اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی طراحی و پیادهسازی سیستمهای تولید گفتار با یادگیری ساختاریافته
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره طراحی و پیادهسازی سیستمهای تولید گفتار با یادگیری ساختاریافته
موضوع کلی: هوش مصنوعی
موضوع میانی: پردازش گفتار
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر تولید گفتار و چالشهای آن
- 2. مروری بر روشهای سنتی تولید گفتار (TTS)
- 3. معماری کلی سیستمهای تولید گفتار ساختاریافته
- 4. یادگیری ساختاریافته: اصول و مفاهیم کلیدی
- 5. مدلهای مارکوف پنهان (HMM) در تولید گفتار
- 6. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) برای مدلسازی دنباله
- 7. مقدمهای بر مدلهای توالی به توالی (Sequence-to-Sequence)
- 8. توجه (Attention) در مدلهای تولید گفتار
- 9. مکانیسمهای رمزگذاری-رمزگشایی (Encoder-Decoder)
- 10. روشهای تولید ویژگیهای صوتی (Acoustic Features)
- 11. طراحی ویژگیهای طیفی (Spectral Features) برای گفتار
- 12. استخراج ویژگیهای زمانی (Temporal Features)
- 13. مدلسازی پارامترهای طیفی با شبکههای عصبی
- 14. پیشبینی طیفنگاشت (Spectrogram) با شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN)
- 15. تولید شکل موج گفتار (Waveform Synthesis)
- 16. روشهای Vocoder و WaveNet
- 17. استفاده از GANها (Generative Adversarial Networks) در تولید گفتار
- 18. مدلهای Variational Autoencoder (VAE) برای تولید گفتار
- 19. کنترل کیفیت و ارزیابی سیستمهای تولید گفتار
- 20. معیارهای ارزیابی کیفیت گفتار (MOS, PESQ)
- 21. تکنیکهای Post-processing برای بهبود کیفیت گفتار
- 22. مدلسازی Prosody و آهنگ گفتار
- 23. تولید گفتار با احساسات (Emotional Speech Synthesis)
- 24. تطبیق گفتار با گوینده (Speaker Adaptation)
- 25. تولید گفتار چندزبانه (Multilingual Speech Synthesis)
- 26. بهینهسازی مدلهای تولید گفتار برای منابع محدود
- 27. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در TTS
- 28. روشهای کاهش محاسبات در TTS
- 29. معماری Transformer در تولید گفتار
- 30. مدلهای خود-توجه (Self-Attention) برای تولید گفتار
- 31. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در TTS
- 32. تولید گفتار با استفاده از دادههای کمبرچسب (Low-Resource TTS)
- 33. تکنیکهای Data Augmentation برای TTS
- 34. استفاده از مدلهای زبانی (Language Models) در TTS
- 35. ادغام مدلهای زبانی با مدلهای آکوستیک
- 36. تولید گفتار با استفاده از واحدهای گفتاری (Unit Selection)
- 37. تولید گفتار از متن به گفتار (Text-to-Speech)
- 38. تولید گفتار از ویژگیهای معنایی (Semantic-to-Speech)
- 39. تولید گفتار از ورودیهای غیرمتنی (Non-Textual Inputs)
- 40. تکنیکهای De-noising در تولید گفتار
- 41. مدلسازی Coarticulation در گفتار
- 42. پیشبینی و مدلسازی مکثها (Pauses) در گفتار
- 43. تولید گفتار با لحن طبیعی (Natural-Sounding Speech)
- 44. تکنیکهای Style Transfer در تولید گفتار
- 45. تولید گفتار شخصیسازیشده (Personalized Speech Synthesis)
- 46. تولید گفتار برای افراد دارای معلولیت
- 47. تولید گفتار در محیطهای نویزی
- 48. تولید گفتار با استفاده از مدلهای دانش (Knowledge-Based TTS)
- 49. تکنیکهای مقابله با ناهمواریهای گفتار (Speech Disfluencies)
- 50. تولید گفتار برای رباتها و دستیارهای صوتی
- 51. تولید گفتار در زمان واقعی (Real-Time TTS)
- 52. تکنیکهای فشردهسازی مدلهای TTS
- 53. استفاده از سختافزارهای تخصصی (TPUs, GPUs) برای TTS
- 54. مستقبل تولید گفتار و چالشهای پیش رو
این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلشکارت طراحی شده است. کارتها را یکییکی مرور کنید، پاسخ پرسشها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- رابط کاربری فارسی و راستچین با فونت وزیر.
- تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
- صفحهبندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
- نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
- انتخاب چند فصل برای مرور همزمان.
- امکان تمرکز بر فصلهایی که هنوز مرور نشدهاند.
این اپلیکیشن برای دانشآموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمونها و علاقهمندان به یادگیری طراحی شده است؛ بهویژه کسانی که میخواهند مطالب آموزشی را در زمانهای کوتاه مرور کنند، دانستههای خود را بسنجند و مطالعه منظمتری داشته باشند.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.