کتاب پیاده‌سازی سیستم تشخیص گفتار: از مدل‌های GMM تا شبکه‌های عصبی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سیستم تشخیص گفتار: از مدل‌های GMM تا شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش سیگنال‌های گفتاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص گفتار و کاربردهای آن
  • 2. مروری بر تاریخچه تشخیص گفتار
  • 3. مفاهیم اساسی سیگنال‌های گفتاری و ویژگی‌های آن‌ها
  • 4. پردازش پیش‌پردازش سیگنال‌های گفتاری: حذف نویز و نرمال‌سازی
  • 5. استخراج ویژگی‌های صوتی: MFCC، PLP و سایر روش‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری در تشخیص گفتار
  • 7. مدل‌های مخلوط گاوسی (GMM): اصول و مفاهیم
  • 8. آموزش مدل‌های GMM برای تشخیص گفتار
  • 9. ارزیابی مدل‌های GMM: نرخ خطا و معیارهای دیگر
  • 10. محدودیت‌های مدل‌های GMM در تشخیص گفتار
  • 11. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 12. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks): ساختار و عملکرد
  • 13. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی: گرادیان کاهشی و الگوریتم‌های مشتق آن
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش سیگنال‌های گفتاری
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پردازش دنباله‌های زمانی
  • 16. شبکه‌های LSTM و GRU: حل مشکل ناپدید شدن گرادیان
  • 17. مدل‌های آکوستیک مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 18. آموزش مدل‌های آکوستیک شبکه‌های عصبی
  • 19. داده‌های آموزشی تشخیص گفتار: جمع‌آوری و آماده‌سازی
  • 20. افزایش داده (Data Augmentation) در تشخیص گفتار
  • 21. مدل‌های زبانی (Language Models) در تشخیص گفتار
  • 22. مدل‌های N-gram: اصول و پیاده‌سازی
  • 23. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 24. ترکیب مدل‌های آکوستیک و زبانی
  • 25. رمزگشایی (Decoding) در تشخیص گفتار
  • 26. الگوریتم ویتربی (Viterbi Algorithm)
  • 27. بهینه‌سازی رمزگشایی برای سرعت و دقت
  • 28. معماری‌های End-to-End برای تشخیص گفتار
  • 29. مدل‌های Connectionist Temporal Classification (CTC)
  • 30. مدل‌های Attention-based برای تشخیص گفتار
  • 31. انتقال یادگیری (Transfer Learning) در تشخیص گفتار
  • 32. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 33. تشخیص گفتار در شرایط نویزی
  • 34. روش‌های کاهش نویز مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 35. تشخیص گفتار گوینده مستقل (Speaker-Independent)
  • 36. تشخیص گفتار گوینده وابسته (Speaker-Dependent)
  • 37. تشخیص گفتار در زبان‌های مختلف
  • 38. چالش‌های تشخیص گفتار در زبان فارسی
  • 39. پیاده‌سازی یک سیستم تشخیص گفتار ساده با استفاده از Python
  • 40. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 41. معرفی ابزارهای متن‌باز تشخیص گفتار (Kaldi, ESPnet)
  • 42. ارزیابی و تحلیل عملکرد سیستم تشخیص گفتار
  • 43. بهبود سیستم تشخیص گفتار: تکنیک‌ها و راهکارها
  • 44. آینده تشخیص گفتار و روندهای جدید
تگ‌ها: acoustic modeling GMM LSTM MFCC NLP PyTorch RNN speech processing speech recognition TensorFlow پردازش گفتار تشخیص گفتار شبکه‌های عصبی هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.