فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی سیستم تشخیص گفتار: از مدل‌های GMM تا شبکه‌های عصبی

🎓 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