اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش پردازش محاسباتی گفتار برای شنوایی‌سنجی؛ از تحلیل سیگنال تا ارزیابی هوشمند گفتار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پردازش محاسباتی گفتار برای شنوایی‌سنجی؛ از تحلیل سیگنال تا ارزیابی هوشمند گفتار

موضوع کلی: پردازش سیگنال و هوش مصنوعی در علوم شنوایی

موضوع میانی: پردازش محاسباتی گفتار و ارزیابی شنوایی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی شنوایی‌سنجی گفتار و نقش روش‌های محاسباتی
• 2. مفاهیم پایه سیگنال گفتار در آزمون‌های شنوایی
• 3. ویژگی‌های آکوستیکی گفتار و ارتباط آن با شنوایی
• 4. ساختار زمانی و فرکانسی سیگنال گفتار
• 5. نمونه‌برداری و کوانتیزه‌کردن سیگنال‌های صوتی
• 6. پیش‌پردازش سیگنال گفتار برای تحلیل محاسباتی
• 7. حذف نویز و بهبود کیفیت سیگنال گفتار
• 8. تحلیل دامنه و انرژی سیگنال گفتار
• 9. تحلیل طیفی سیگنال گفتار
• 10. تحلیل زمان-فرکانس با Spectrogram
• 11. تحلیل فریم‌به‌فریم گفتار
• 12. پنجره‌بندی و انتخاب اندازه فریم
• 13. استخراج ویژگی‌های آکوستیکی گفتار
• 14. استخراج ویژگی‌های طیفی برای شنوایی‌سنجی
• 15. ویژگی‌های MFCC و کاربرد آن‌ها در تحلیل گفتار
• 16. ویژگی‌های Pitch و فرکانس پایه
• 17. ویژگی‌های Formant و ساختار آوایی گفتار
• 18. ویژگی‌های شدت و بلندی ادراکی گفتار
• 19. مدل‌سازی سیگنال گفتار در حضور نویز
• 20. نسبت سیگنال به نویز و سنجش SNR
• 21. تولید و کنترل محرک‌های گفتاری برای آزمون شنوایی
• 22. سطوح شدت و کالیبراسیون محرک صوتی
• 23. مدل‌سازی شنیداری گفتار در سطوح مختلف شدت
• 24. تحلیل آستانه دریافت گفتار
• 25. پردازش امتیازهای تشخیص گفتار
• 26. محاسبه و تحلیل Speech Recognition Score
• 27. مدل‌سازی رابطه شدت صدا و عملکرد تشخیص گفتار
• 28. تحلیل منحنی‌های عملکرد شنوایی
• 29. تحلیل نتایج آزمون گفتار در شرایط بدون نویز
• 30. تحلیل آزمون گفتار در حضور نویز
• 31. مدل‌سازی اثر نویز بر تشخیص گفتار
• 32. طراحی آزمون‌های گفتاری با محرک‌های کنترل‌شده
• 33. انتخاب و آماده‌سازی مجموعه داده‌های گفتاری
• 34. ساخت مجموعه داده برای ارزیابی محاسباتی شنوایی
• 35. برچسب‌گذاری داده‌های گفتاری و نتایج آزمون
• 36. پاک‌سازی و اعتبارسنجی داده‌های شنوایی
• 37. استخراج ویژگی از نمونه‌های گفتاری
• 38. کاهش ابعاد ویژگی‌های صوتی
• 39. تحلیل آماری داده‌های شنوایی‌سنجی
• 40. مدل‌سازی آماری نتایج تشخیص گفتار
• 41. رگرسیون برای پیش‌بینی عملکرد تشخیص گفتار
• 42. طبقه‌بندی شرایط شنوایی با ویژگی‌های گفتاری
• 43. مدل‌های احتمالاتی برای تحلیل آزمون‌های گفتاری
• 44. استفاده از یادگیری ماشین در Speech Audiometry
• 45. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین روی داده‌های گفتاری
• 46. انتخاب ویژگی برای مدل‌های شنوایی‌سنجی
• 47. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های محاسباتی
• 48. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینی شنوایی
• 49. ارزیابی دقت و خطای مدل‌های تشخیص گفتار
• 50. ماتریس درهم‌ریختگی در طبقه‌بندی نتایج شنوایی
• 51. ROC و تحلیل عملکرد مدل‌های تشخیصی
• 52. تحلیل Precision و Recall در داده‌های شنوایی
• 53. مدل‌سازی اثر تفاوت‌های فردی بر نتایج آزمون
• 54. تحلیل تفاوت عملکرد گفتاری میان شنوندگان
• 55. مدل‌سازی سن و سایر عوامل مؤثر بر عملکرد
• 56. پردازش گفتار برای افراد با افت شنوایی
• 57. شبیه‌سازی افت شنوایی روی سیگنال گفتار
• 58. مدل‌سازی شنیدن گفتار از طریق کانال‌های شنوایی متفاوت
• 59. تحلیل گفتار در شرایط شنیداری دشوار
• 60. پردازش گفتار در نویز محیطی
• 61. تشخیص و تفکیک گفتار از نویز
• 62. بهبود گفتار برای آزمون‌های شنوایی
• 63. مقایسه روش‌های مختلف استخراج ویژگی
• 64. مقایسه مدل‌های آماری و یادگیری ماشین
• 65. طراحی Pipeline کامل پردازش محاسباتی گفتار
• 66. پیاده‌سازی تحلیل سیگنال گفتار با Python
• 67. کار با NumPy و SciPy برای پردازش صوت
• 68. تحلیل صوت با Librosa
• 69. تجسم سیگنال‌ها و ویژگی‌های گفتاری
• 70. خودکارسازی تحلیل نتایج آزمون‌های شنوایی
• 71. طراحی سیستم محاسباتی ارزیابی گفتار
• 72. تحلیل قابلیت اطمینان و تکرارپذیری نتایج
• 73. شناسایی خطاهای اندازه‌گیری و پردازش
• 74. اعتبارسنجی نتایج محاسباتی با داده‌های واقعی
• 75. طراحی یک پروژه کامل برای تحلیل محاسباتی Speech Audiometry