﺬﺍ ﺍﻹﻧﺠﺎﺯ ﺍﻟﻜﺒﻴﺮ ﻣﻬﻤﺔ AI CNTXT ﻓﻲ ﺑﻨﺎء ﺗﻘﻨﻴﺔ ﻣﺴﺘﻘﻠﺔ في الذﻛﺎء الاﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﻣُﺼﻤﻢ ﻣﺤﻠﻴﺎً ﻭيخدم المنطقة و يجسد حضور اللغة العربية دوليا، مما يفسح المجال للقدﺭﺓ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻤﻨﺎﻓﺴﺔ ﻋﺎﻟﻤﻴﺎً. ﻳﺘﻮﻓﺮ ﺍﻟﻨﻤﻮﺫﺝ ﺍﻵﻥ ﻋﺒﺮ ﻭﺍﺟﻬﺔ ﺑﺮﻣﺠﺔ ﺍﻟﺘﻄﺒﻴﻘﺎﺕ (API) و (On-Premises)، ﻭﻳﻤﻜﻦ ﻧﺸﺮﻩ ﻣﺤﻠﻴﺎً ﻟﻠﻤﺆﺳﺴﺎﺕ ﺍﻟﺘﻲ ﺗﺴﻌﻰ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺘﺤﻜﻢ ﺍﻟﻜﺎﻣﻞ ﻓﻲ ﺑﻴﺎﻧﺎﺗﻬﺎ.
كيف تقوم ﻣُﻨﺼﺖ بتمكين حلول التعرف على الصوت العربي؟
تم تصميم Munsit لتوفير نسخ عربية دقيقة للغاية عبر مجموعة متنوعة من السيناريوهات العالمية الحقيقية. معالجة الطلب المتزايد على الحلول الموثوقة للغة العربية، تمنح Munsit القوة للتطبيقات الأساسية، بما في ذلك:
التفريغ النصي لـ مبدعي المحتوى: تولد تلقائيًا نصوص عربية دقيقة للأفلام والفيديوهات والبودكاست.
ملاحظات الاجتماعات والمحاضر: تحول الاجتماعات والمناقشات إلى اللغة العربية، وتدعم الوثائق الرسمية والحفاظ على السجلات بكفاءة.
دعم مركز الاتصال: تحول الرسائل الصوتية وتفاعلات الدردشة الروبوتية باللغة العربية إلى نص، لتبسيط عمليات التغذية الراجعة وضمان الجودة.
خدمات الحكومة والجمهور: تقدم خدمات تحويل الصوت إلى نص وفهم اللهجة مصممة للاحتياجات العامة للقطاع، مثل معالجة طلبات المواطنين وضمان التواصل القابل للوصول.
مُصمم ﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ، مدرب ﻋﻠﻰ ﺍﻷﺻﻮﺍﺕ ﺍﻟﺤﻘﻴﻘﻴﺔ
لتطوير Munsit، ﻗﺎﻣﺖ AI CNTXT ﺑﻤﻌﺎﻟﺠﺔ ﺃﻛﺜﺮ ﻣﻦ 30 ﺃﻟﻒ ﺳﺎﻋﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﺼﻮﺕ ﺍﻟﻌﺮﺑﻲ، ﻭﺻﻘﻠﻬﺎ ﺇﻟﻰ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﺑﻴﺎﻧﺎﺕ ﻋﺎﻟﻴﺔ ﺍﻟﺠﻮﺩﺓ ﺗﺒﻠﻎ 15 ﺃﻟﻒ ﺳﺎﻋﺔ تحتوي على ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻭﺍﺳﻌﺔ ﻣﻦ ﺍﻟﻠﻬﺠﺎﺕ والنبرات الصوتية والفئات العمرية والبيئات المختلفة.
ﻳﺘﻢ ﺗﺸﻐﻴﻞ Munsit ﺑﻮﺍﺳﻄﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻤﺘﻘﺪﻡ ﻭﺍﻷﺩﺍء ﺍﻟﻌﺎﻟﻲ ﺍﻟﺒﻨﻴﺔ ﺍﻟﺘﺤﺘﻴﺔ ﻟﺸﺮﻛﺔ NVIDIA، ﻣﻤﺎ ﻳﻮﻓﺮ ﻧﺴﺨﺎً ﺳﺮﻳﻌﺔ ﻭﺩﻗﻴﻘﺔ ﻟﻤﺠﻤﻮﻋﺔ ﻣﺘﻨﻮﻋﺔ ﻣﻦ ﺣﺎﻻﺕ ﺍﻻﺳﺘﺨﺪﺍﻡ ﺍﻟﻨﺎﻃﻘﺔ ﺑﺎﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ – ﻣﻦ ﻣﺮﺍﻛﺰ ﺍﻻﺗﺼﺎﻝ ﻭﺍﻟﺨﺪﻣﺎﺕ ﺍﻟﻌﺎﻣﺔ ﺇﻟﻰ ﺍﻟﺘﻌﻠﻴﻢ ﻭﺍﻹﻋﻼﻡ.
الأداء العالمي الرائد في الذكاء الاصطناعي العربي
في مقياس التصنيف لـ Hugging Face، أكدت Munsit-1 أنها تفوقت على أفضل أنظمة التعرف على الكلام العالمية – بما في ذلك OpenAI’s Whisper و GPT-40 Transcribe، و Meta’s SeamlessM4T، و ElevenLabs’ Scribe، و Microsoft Azure’s Speech-to-Text – في مجموعات البيانات العربية
أصدرت شركة CNTXT AI و هو أيضًا ورقة بحثية مفصلة، توضح بنية النموذج، ومنهجية التدريب، ونتائج التقييم — مما يعزز التزامها بالشفافية والابتكار المفتوح.
“ﻳﻌﺘﺒﺮ ﺑﺮﻧﺎﻣﺞ ” ﻣﻨﺼُﺖِ ” ﺃﻛﺜﺮ ﻣﻦ ﻣﺠﺮﺩ ﺇﻧﺠﺎﺯ ﻛﺒﻴﺮ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻝ ﺍﻟﺘﻌﺮﻑ ﻋﻠﻰ ﺍﻟﻜﻼﻡ، ﻓﻬﻮ ﺇﻋﻼﻥ ﺑﺄﻥ ﺍﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ ﺗﻨﺘﻤﻲ ﺇﻟﻰ ﻃﻠﻴﻌﺔ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻌﺎﻟﻤﻲ،”ﻗﺎﻝ ﻣﺤﻤﺪ ﺃﺑﻮ ﺍﻟﺸﻴﺦ، الرئيس ﺍﻟﺘﻨﻔﻴﺬﻱ ﻟﺸﺮﻛﺔ CNTXT AI. ﻟﻘﺪ ﺃﺛﺒﺘﻨﺎ ﺃﻥ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺍﻟﻌﺎﻟﻤﻲ ﻻ ﻳﺤﺘﺎﺝ ﺇﻟﻰ ﺍﺳﺘﻴﺮﺍﺩ، ﺑﻞ ﻳﻤﻜﻦ ﺑﻨﺎﺅﻩ ﻫﻨﺎ، ﺑﺎﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ، ومن أجل العالم العربي. ﻫﺬﺍ ﺍﻹﻃﻼﻕ ﻳﻀﻊ ﻣﻌﻴﺎﺭﺍً ﺟﺪﻳﺪﺍً ﻟﻠﺘﻜﻨﻮﻟﻮﺟﻴﺎ ﺍﻟﺴﻴﺎﺩﻳﺔ، ﺻﻨﻌُﺖ ﻓﻲ ﺍﻹﻣﺎﺭﺍﺕ ﻭﺟﺎﻫﺰﺓ ﻟﻠﻌﺎﻟﻢ.
ومع تزايد الطلب على حلول الصوت العربية، أصبح “ﻣﻨﺼُﺖِ” جاهزاً لتمكين حلول عملية تشمل:
دعم العملاء الآلي
الترجمة الفورية
واجهات برمجة التطبيقات للمطورين
أنظمة التفاعل الصوتي في الخدمات العامة
ﺧﻄﻮﺓ ﺍﺳﺘﺮﺍﺗﻴﺠﻴﺔ ﻧﺤﻮ ﺍﻟﺮﻳﺎﺩﺓ ﻓﻲ ﻣﺠﺎﻝ ﺍﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ ﺑﺎﻟﻠﻐﺔ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ
ﻳﻌﺪ ﻣﺸﺮﻭﻉ Munsit-1 ﺍﻟﺨﻄﻮﺓ ﺍﻷﻭﻟﻰ ﻓﻲ ﺧﺎﺭﻃﺔ ﻃﺮﻳﻖ ﺃﻭﺳﻊ ﻧﻄﺎﻗﺎً ﻧﺤﻮ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ ﻛﺎﻣﻠﺔ ﻣﻦ ﺗﻘﻨﻴﺎﺕ ﺍﻟﺼﻮﺕ ﺍﻟﻌﺮﺑﻴﺔ – ﻣﻦ TTS ﺇﻟﻰ
ﺍﻟﻤﺴﺎﻋﺪﻳﻦ ﺍﻟﺼﻮﺗﻴﻴﻦ ﺑﺎﻟﺬﻛﺎء ﺍﻻﺻﻄﻨﺎﻋﻲ.
“هذه هي النسخة الأولى فقط”، أضاف أبو شيخ. “ما سيأتي بعد ذلك سيعيد تعريف كيفية فهم اللغة العربية والتحدث بها ومعالجتها بواسطة الآلات — بشروطنا، بلغتنا
CNTXT AI
تُعد CNTXT AI شركة بيانات وذكاء اصطناعي مقرها الإمارات العربية المتحدة، تُتيح للمؤسسات إعداد، وبناء، واختبار، ونشر، وتوسيع حلول الذكاء الاصطناعي مع الحفاظ على السيطرة الكاملة على البيانات. تشتهر الشركة بتقنياتها المتطورة في التقسيم الذكي، وتركز على تسريع تطوير ونمو تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يمكّن المؤسسات من تخصيص ونشر نماذج البيانات التوليدية لإنتاج بيانات أكثر واقعية.