کتاب یادگیری عمیق در تشخیص گفتار: از مدل‌های GMM تا شبکه‌های عصبی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری عمیق در تشخیص گفتار: از مدل‌های GMM تا شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش سیگنال‌های گفتاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تشخیص خودکار گفتار (ASR) و کاربردهای آن
• 2. تاریخچه و تکامل سیستم‌های ASR
• 3. مقایسه سیستم‌های ASR سنتی و مبتنی بر یادگیری عمیق
• 4. آشنایی با مفاهیم پایه آکوستیک گفتار
• 5. ویژگی‌های سیگنال گفتار و تحلیل طیفی
• 6. پیش‌پردازش سیگنال گفتار: حذف نویز و نرمال‌سازی
• 7. استخراج ویژگی‌های گفتار: MFCC، PLP و سایر روش‌ها
• 8. مدل‌های مخفی مارکوف (HMM) و کاربرد آن‌ها در ASR
• 9. مدل‌های مخلوط گاوسی (GMM) و تخمین پارامترها
• 10. ترکیب HMM و GMM برای ساخت سیستم‌های ASR
• 11. ارزیابی عملکرد سیستم‌های ASR: WER، SER و سایر معیارها
• 12. محدودیت‌های مدل‌های GMM-HMM
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 14. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks) و کاربرد آن‌ها در ASR
• 15. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش ویژگی‌های طیفی
• 16. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و مدل‌سازی دنباله‌های زمانی
• 17. شبکه‌های LSTM و GRU برای مقابله با مشکل محوشدگی گرادیان
• 18. مدل‌های دنباله به دنباله (Sequence-to-Sequence) و کاربرد آن‌ها در ASR
• 19. مکانیسم توجه (Attention Mechanism) و بهبود عملکرد مدل‌های Seq2Seq
• 20. مدل‌های Encoder-Decoder برای تشخیص گفتار
• 21. شبکه‌های DeepSpeech و ساختار آن‌ها
• 22. مدل‌های Connectionist Temporal Classification (CTC)
• 23. آموزش مدل‌های ASR مبتنی بر CTC
• 24. استفاده از انتقال یادگیری (Transfer Learning) در ASR
• 25. Fine-tuning مدل‌های pre-trained برای تشخیص گفتار
• 26. آشنایی با ابزارها و کتابخانه‌های ASR: Kaldi، TensorFlow، PyTorch
• 27. پیاده‌سازی یک سیستم ASR ساده با استفاده از TensorFlow یا PyTorch
• 28. بهینه‌سازی مدل‌های ASR: تنظیم هایپرپارامترها و regularization
• 29. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود عملکرد ASR
• 30. مدل‌های زبان (Language Models) و نقش آن‌ها در ASR
• 31. N-gram Language Models و تخمین احتمالات
• 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای مدل‌سازی زبان
• 33. ترکیب مدل‌های آکوستیک و زبانی در ASR
• 34. تکنیک‌های decoding و جستجوی بهترین مسیر
• 35. پردازش زبان طبیعی (NLP) و نقش آن در ASR
• 36. تشخیص گفتار در محیط‌های نویزی
• 37. تشخیص گفتار گفتاری (Spontaneous Speech Recognition)
• 38. تشخیص گفتار چندزبانه (Multilingual Speech Recognition)
• 39. تشخیص گفتار با لهجه‌های مختلف
• 40. کاربردهای پیشرفته ASR: دستیارهای صوتی، زیرنویس خودکار
• 41. چالش‌ها و روندهای آینده در تشخیص گفتار