کتاب شناسایی و جستجوی گوینده در آرشیوهای صوتی بزرگ با یادگیری عمیق

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شناسایی و جستجوی گوینده در آرشیوهای صوتی بزرگ با یادگیری عمیق

موضوع کلی: موتورهای جستجوی عمودی

موضوع میانی: جستجو در پایگاه‌های داده صدا

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش سیگنال‌های صوتی برای شناسایی گوینده
  • 2. مفهوم Speaker Identification در مقابل Speaker Verification
  • 3. معماری کلی سیستم‌های جستجوی گوینده در مقیاس بزرگ
  • 4. استخراج ویژگی‌های صوتی: از MFCC تا Filter Banks
  • 5. پیش‌پردازش صدا: حذف نویز و نرمال‌سازی
  • 6. تکنیک‌های Voice Activity Detection (VAD) برای حذف سکوت
  • 7. مفهوم Speaker Embeddings و فضای برداری صدا
  • 8. معماری شبکه d-vector و استخراج ویژگی‌های عمیق
  • 9. بررسی مدل x-vector و نقش TDNN در شناسایی گوینده
  • 10. مدل‌های ECAPA-TDNN برای بهبود دقت استخراج ویژگی
  • 11. استفاده از Convolutional Neural Networks (CNN) در تحلیل طیف‌نگارها
  • 12. نقش Recurrent Neural Networks (RNN) و LSTM در تحلیل توالی‌های صوتی
  • 13. معماری Transformer و Attention Mechanism در پردازش صوت
  • 14. مدل‌های Self-Supervised Learning مانند Wav2Vec 2.0 برای صوت
  • 15. استفاده از HuBERT در استخراج ویژگی‌های گوینده
  • 16. توابع هزینه (Loss Functions) برای یادگیری متری (Metric Learning)
  • 17. تحلیل Softmax و محدودیت‌های آن در شناسایی گوینده
  • 18. پیاده‌سازی Contrastive Loss برای تفکیک گویندگان
  • 19. بررسی Triplet Loss و استراتژی‌های Hard Negative Mining
  • 20. الگوریتم ArcFace و CosFace برای افزایش فاصله بین کلاس‌ها
  • 21. تکنیک‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) برای داده‌های صوتی
  • 22. شبیه‌سازی نویز و ریورب (Reverberation) برای افزایش استحکام مدل
  • 23. مدیریت داده‌های نامتوازن در آرشیوهای صوتی بزرگ
  • 24. روش‌های Segmental Averaging برای توصیف گوینده
  • 25. تکنیک‌های Speaker Diarization: چه کسی چه زمانی صحبت کرد؟
  • 26. الگوریتم‌های Clustering برای جداسازی گویندگان (K-means و Spectral Clustering)
  • 27. استفاده از Bayesian HMM در دیاریزاسیون
  • 28. بهینه‌سازی سرعت استخراج ویژگی در آرشیوهای حجیم
  • 29. مفاهیم Vector Databases برای جستجوی سریع صدا
  • 30. استفاده از FAISS برای جستجوی شباهت در ابعاد بالا
  • 31. الگوریتم‌های Approximate Nearest Neighbor (ANN)
  • 32. بهینه‌سازی Indexing برای میلیون‌ها بردار صوتی
  • 33. مدیریت حافظه و توزیع داده‌ها در دیتابیس‌های برداری
  • 34. طراحی Pipeline برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing) آرشیوها
  • 35. استراتژی‌های ذخیره‌سازی متادیتای صوتی در کنار بردارها
  • 36. پیاده‌سازی جستجوی گوینده با استفاده از Query-by-Example
  • 37. محاسبه امتیاز شباهت: Cosine Similarity و Euclidean Distance
  • 38. تعیین آستانه تصمیم‌گیری (Decision Threshold) برای تایید گوینده
  • 39. تحلیل نرخ خطای شناسایی (Equal Error Rate - EER)
  • 40. ارزیابی سیستم با معیارهای Precision و Recall
  • 41. چالش‌های شناسایی گوینده در محیط‌های با نویز شدید
  • 42. مقابله با اثرات کانال (Channel Effects) و تغییرات میکروفون
  • 43. تکنیک‌های Speaker Adaptation برای بهبود دقت در زمان اجرا
  • 44. جلوگیری از حملات Spoofing و تشخیص صدای مصنوعی
  • 45. پیاده‌سازی سیستم شناسایی گوینده با PyTorch
  • 46. استفاده از کتابخانه SpeechBrain برای توسعه مدل‌ها
  • 47. کاربرد Espnet در شناسایی و جداسازی گوینده
  • 48. بهینه‌سازی مدل‌ها برای استقرار در محیط عملیاتی (Inference Optimization)
  • 49. استفاده از ONNX و TensorRT برای افزایش سرعت مدل‌های صوتی
  • 50. طراحی API برای دسترسی به موتور جستجوی گوینده
  • 51. یکپارچه‌سازی مدل یادگیری عمیق با دیتابیس برداری در محیط Production
  • 52. مانیتورینگ عملکرد مدل در آرشیوهای متغیر
  • 53. روش‌های بازآموزی مدل (Retraining) با داده‌های جدید
  • 54. امنیت و حریم خصوصی در ذخیره‌سازی اثر انگشت صوتی
  • 55. استانداردهای اخلاقی در تحلیل داده‌های صوتی شخصی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.