اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی FastAPI و Speech Recognition APIs: ادغام با Speech Recognition APIs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره FastAPI و Speech Recognition APIs: ادغام با Speech Recognition APIs

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: فست ای‌پی‌آی (FastAPI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر APIها و وب سرویس‌ها
• 2. FastAPI چیست و چرا باید از آن استفاده کنیم؟
• 3. مقایسه FastAPI با فریمورک‌های دیگر (Flask, Django)
• 4. راه‌اندازی محیط توسعه پایتون (Virtual Environments)
• 5. نصب FastAPI و سرور ASGI (Uvicorn)
• 6. ساخت اولین API: سلام دنیا!
• 7. آشنایی با عملیات مسیر (Path Operations) و متدهای HTTP
• 8. پارامترهای مسیر (Path Parameters) و اعتبارسنجی نوع داده
• 9. پارامترهای کوئری (Query Parameters) و مقادیر پیش‌فرض
• 10. بدنه درخواست (Request Body) با استفاده از مدل‌های Pydantic
• 11. اعتبارسنجی داده‌های ورودی با Pydantic
• 12. مدل‌های پاسخ (Response Models) برای کنترل خروجی
• 13. مستندات تعاملی خودکار با Swagger UI
• 14. مستندات جایگزین با ReDoc
• 15. کدهای وضعیت HTTP و نحوه استفاده از آنها در FastAPI
• 16. کار با داده‌های فرم (Form Data)
• 17. آپلود فایل با استفاده از UploadFile
• 18. آپلود چندین فایل به صورت همزمان
• 19. وابستگی‌ها (Dependencies) و تزریق وابستگی (Dependency Injection)
• 20. ایجاد وابستگی‌های قابل استفاده مجدد
• 21. امنیت: مقدمه‌ای بر احراز هویت و مجوزها
• 22. پیاده‌سازی احراز هویت پایه (HTTP Basic Auth)
• 23. مقدمه‌ای بر OAuth2 و توکن‌های JWT
• 24. ساختاردهی پروژه‌های بزرگ با APIRouter
• 25. میان‌افزار (Middleware) و کاربردهای آن
• 26. مدیریت خطاهای CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
• 27. مدیریت خطاها با Exception Handlers
• 28. وظایف پس‌زمینه (Background Tasks)
• 29. مفهوم برنامه‌نویسی غیرهمزمان (Asynchronous) در FastAPI
• 30. تست اپلیکیشن‌های FastAPI با Pytest
• 31. مقدمه‌ای بر تشخیص گفتار (Automatic Speech Recognition - ASR)
• 32. آشنایی با نحوه کارکرد سیستم‌های ASR
• 33. مفاهیم کلیدی: مدل صوتی، مدل زبان
• 34. مروری بر APIهای تشخیص گفتار محبوب (Google, Whisper, AssemblyAI)
• 35. مبانی فایل‌های صوتی: فرمت‌ها (WAV, MP3, FLAC)
• 36. مبانی فایل‌های صوتی: نرخ نمونه‌برداری، کانال‌ها و عمق بیت
• 37. کار با فایل‌های صوتی در پایتون با کتابخانه pydub
• 38. تبدیل فرمت‌های صوتی به یکدیگر
• 39. پیش‌پردازش صدا: نرمال‌سازی و حذف نویز پایه
• 40. معرفی مدل Whisper از OpenAI
• 41. نصب و راه‌اندازی Whisper به صورت محلی
• 42. معرفی Google Cloud Speech-to-Text API
• 43. راه‌اندازی حساب Google Cloud و ایجاد کلیدهای دسترسی
• 44. معرفی AssemblyAI API و ویژگی‌های پیشرفته آن
• 45. طراحی API برای تبدیل گفتار به متن
• 46. ایجاد یک Endpoint برای دریافت فایل صوتی
• 47. ادغام FastAPI با مدل Whisper محلی
• 48. پردازش فایل صوتی آپلود شده و ارسال به Whisper
• 49. اجرای توابع همزمان (Sync) در یک محیط غیرهمزمان (Async)
• 50. بازگرداندن متن استخراج شده در پاسخ API
• 51. مدیریت خطاهای مربوط به پردازش صدا
• 52. بهینه‌سازی پاسخ برای فایل‌های صوتی طولانی
• 53. استفاده از Background Tasks برای پردازش‌های زمان‌بر
• 54. ایجاد یک Endpoint برای بررسی وضعیت پردازش
• 55. ذخیره‌سازی موقت نتایج در حافظه
• 56. ارتباط با APIهای ابری با استفاده از HTTPX
• 57. یکپارچه‌سازی با Google Speech-to-Text API
• 58. ارسال فایل صوتی به Google Cloud Storage برای پردازش
• 59. مدیریت احراز هویت Google API در FastAPI
• 60. دریافت و پردازش پاسخ از Google API
• 61. یکپارچه‌سازی با AssemblyAI API
• 62. ارسال فایل صوتی به AssemblyAI
• 63. بررسی وضعیت (Polling) پردازش در AssemblyAI
• 64. استفاده از وب‌هوک (Webhook) برای دریافت نتایج
• 65. ایجاد یک Endpoint در FastAPI برای دریافت وب‌هوک از AssemblyAI
• 66. امن‌سازی Endpoint وب‌هوک
• 67. استخراج ویژگی‌های پیشرفته: تفکیک گویندگان (Speaker Diarization)
• 68. استخراج ویژگی‌های پیشرفته: تحلیل احساسات متن
• 69. استخراج ویژگی‌های پیشرفته: تشخیص موضوع
• 70. مقدمه‌ای بر WebSockets برای ارتباطات بی‌درنگ (Real-time)
• 71. ایجاد یک Endpoint وب‌سوکتی در FastAPI
• 72. ارسال و دریافت پیام از طریق WebSocket
• 73. دریافت جریان داده صوتی (Audio Stream) از کلاینت
• 74. اتصال به API تشخیص گفتار جریانی (Streaming ASR)
• 75. ارسال تکه‌های صوتی به سرویس ASR
• 76. دریافت نتایج تشخیص گفتار به صورت بی‌درنگ
• 77. ارسال نتایج به کلاینت از طریق WebSocket
• 78. مدیریت اتصال و خطاهای WebSocket
• 79. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و ORM
• 80. اتصال FastAPI به پایگاه داده SQL با SQLAlchemy
• 81. تعریف مدل‌های پایگاه داده با SQLAlchemy
• 82. ایجاد وابستگی برای مدیریت نشست پایگاه داده
• 83. ذخیره‌سازی نتایج تشخیص گفتار در پایگاه داده
• 84. ایجاد Endpoint برای ثبت نتایج (Create)
• 85. ایجاد Endpoint برای بازیابی نتایج بر اساس شناسه (Read)
• 86. مقدمه‌ای بر کانتینرسازی با Docker
• 87. نوشتن یک Dockerfile برای اپلیکیشن FastAPI
• 88. استفاده از Gunicorn به عنوان وب سرور در محیط پروداکشن
• 89. ساخت و اجرای ایمیج داکر
• 90. مدیریت چندین سرویس با Docker Compose
• 91. پیاده‌سازی کش (Caching) با Redis
• 92. یکپارچه‌سازی Redis با FastAPI برای کش کردن نتایج
• 93. محدودسازی نرخ درخواست‌ها (Rate Limiting)
• 94. مدیریت تنظیمات و متغیرهای محیطی
• 95. لاگ‌گیری ساختاریافته برای محیط پروداکشن
• 96. مفاهیم استقرار (Deployment) در سرویس‌های ابری
• 97. ساخت یک رابط کاربری ساده با HTML و جاوا اسکریپت
• 98. ارسال فایل صوتی از مرورگر به FastAPI API
• 99. نمایش نتایج تشخیص گفتار در صفحه وب
• 100. جمع‌بندی پروژه نهایی و مرور مفاهیم