فلش‌کارت‌های آموزشی API and speech recognition.

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره API and speech recognition.

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی API و جایگاه آن در سامانه‌های تشخیص گفتار
• 2. مفاهیم Speech Recognition، Speech-to-Text و ASR
• 3. معماری کلی سامانه‌های تشخیص خودکار گفتار
• 4. تفاوت تشخیص گفتار آفلاین، Batch و Real-Time
• 5. اجزای اصلی یک Speech Recognition API
• 6. مبانی HTTP و REST API برای پردازش صوت
• 7. ساختار Endpoint، Request و Response در API
• 8. احراز هویت و مدیریت API Key و Access Token
• 9. ساختار JSON در درخواست‌ها و پاسخ‌های تشخیص گفتار
• 10. مدیریت HTTP Status Code و خطاهای API
• 11. آپلود فایل صوتی با Multipart Form Data
• 12. ارسال داده‌های صوتی به‌صورت Binary
• 13. فرمت‌های صوتی مناسب برای Speech Recognition
• 14. Sample Rate، Bit Depth و تعداد کانال‌های صوتی
• 15. تبدیل فرمت و Sample Rate فایل‌های صوتی
• 16. پیش‌پردازش صوت برای افزایش کیفیت تشخیص
• 17. نرمال‌سازی و کاهش نویز صوتی
• 18. Voice Activity Detection و تشخیص شروع و پایان گفتار
• 19. انتخاب زبان و مدل مناسب برای تشخیص گفتار
• 20. پردازش چندزبانه و Language Detection
• 21. تشخیص گفتار فارسی و چالش‌های زبان فارسی
• 22. طراحی API برای Transcription فایل‌های صوتی
• 23. مدیریت درخواست‌های Asynchronous برای فایل‌های طولانی
• 24. طراحی Job و Queue برای پردازش صوت
• 25. مدیریت وضعیت Transcription Job
• 26. دریافت نتیجه و Polling برای درخواست‌های غیرهمزمان
• 27. مدیریت Timestamp و Word-Level Information
• 28. پردازش و استانداردسازی متن خروجی
• 29. مدیریت علائم نگارشی در Transcript
• 30. مدیریت اعداد، نام‌ها و اصطلاحات تخصصی
• 31. آشنایی با WebSocket در Speech Recognition
• 32. تفاوت REST و WebSocket در پردازش گفتار
• 33. ایجاد اتصال امن با WebSocket و WSS
• 34. چرخه عمر یک نشست Real-Time Speech Recognition
• 35. ارسال تنظیمات اولیه Session
• 36. ارسال صوت به‌صورت Streaming
• 37. تقسیم صوت به Chunkهای مناسب برای Streaming
• 38. مدیریت Binary Audio Frames
• 39. دریافت Partial و Interim Results
• 40. دریافت Final Transcription Results
• 41. مدیریت Utterance و پایان گفتار
• 42. طراحی پروتکل پیام‌های Client و Server
• 43. مدیریت Session ID و Request ID
• 44. مدیریت قطع اتصال و Reconnection
• 45. Retry و Exponential Backoff در Speech API
• 46. Keepalive و Heartbeat در ارتباطات بلادرنگ
• 47. کنترل Timeout در نشست‌های WebSocket
• 48. بهینه‌سازی Chunk Size و مصرف پهنای باند
• 49. اندازه‌گیری و کاهش Latency در تشخیص گفتار
• 50. دریافت صدای میکروفون در مرورگر
• 51. کار با MediaDevices و getUserMedia
• 52. پردازش صوت با Web Audio API
• 53. استفاده از AudioWorklet برای پردازش بلادرنگ
• 54. تبدیل Audio Stream به PCM
• 55. ارسال صدای میکروفون به WebSocket با JavaScript
• 56. نمایش Transcript به‌صورت زنده در رابط کاربری
• 57. پیاده‌سازی Speech Recognition API با Python
• 58. ارسال فایل صوتی از Python به REST API
• 59. پیاده‌سازی WebSocket Client در Python
• 60. پردازش Streaming Response در Python
• 61. طراحی Backend واسط برای Speech Recognition
• 62. ساخت Proxy API برای محافظت از API Key
• 63. مدیریت کاربران و دسترسی به سرویس Speech API
• 64. Rate Limiting و کنترل تعداد درخواست‌ها
• 65. مدیریت همزمانی درخواست‌های تشخیص گفتار
• 66. کش‌کردن نتایج Transcription
• 67. ذخیره‌سازی فایل صوتی و Transcript
• 68. امنیت APIهای پردازش صوت
• 69. حفاظت از داده‌های صوتی و متن‌های Transcription
• 70. مدیریت Logging و خطا در سرویس Speech Recognition
• 71. مانیتورینگ عملکرد و سلامت Speech API
• 72. ارزیابی کیفیت تشخیص گفتار با WER
• 73. اندازه‌گیری Accuracy و Latency سرویس
• 74. تست واحد و Integration Test برای Speech API
• 75. تست Streaming و سناریوهای قطع اتصال
• 76. طراحی معماری مقیاس‌پذیر Speech Recognition
• 77. مقایسه REST، WebSocket و gRPC برای Speech Recognition
• 78. استفاده از Docker در سرویس Speech Recognition
• 79. استقرار Speech Recognition API در محیط Production
• 80. اتصال Speech-to-Text به پردازش زبان طبیعی
• 81. ساخت سرویس تبدیل مکالمه صوتی به متن
• 82. ساخت سامانه Transcription بلادرنگ
• 83. پروژه نهایی طراحی و پیاده‌سازی Speech Recognition API