کتاب صوتی آموزش کاربردی تبدیل گفتار به متن با استفاده از فناوری هوش مصنوعی Whisper

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی تبدیل گفتار به متن با استفاده از فناوری هوش مصنوعی Whisper

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و مدل‌های تبدیل گفتار به متن
• 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل OpenAI Whisper
• 3. پیش‌نیازهای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط برنامه‌نویسی پایتون
• 5. مدیریت کتابخانه‌ها و بسته‌های مورد نیاز با استفاده از pip
• 6. نصب و پیکربندی ابزارهای مدیریت محیط مجازی
• 7. آشنایی با کتابخانه PyTorch برای پردازش‌های محاسباتی
• 8. نحوه دریافت و نصب مدل Whisper از مخازن رسمی
• 9. بررسی انواع مدل‌های Whisper از لحاظ دقت و سرعت
• 10. آماده‌سازی فایل‌های صوتی برای پردازش
• 11. استانداردهای فرمت‌های صوتی و نرخ نمونه‌برداری
• 12. استفاده از خط فرمان برای تبدیل گفتار به متن
• 13. کار با پارامترهای اصلی در دستور اجرای Whisper
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی پردازش روی پردازنده مرکزی
• 15. نحوه استفاده از شتاب‌دهنده گرافیکی برای افزایش سرعت تبدیل
• 16. پیاده‌سازی اسکریپت پایتون برای فراخوانی مدل Whisper
• 17. مدیریت فایل‌های خروجی با فرمت‌های متن و زیرنویس
• 18. تنظیمات زبان و تشخیص خودکار زبان در مدل
• 19. بررسی دقت مدل در زبان فارسی و چالش‌های گویشی
• 20. تکنیک‌های پیش‌پردازش صوت برای بهبود کیفیت تشخیص
• 21. حذف نویز و بهبود شفافیت سیگنال صوتی
• 22. ساخت ابزاری برای تبدیل دسته‌ای فایل‌های صوتی
• 23. ذخیره‌سازی و مدیریت خروجی‌ها در پایگاه داده
• 24. یکپارچه‌سازی مدل با رابط‌های کاربری ساده
• 25. استفاده از مدل‌های سبک‌تر برای محیط‌های محدود
• 26. روش‌های ارزیابی دقت خروجی‌های متنی
• 27. اصلاح خطاهای احتمالی در فرآیند تبدیل گفتار
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های ثبت خودکار جلسات
• 29. کاربرد مدل‌های گفتار به متن در تولید محتوای آموزشی
• 30. رعایت حقوق مالکیت معنوی و اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی
• 31. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش فایل‌های صوتی
• 32. آینده فناوری‌های تشخیص گفتار در زبان فارسی
• 33. پروژه نهایی: طراحی یک سامانه خودکار پیاده‌سازی متون صوتی