کتاب صوتی راهنمای جامع استفاده از مدل Whisper در پروژه‌های پردازش متن و صوت فارسی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استفاده از مدل Whisper در پروژه‌های پردازش متن و صوت فارسی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: فناوری‌های بازشناسی گفتار و تبدیل صوت به متن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و تاریخچه فناوری‌های بازشناسی گفتار
• 2. معرفی مدل Whisper و معماری یادگیری عمیق آن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای کار با مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. بررسی ساختار داده‌های صوتی و استانداردهای پردازش سیگنال
• 5. کار با کتابخانه‌های پردازش صوت در محیط پایتون
• 6. آماده‌سازی فایل‌های صوتی برای ورودی مدل‌های بازشناسی گفتار
• 7. استفاده از نسخه‌های مختلف مدل Whisper بر اساس نیاز پروژه
• 8. پیاده‌سازی کد برای تبدیل صوت به متن با استفاده از کتابخانه OpenAI
• 9. مدیریت زبان‌های مختلف و تنظیمات تشخیص خودکار زبان
• 10. چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های بازشناسی گفتار
• 11. روش‌های پیش‌پردازش و بهینه‌سازی فایل‌های صوتی فارسی
• 12. ارزیابی دقت مدل در متون فارسی و خطاهای رایج
• 13. تکنیک‌های پس‌پردازش متن برای اصلاح خروجی‌های مدل
• 14. استفاده از Whisper در پروژه‌های مبتنی بر رابط کاربری گرافیکی
• 15. به‌کارگیری مدل در محیط‌های سرور و پردازش‌های دسته‌ای
• 16. آشنایی با مفاهیم استنتاج و بهینه‌سازی سرعت مدل
• 17. روش‌های کاهش حجم مدل برای اجرا روی سخت‌افزارهای محدود
• 18. تلفیق خروجی‌های متنی مدل با ابزارهای تحلیل متن و NLP
• 19. طراحی سیستم‌های زیرنویس‌ساز خودکار برای ویدئوهای آموزشی
• 20. مدیریت حافظه و منابع پردازشی در حین اجرای مدل
• 21. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های صوتی کاربران
• 22. راهکارهای ارتقای دقت مدل با استفاده از داده‌های تخصصی
• 23. بررسی کاربردهای مدل در سیستم‌های پاسخگوی هوشمند
• 24. پروژه عملی: ساخت یک مبدل هوشمند صوت به متن فارسی