لا تزال تقنيات الكلام واللغة التلقائية متحيزة بشكل كبير نحو اللغات ذات الموارد العالية، مما يحد من قابليتها للتطبيق في البيئات اللهجية وقليلة الموارد مثل اللهجة الجزائرية. تتناول هذه الورقة مشكلة بناء نظام محادثة كامل من الكلام إلى الكلام (speech-to-speech) للهجة الجزائرية. نحن نقترح خط معالجة معياري يدمج التعرف التلقائي على الكلام (ASR)، وفهم اللغة الطبيعية (NLU)، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وتوليف الكلام من النص (TTS) ضمن بنية موحدة. لقد قمنا ببناء مجموعات بيانات مخصصة للتعرف على الكلام، وفهم اللغة الطبيعية، وتوليف الكلام في مجال الاتصالات، وقمنا بضبط النماذج المدربة مسبقاً لكل مكون. يعتمد نظام التعرف التلقائي على الكلام على تكييف نموذج Whisper، في حين يدمج نموذج فهم اللغة الطبيعية بين تضمينات المحولات (transformer-based embeddings) وإطار عمل الحوار الموجه بالمهام. كما تم تدريب نظام عصبي لتوليف الكلام من النص على مدونة لهجية تم جمعها حديثاً لتمكين توليد الاستجابات المنطوقة. تظهر النتائج التجريبية أداءً قوياً عبر جميع المكونات، بما في ذلك معدل خطأ منخفض في الكلمات لنظام التعرف على الكلام، ودرجات عالية في تصنيف النوايا والتعرف على الكيانات لنظام فهم اللغة الطبيعية، وجودة مستقرة في توليف الكلام.