کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پیشرفته بازشناسی گفتار با استفاده از پلتفرم NVIDIA Riva با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پیشرفته بازشناسی گفتار با استفاده از پلتفرم NVIDIA Riva

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: فناوری‌های بازشناسی گفتار (Speech-to-Text) و یادگیری عمیق

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری سامانه‌های بازشناسی گفتار
• 2. آشنایی با پلتفرم NVIDIA Riva و قابلیت‌های آن
• 3. مفاهیم پایه در سیگنال‌های صوتی و دیجیتالی‌سازی گفتار
• 4. پیش‌پردازش داده‌های صوتی برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 5. استخراج ویژگی‌های صوتی با استفاده از تبدیل فوریه و Mel-Spectrogram
• 6. معماری شبکه‌های عصبی عمیق در بازشناسی خودکار گفتار
• 7. نقش مدل‌های آکوستیک در تبدیل امواج صوتی به توالی‌های متنی
• 8. استفاده از مدل‌های زبانی (Language Models) برای بهبود دقت بازشناسی
• 9. پیاده‌سازی مدل‌های CTC در بازشناسی گفتار
• 10. مکانیسم‌های توجه (Attention) و ترنسفورمرها در پردازش زبان طبیعی
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های صوتی با NVIDIA TensorRT
• 12. آموزش مدل‌های بازشناسی گفتار با استفاده از NVIDIA NeMo
• 13. مدیریت داده‌های آموزشی و استانداردهای جمع‌آوری پیکره صوتی
• 14. پیش‌پردازش متون و نرمال‌سازی داده‌های متنی فارسی
• 15. تطبیق مدل‌های بازشناسی گفتار برای زبان فارسی
• 16. بهینه‌سازی مدل برای کاهش خطای بازشناسی (WER)
• 17. استفاده از سیستم‌های رمزگشا (Decoder) در بازشناسی گفتار
• 18. پیاده‌سازی سرویس‌های بلادرنگ (Real-time) بازشناسی گفتار
• 19. معماری کلاینت-سرور در سامانه‌های مبتنی بر Riva
• 20. مدیریت حافظه و پردازش موازی در استنتاج مدل‌های صوتی
• 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های بازشناسی گفتار با معیارهای استاندارد
• 22. تکنیک‌های کاهش نویز و بهبود کیفیت صدا در محیط‌های پرنویز
• 23. استفاده از مدل‌های تطبیقی برای گویش‌های مختلف
• 24. پیاده‌سازی رابط برنامه‌نویسی کاربردی (API) برای تعامل با Riva
• 25. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های صوتی
• 26. استقرار سامانه‌های بازشناسی گفتار در محیط‌های سازمانی
• 27. مانیتورینگ و عیب‌یابی مدل‌های مستقر در محیط عملیاتی
• 28. به‌روزرسانی و مدیریت نسخه‌های مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. یکپارچه‌سازی بازشناسی گفتار با دستیارهای هوشمند
• 30. تکنیک‌های افزایش سرعت استنتاج در کارت‌های گرافیک NVIDIA
• 31. استفاده از مدل‌های نیمه‌نظارتی برای بهبود یادگیری
• 32. تحلیل و بررسی چالش‌های بازشناسی گفتار در زبان فارسی
• 33. پیاده‌سازی قابلیت تشخیص گوینده (Speaker Diarization)
• 34. ارائه راهکارهای بومی برای پردازش دستورات صوتی
• 35. مقیاس‌پذیری سامانه‌های گفتار‌محور در کاربردهای کلان
• 36. مستندسازی و استانداردهای توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی
• 37. اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌پذیری در توسعه فناوری‌های صوتی
• 38. مطالعه موردی: طراحی سامانه تبدیل گفتار به متن برای خدمات عمومی
• 39. ارائه پروژه نهایی و بهینه‌سازی در محیط عملیاتی