کتاب طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تولید گفتار با یادگیری ساختاریافته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 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