این دوره با رویکردی جامع و پروژه‌محور، شما را از صفر تا صد مفاهیم و تکنیک‌های شناسایی گوینده همراهی می‌کند. پس از اتمام موفقیت‌آمیز دوره، شما نه تنها دانش نظری عمیقی در این زمینه کسب خواهید کرد، بلکه قادر خواهید بود سیستم‌های شناسایی گوینده خود را طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی کنید:

• آشنایی کامل با مبانی و کاربردهای کلیدی شناسایی گوینده، شامل تشخیص گوینده (Speaker Identification) و تأیید گوینده (Speaker Verification).
• درک عمیق از پردازش سیگنال گفتار، از جمله مفاهیم نمونه‌برداری، فریم‌بندی، پنجره‌بندی و تبدیل‌های فرکانسی.
• تسلط بر تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های صوتی حیاتی مانند MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients)، که ستون فقرات مدل‌سازی گوینده را تشکیل می‌دهند.
• یادگیری مدل‌های آماری پیشرفته شناسایی گوینده از جمله GMM-UBM و i-vectors و نحوه پیاده‌سازی آن‌ها در پایتون.
• کسب مهارت در استفاده از یادگیری عمیق (Deep Learning) برای شناسایی گوینده، با تمرکز بر x-vectors و مدل‌های End-to-End که نتایج پیشرو در صنعت را ارائه می‌دهند.
• آشنایی با معیارهای ارزیابی استاندارد عملکرد سیستم‌های شناسایی گوینده مانند EER (Equal Error Rate) و منحنی‌های DET.
• توانایی کار با کتابخانه‌های محبوب پایتون نظیر Librosa، Scikit-learn، TensorFlow و PyTorch برای توسعه و آزمایش مدل‌ها.
• درک چالش‌های عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های شناسایی گوینده در محیط‌های واقعی (مانند نویز، لهجه‌ها و تغییرات کانال) و راهکارهای مقابله با آن‌ها.
• پیاده‌سازی یک پروژه جامع شناسایی گوینده، از پیش‌پردازش داده‌ها تا ارزیابی نهایی عملکرد سیستم.

شرکت در این دوره نه تنها به افزایش دانش فنی شما کمک می‌کند، بلکه دروازه‌های جدیدی را به روی فرصت‌های شغلی و توسعه فردی شما می‌گشاید:

• کسب مهارت‌های پرتقاضا: فناوری شناسایی گوینده به سرعت در حال رشد است و متخصصان این حوزه در بازار کار جهانی بسیار مورد نیاز هستند. با اتمام این دوره، شما به یکی از افراد با این مهارت‌های ارزشمند تبدیل خواهید شد.
• محتوای به‌روز و معتبر: این دوره توسط یک مؤلف برگزیده کتاب درسی (Award Winning Textbook Author) ارائه شده است، که تضمین‌کننده کیفیت و اعتبار بالای مطالب آموزشی و همگامی با آخرین پیشرفت‌های علمی و صنعتی است.
• یادگیری عملی با پروژه‌های واقعی: تمرکز دوره بر کار عملی، کدنویسی و پروژه‌های واقعی است. این رویکرد به شما کمک می‌کند تا مفاهیم نظری را به طور کامل درک کرده و آن‌ها را در سناریوهای کاربردی به کار ببرید، که برای ورود به صنعت حیاتی است.
• فرصت‌های شغلی گسترده: با تسلط بر شناسایی گوینده، می‌توانید در نقش‌هایی مانند مهندس هوش مصنوعی، دانشمند داده، مهندس یادگیری ماشین، یا محقق در شرکت‌های فناوری، امنیتی و بانکی فعالیت کنید.
• دسترسی رایگان به نرم‌افزار و ابزارها: تمامی نرم‌افزارها، کتابخانه‌ها و دیتاست‌های مورد نیاز برای تمرین‌ها و پروژه‌ها به صورت کاملا رایگان در اختیار شما قرار می‌گیرد، که هزینه یادگیری را به حداقل می‌رساند.
• گواهی معتبر: پس از اتمام دوره، گواهی از یودمی دریافت خواهید کرد که مهارت‌های شما را تأیید کرده و به رزومه شما اعتبار می‌بخشد.

برای بهره‌برداری حداکثری و یکپارچه از محتوای غنی این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: داشتن درک اولیه از ساختارهای داده، توابع، حلقه‌ها و مفاهیم شی‌گرایی در پایتون ضروری است. تمامی پیاده‌سازی‌های عملی و مثال‌های کدنویسی در طول دوره با پایتون انجام می‌شود.
• مبانی جبر خطی و آمار و احتمال: آشنایی ابتدایی با مفاهیم ماتریس‌ها، بردارها، توزیع‌های احتمال (مانند توزیع گاوسی) و آمار توصیفی به درک بهتر الگوریتم‌های مورد استفاده کمک شایانی می‌کند.
• علاقه به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: داشتن اشتیاق و انگیزه برای یادگیری مفاهیم جدید و حل مسائل با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، مهم‌ترین پیش‌نیاز است.
• دسترسی به اینترنت پایدار و کامپیوتر شخصی: برای دانلود نرم‌افزارها، دیتاست‌ها و مشاهده ویدئوهای آموزشی با کیفیت بالا.

نکته مهم: نیازی به تجربه قبلی در زمینه پردازش گفتار، شناسایی گوینده یا یادگیری عمیق نیست. این دوره از پایه‌ای‌ترین مفاهیم آغاز می‌شود و تمامی دانش لازم را به تدریج و با توضیحات کامل ارائه می‌دهد.

بخش ۱: مقدمه‌ای بر شناسایی گوینده و پردازش سیگنال گفتار

• معرفی شناسایی گوینده: تعاریف، تاریخچه و کاربردهای آن در دنیای واقعی.
• تفاوت بین شناسایی گوینده، تشخیص گفتار و شناسایی زبان.
• آشنایی با ماهیت سیگنال گفتار و ویژگی‌های فیزیکی آن.
• اصول تبدیل سیگنال آنالوگ به دیجیتال (ADC)، نرخ نمونه‌برداری و عمق بیت.
• تکنیک‌های پیش‌پردازش سیگنال: پیش‌تاکید، فریم‌بندی سیگنال و اعمال توابع پنجره (مانند پنجره همینگ).

بخش ۲: استخراج ویژگی‌های صوتی کلیدی

• اهمیت استخراج ویژگی: چگونه اطلاعات مهم را از سیگنال خام استخراج کنیم؟
• مقدمه‌ای بر تبدیل فوریه سریع (FFT) و نحوه ساخت طیف‌نگار (Spectrogram).
• MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients): مهم‌ترین ویژگی در پردازش گفتار:
  • درک مقیاس Mel و فیلتر بانک‌های مثلثی.
  • مراحل محاسبه MFCC گام به گام.
  • پیاده‌سازی عملی MFCC در پایتون با کتابخانه Librosa.
• معرفی اجمالی سایر ویژگی‌های صوتی مرتبط.

بخش ۳: مدل‌سازی گوینده با روش‌های آماری

• مقدمه‌ای بر مدل‌های احتمالی و نحوه استفاده از آن‌ها برای شناسایی هویت.
• مدل‌های گاوسی مخلوط (GMM-UBM):
  • نظریه پشت GMM و الگوریتم آموزش آن (EM Algorithm).
  • نقش مدل پس‌زمینه جهانی (UBM) در شناسایی گوینده.
  • مثال عملی پیاده‌سازی و آموزش GMM-UBM برای تأیید هویت.
• مفاهیم i-vectors (Identity Vectors):
  • معرفی فضای واریانس کلی (Total Variability Space).
  • روش استخراج i-vectors و مزایای آن نسبت به MFCC.
  • کاربرد PLDA (Probabilistic Linear Discriminant Analysis) برای امتیازدهی به i-vectors.
• مقایسه تطبیقی GMM و i-vectors و بررسی نقاط قوت و ضعف هر روش.

بخش ۴: شناسایی گوینده مبتنی بر یادگیری عمیق

• مروری بر اصول شبکه‌های عصبی عمیق (DNNs)، شامل لایه‌های متداول و توابع فعال‌سازی.
• Embeddedهای مبتنی بر DNN:
  • معرفی d-vectors و نحوه آموزش آن‌ها.
  • x-vectors: معماری شبکه‌های کانولوشن (CNN) برای استخراج x-vectors و آموزش آن‌ها با Loss functions پیشرفته.
  • چگونه x-vectors به بهترین عملکرد در شناسایی گوینده منجر می‌شوند.
• سیستم‌های End-to-End:
  • مفاهیم سیستم‌های آموزش‌پذیر انتها به انتها و مزایای آن‌ها.
  • آشنایی با رویکردهای Self-supervised learning در حوزه گفتار.
• مقایسه روش‌های سنتی (GMM، i-vector) با روش‌های یادگیری عمیق و بررسی روندهای آینده.

بخش ۵: ارزیابی، چالش‌ها و پیاده‌سازی عملی

• معیارهای ارزیابی عملکرد:
  • دقت، فراخوانی و F1-Score.
  • نرخ خطای برابر (EER) و منحنی‌های DET (Detection Error Trade-off) و نحوه تفسیر آن‌ها.
• مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی:
  • مدیریت نویز محیطی، تغییرات کانال صوتی و آکوستیک اتاق.
  • مسائل مربوط به طول سیگنال و تنظیمات threshold.
  • اخلاقیات و حریم خصوصی در سیستم‌های شناسایی گوینده.
• پیاده‌سازی یک سیستم کامل شناسایی گوینده:
  • انتخاب و آماده‌سازی دیتاست‌های عمومی (مانند LibriSpeech یا VoxCeleb).
  • سیر تا پیاز پیاده‌سازی، آموزش، تست و استقرار یک مدل در سناریوهای عملیاتی.
• معرفی ابزارها و فریم‌ورک‌های پیشرفته برای توسعه سیستم‌های بزرگ‌تر.