دوره آموزش جامع پردازش سیگنال‌های صوتی با کتابخانه PyTorch و کاربردهای آن در مهندسی صدا همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پردازش سیگنال‌های صوتی با کتابخانه PyTorch و کاربردهای آن در مهندسی صدا

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش سیگنال

موضوع میانی: پردازش هوشمند صوت و موسیقی با یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش سیگنال دیجیتال و مفاهیم پایه صوت
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی و کتابخانه‌های پردازش صوتی در پایتون
• 3. معرفی کتابخانه Torchaudio و ساختار داده‌های صوتی در پای‌تورچ
• 4. بارگذاری و ذخیره‌سازی فایل‌های صوتی با فرمت‌های استاندارد
• 5. نمایش و تحلیل سیگنال‌های صوتی در حوزه زمان
• 6. تبدیل فوریه و تحلیل سیگنال در حوزه فرکانس
• 7. مفهوم پنجره‌بندی و تبدیل فوریه زمان‌کوتاه STFT
• 8. استخراج ویژگی‌های طیفی و اسپکتروگرام
• 9. استفاده از فیلترهای دیجیتال در پردازش صوت
• 10. کاربرد تبدیل‌های موجک در تحلیل سیگنال‌های صوتی
• 11. نرمال‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های صوتی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 12. افزایش داده‌های صوتی و روش‌های تولید نویز برای افزایش تاب‌آوری مدل
• 13. معماری شبکه‌های عصبی عمیق برای داده‌های صوتی
• 14. طراحی شبکه‌های عصبی کانولوشنال CNN برای طبقه‌بندی صدا
• 15. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی بازگشتی RNN و LSTM برای تحلیل توالی‌های صوتی
• 16. مکانیزم توجه و ترنسفورمرها در پردازش سیگنال‌های صوتی
• 17. آموزش مدل‌های تشخیص گفتار با استفاده از پای‌تورچ
• 18. مدل‌سازی و بازشناسی الگوهای صوتی محیطی
• 19. فیلتر کردن نویز و بهبود کیفیت سیگنال صوتی با یادگیری عمیق
• 20. جداسازی منابع صوتی در محیط‌های شلوغ
• 21. تولید اصوات مصنوعی با استفاده از شبکه‌های مولد رقابتی GAN
• 22. معرفی مدل‌های رمزگذار-رمزگشا در فشرده‌سازی هوشمند صوت
• 23. کاربرد پردازش صوت در تحلیل سلامت و علائم حیاتی
• 24. تحلیل هوشمند موسیقی و استخراج ویژگی‌های ریتمیک
• 25. شناسایی سازها و دسته‌بندی ژانرهای موسیقی با هوش مصنوعی
• 26. سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند موسیقی بر مبنای یادگیری عمیق
• 27. بهینه‌سازی مدل‌های صوتی برای اجرا در سخت‌افزارهای محدود
• 28. پیاده‌سازی استانداردهای کدک‌های صوتی با رویکردهای یادگیری ماشین
• 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد در فضای ویژگی‌های صوتی
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوشمند صوتی با معیارهای استاندارد مهندسی
• 31. اخلاق در پردازش داده‌های صوتی و حفظ حریم خصوصی
• 32. کاربردهای پردازش صوت در سامانه‌های پاسخگوی خودکار داخلی
• 33. پروژه عملی: طراحی یک سیستم هوشمند تشخیص فرامین صوتی فارسی
• 34. پروژه عملی: تحلیل و پردازش سیگنال‌های آکوستیک صنعتی برای عیب‌یابی
• 35. آینده‌نگری و توسعه مدل‌های پیشرفته صوت در بستر یادگیری عمیق