کتاب weak supervision برای ساخت سریع‌تر دیتاست‌های لحن صدا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 weak supervision برای ساخت سریع‌تر دیتاست‌های لحن صدا

موضوع کلی: پایگاه داده‌های سازمانی و کاربردی

موضوع میانی: پایگاه داده در پردازش داده‌های صوتی برای تشخیص لحن صداهای انسانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص لحن صدا و کاربردهای آن
  • 2. چالش‌های ساخت دیتاست‌های بزرگ برای تشخیص لحن صدا
  • 3. معرفی Weak Supervision و مزایای آن
  • 4. تفاوت Weak Supervision با روش‌های برچسب‌گذاری سنتی
  • 5. منابع داده‌ی صوتی برای پروژه‌های تشخیص لحن
  • 6. ابزارهای پیش‌پردازش داده‌های صوتی (Audacity, Praat)
  • 7. استخراج ویژگی‌های صوتی (MFCC, Pitch, Energy)
  • 8. مبانی یادگیری ماشین و کاربرد آن در تشخیص لحن صدا
  • 9. معرفی الگوریتم‌های طبقه‌بندی رایج (SVM, Random Forest, CNN)
  • 10. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش صدا
  • 11. کار با کتابخانه‌های پایتون (Librosa, Scikit-learn)
  • 12. روش‌های تولید برچسب‌های ضعیف (Heuristics)
  • 13. استفاده از دانش دامنه برای تولید برچسب‌های ضعیف
  • 14. قانون‌گذاری و الگوهای مبتنی بر قانون برای برچسب‌گذاری
  • 15. روش‌های تولید برچسب‌های ضعیف (Knowledge Distillation)
  • 16. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای برچسب‌گذاری
  • 17. روش‌های تولید برچسب‌های ضعیف (Crowdsourcing)
  • 18. برچسب‌گذاری با استفاده از نظرات جمعی
  • 19. روش‌های تولید برچسب‌های ضعیف (Programmatic Labeling)
  • 20. ایجاد برچسب‌زن‌های برنامه‌ریزی‌شده
  • 21. ارزیابی کیفیت برچسب‌های ضعیف
  • 22. معیارهای ارزیابی برچسب‌های ضعیف (Precision, Recall, F1-score)
  • 23. تکنیک‌های بهبود کیفیت برچسب‌های ضعیف
  • 24. استفاده از مدل‌های احتمالاتی برای اصلاح برچسب‌ها
  • 25. ترکیب چندین منبع برچسب ضعیف
  • 26. استراتژی‌های Ensemble برای بهبود دقت
  • 27. مدل‌سازی عدم قطعیت در برچسب‌های ضعیف
  • 28. روش‌های آموزش با داده‌های دارای برچسب ضعیف
  • 29. استفاده از Loss Functionهای مناسب برای Weak Supervision
  • 30. کاربرد Weak Supervision در دیتاست‌های نامتوازن
  • 31. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها
  • 32. بهینه‌سازی فرایند Weak Supervision برای سرعت و دقت
  • 33. ابزارهای خودکار برای Weak Supervision
  • 34. مقایسه ابزارهای مختلف Weak Supervision
  • 35. مطالعه موردی: تشخیص لحن عصبانیت با Weak Supervision
  • 36. مطالعه موردی: تشخیص لحن شادی با Weak Supervision
  • 37. مطالعه موردی: تشخیص لحن غمگینی با Weak Supervision
  • 38. پیاده‌سازی یک خط لوله کامل Weak Supervision برای تشخیص لحن صدا
  • 39. مقایسه نتایج با روش‌های برچسب‌گذاری دستی
  • 40. چالش‌ها و محدودیت‌های Weak Supervision
  • 41. آینده‌ی Weak Supervision در تشخیص لحن صدا
تگ‌ها: audio data data labeling deep learning emotion recognition librosa python sentiment analysis sound dataset voice analysis weak supervision برچسب‌گذاری ضعیف پردازش صدا تشخیص لحن صدا دیتاست صوتی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.