کتاب آموزش جامع طراحی و پیادهسازی سامانههای تبدیل متن به گفتار با استفاده از یادگیری عمیق با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی و پیادهسازی سامانههای تبدیل متن به گفتار با استفاده از یادگیری عمیق
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
موضوع میانی: فناوریهای تولید و پردازش گفتار (Speech Technology)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی پردازش گفتار و جایگاه آن در هوش مصنوعی
- 2. آشنایی با مفاهیم پایه در سیگنالهای صوتی دیجیتال
- 3. بررسی آناتومی تولید صوت در انسان و مدلسازی آن
- 4. مقدمهای بر معماری سیستمهای تبدیل متن به گفتار
- 5. پیشپردازش متن و نرمالسازی دادههای متنی در زبان فارسی
- 6. واجشناسی و تحلیل آوایی برای سیستمهای گفتاری
- 7. روشهای استخراج ویژگیهای صوتی از سیگنال گفتار
- 8. معرفی مدلهای کلاسیک تبدیل متن به گفتار
- 9. معماری مدلهای یادگیری عمیق در تبدیل متن به گفتار
- 10. بررسی شبکههای عصبی بازگشتی و کاربرد در تولید گفتار
- 11. استفاده از ترنسفورمرها در مدلسازی توالی به توالی
- 12. مکانیسم توجه و نقش آن در بهبود کیفیت گفتار
- 13. معرفی معماریهای رمزگذار و رمزگشا در مدلهای TTS
- 14. پیادهسازی مدلهای آکوستیک برای تبدیل متن به اسپکتروگرام
- 15. آشنایی با مدلهای تولید شکل موج و سنتز صوتی
- 16. بررسی مدلهای مبتنی بر Vocoder و نقش آنها در کیفیت صدا
- 17. معرفی مدل WaveNet و تحول در سنتز گفتار عصبی
- 18. بررسی مدلهای سریعتر مانند WaveGlow و HiFi-GAN
- 19. آموزش مدلهای تولید گفتار با استفاده از کتابخانه PyTorch
- 20. آمادهسازی مجموعه دادههای گفتاری استاندارد برای آموزش مدل
- 21. روشهای افزایش داده و پاکسازی نویز از فایلهای صوتی
- 22. معرفی مفاهیم پایه در مدلسازی هویت صوتی
- 23. روشهای استخراج ویژگیهای بیومتریک صدا
- 24. اصول انتقال سبک و لحن در مدلهای تولید گفتار
- 25. پیادهسازی کنترلگرهای احساسی در سنتز گفتار
- 26. معرفی مدلهای تولید گفتار چندزبانه با تمرکز بر زبان فارسی
- 27. چالشهای پیادهسازی سیستمهای TTS برای زبان فارسی
- 28. بهینهسازی مدلهای تولید گفتار برای اجرا در محیطهای کمتوان
- 29. استفاده از یادگیری انتقالی در بهبود کیفیت مدلهای صوتی
- 30. روشهای ارزیابی کیفی و کمی سیستمهای تبدیل متن به گفتار
- 31. آشنایی با معیارهای MOS و ارزیابی انسانی در سیستمهای صوتی
- 32. بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در تولید کتابهای صوتی
- 33. اخلاق در فناوریهای صوتی و صیانت از حریم خصوصی دادههای صوتی
- 34. تکنیکهای کاهش تاخیر در تولید گفتار در زمان واقعی
- 35. یکپارچهسازی سامانههای TTS با دستیارهای صوتی هوشمند
- 36. آینده فناوریهای تولید گفتار و نقش هوش مصنوعی مولد
- 37. پروژه نهایی: طراحی و پیادهسازی یک سامانه تبدیل متن به گفتار فارسی
تگها:
Neural TTS
پردازش زبان طبیعی
پردازش صوت
تبدیل متن به گفتار
تولید صدا با AI
شبیهسازی صدا
فناوری گفتار عصبی
هوش مصنوعی
یادگیری عمیق
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.