Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻 دوره آموزش صفر تا صد ساخت وبلاگ با Django
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 16- create user
🔆 در این جلسه، فرمی که برای ثبت نام ایجاد کرده بودیم را داخل دیتابیس ذخیره و کاربر را ایجاد خواهیم کرد.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 16- create user
🔆 در این جلسه، فرمی که برای ثبت نام ایجاد کرده بودیم را داخل دیتابیس ذخیره و کاربر را ایجاد خواهیم کرد.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻 دوره آموزش صفر تا صد ساخت وبلاگ با Django
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 20- login required
🔆 در این جلسه، یاد میگیریم که چگونه میتوان برای یک صفحه، لاگین بودن کاربر را درخواست کرد.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 20- login required
🔆 در این جلسه، یاد میگیریم که چگونه میتوان برای یک صفحه، لاگین بودن کاربر را درخواست کرد.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻 دوره آموزش صفر تا صد ساخت وبلاگ با Django
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 21- انتقال بعد از ورود به سایت
🔆 در این جلسه، کاربران را به صفحه ای که برای آن لاگین کردند، منتقل می کنیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 21- انتقال بعد از ورود به سایت
🔆 در این جلسه، کاربران را به صفحه ای که برای آن لاگین کردند، منتقل می کنیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻 دوره آموزش صفر تا صد ساخت وبلاگ با Django
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 23- foreignKey
🔆 در این جلسه به اتصال نویسنده به مقاله میپردازیم و در نهایت، مقاله ایجاد شده را در دیتابیس سیو می کنیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 23- foreignKey
🔆 در این جلسه به اتصال نویسنده به مقاله میپردازیم و در نهایت، مقاله ایجاد شده را در دیتابیس سیو می کنیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻 دوره آموزش صفر تا صد ساخت وبلاگ با Django
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 24- checkUserLogin
🔆 در این بخش، با استفاده از دستورات شرطی در تمپلیت، لاگین بودن یوزر را بررسی می کنیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 24- checkUserLogin
🔆 در این بخش، با استفاده از دستورات شرطی در تمپلیت، لاگین بودن یوزر را بررسی می کنیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
💻 دوره آموزش صفر تا صد ساخت وبلاگ با Django
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 26- استایل ها- بخش دوم
🔆 در این جلسه کار با css را به پایان رسانده و به استایل دهی به فرم های سایت میپردازیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
👤 مدرس: سعید فرهنگ
🔗 منبع: تاپ لرن
📌 جلسه 26- استایل ها- بخش دوم
🔆 در این جلسه کار با css را به پایان رسانده و به استایل دهی به فرم های سایت میپردازیم.
#ویدئو #فیلم #پایتون #جانگو #وبلاگ #وب #بلاگ
#Video #Python #Django #Weblog #Web #Blog
🐍 @PythonForever
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
DjangoWeblog-@PythonForever.part1.rar
1.5 GB
DjangoWeblog-@PythonForever.part2.rar
550.8 MB
🗣 آموزش تبدیل گفتار به نوشتار با پایتون | بهترین روش‌های تبدیل ویس به متن
📝 زبان: فارسی
🎥 تعداد ویدئوها: 11 ویدئو
⏱ مدت: حدود 9 ساعت و 25 دقیقه
💽 کیفیت: بسیار خوب
📊 سطح آموزش: متوسط
👤 مدرس: بهمن روئین
🌀 سورس: ندارد
🔗 منبع: دانشجویار
#ویدئو #فیلم #پایتون #گفتار #متن
#Video #Python #Voice #Text
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
🎥 تعداد ویدئوها: 11 ویدئو
⏱ مدت: حدود 9 ساعت و 25 دقیقه
💽 کیفیت: بسیار خوب
📊 سطح آموزش: متوسط
👤 مدرس: بهمن روئین
🌀 سورس: ندارد
🔗 منبع: دانشجویار
#ویدئو #فیلم #پایتون #گفتار #متن
#Video #Python #Voice #Text
🐍 @PythonForever
🗣 آموزش تبدیل گفتار به نوشتار با پایتون | بهترین روش‌های تبدیل ویس به متن
📝 زبان: فارسی
🎥 تعداد ویدئوها: 11 ویدئو
⏱ مدت: حدود 9 ساعت و 25 دقیقه
💽 کیفیت: بسیار خوب
📊 سطح آموزش: متوسط
👤 مدرس: بهمن روئین
🌀 سورس: ندارد
🔗 منبع: دانشجویار
💡 در دنیای امروز، تعامل انسان و ماشین به یکی از موضوعات جذاب و پرکاربرد تبدیل شده است. یکی از مهم‌ترین جنبه‌های این تعامل، توانایی سیستم‌ها در درک و تفسیر گفتار انسان است. تبدیل گفتار به متن، فرآیندی است که در آن گفتار شفاهی به متن نوشتاری تبدیل می‌شود و کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف دارد. در این دوره، یاد میگیریم که چگونه یک سیستم تبدیل گفتار به نوشتار برای زبان فارسی را با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه‌های آن توسعه دهیم.
❓در این دوره چه می آموزیم؟
این دوره اولین قدم برای ورود به هوش مصنوعی در زمینه ساخت دستیار صوتی می‌باشد به همین دلیل از اهمیت زیادی برخوردار است. در این دوره یاد خواهید گرفت چگونه با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های مرتبط، تبدیل گفتار به متن فارسی را به صورت لایو و فایل انجام دهید. علاوه بر آن، در دوره آموزش تبدیل گفتار به نوشتار مباحثی مثل آموزش کامپایلر پایتون، آموزش محیط کد نویسی، آموزش Git و … را هم آموزش خواهید دید که باعث خواهد شد سطح برنامه نویسی شما افزایش پیدا کند.
🔆 صحبت مدرس درباره اهمیت این دوره
افرادی که در حوزه فناوری اطلاعات (IT) فعالیت دارند، معمولاً در سازمان‌ها و شرکت‌ها به‌عنوان مشاور در زمینه‌های مختلف شناخته می‌شوند. من هم در یکی از این سازمان‌ها مشغول به کار بودم که از من درخواست شد یک پروژه ایجاد کنم که گفتار فارسی را به متن تبدیل کند، یعنی بتوانیم صحبت کنیم و برنامه همان لحظه متن را تحویل دهد.
در ابتدا این درخواست ساده به نظر می‌رسید، زیرا فناوری تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) سال‌هاست که در دسترس است. اما در مقابل، تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text) به‌خصوص برای زبان فارسی، چالش‌های زیادی دارد.
اما وقتی از هزینه‌های پیاده‌سازی چنین سیستمی صحبت شد، شگفت‌زده شدم! شرکت‌های ایرانی برای اجرای این پروژه، بیش از ۱۰۰ میلیون تومان پیشنهاد داده بودند! چنین مبلغی واقعاً برای این پروژه منطقی نبود. بنابراین، تصمیم گرفتم راهکارهای جایگزین را بررسی کنم.
💢 بررسی راهکارهای موجود:
۱. استفاده از سرویس‌های گوگل
در گوشی‌های اندرویدی، این قابلیت در کیبورد گوگل وجود دارد که با زدن دکمه میکروفون، می‌توانید صحبت کنید و در همان لحظه متن را دریافت کنید. اما در کامپیوترهای ویندوزی، این قابلیت به‌راحتی در دسترس نیست، چون سیستم‌عامل ویندوز متعلق به مایکروسافت هست و این ویژگی به‌صورت پیش‌فرض در آن وجود ندارد. Google Docs نیز این امکان را دارد، اما برای استفاده از آن، حتماً باید به اکانت گوگل لاگین کنید که برای سازمان‌هایی با ۵۰۰ کاربر اصلاً گزینه مناسب و منطقی نیست.
۲. استفاده از سایت‌های آنلاین
برخی سایت‌های داخلی و خارجی این قابلیت را ارائه می‌دهند، اما هزینه‌های بالایی برای استفاده گسترده دریافت می‌کنند. همچنین مشکلات تحریم و نمایش تبلیغات زیاد باعث می‌شود برای استفاده سازمانی گزینه مناسبی نباشند.
راهکار نهایی: توسعه یک برنامه اختصاصی با پایتون
🔆پس از بررسی راهکارهای مختلف، بهترین گزینه نوشتن یک برنامه اختصاصی با پایتون بود. دلایل این انتخاب عبارت‌اند از:
☜ پایتون کتابخانه‌های متنوعی برای پردازش صوت و متن دارد.
☜ امکان توسعه یک نرم‌افزار تحت ویندوز وجود دارد که کاربران بدون دردسر از آن استفاده کنند.
☜ وابسته به سرویس‌های آنلاین نیست و نیازی به پرداخت هزینه‌های بالا ندارد.
❓ چرا این دوره برای شما مفید است؟
امروزه، تعامل انسان و ماشین به یکی از موضوعات کلیدی در دنیای فناوری تبدیل شده است. تبدیل گفتار به نوشتار، به عنوان یکی از جنبه‌های حیاتی این تعامل، نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوشمند ایفا می‌کند.
◉ به دنیای هوش مصنوعی وارد شوید: با شرکت در این دوره، شما اولین قدم خود را در مسیر یادگیری و توسعه هوش مصنوعی در زمینه ساخت دستیار صوتی بردارید.
◉ مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را تقویت کنید: در این دوره، علاوه بر تبدیل گفتار به نوشتار، مباحث پایه‌ای و مهمی مانند کامپایلر پایتون، محیط کدنویسی و Git را نیز خواهید آموخت که به طور چشمگیری سطح برنامه‌نویسی شما را ارتقا می‌دهد.
◉ پروژه‌ای کاربردی و عملی انجام دهید: شما در طول دوره، یک پروژه کامل تبدیل گفتار به متن فارسی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی خواهید کرد و با چالش‌ها و راه‌حل‌های آن آشنا خواهید شد.
ادامه دارد...
#ویدئو #فیلم #پایتون #گفتار #متن
#Video #Python #Voice #Text
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
🎥 تعداد ویدئوها: 11 ویدئو
⏱ مدت: حدود 9 ساعت و 25 دقیقه
💽 کیفیت: بسیار خوب
📊 سطح آموزش: متوسط
👤 مدرس: بهمن روئین
🌀 سورس: ندارد
🔗 منبع: دانشجویار
💡 در دنیای امروز، تعامل انسان و ماشین به یکی از موضوعات جذاب و پرکاربرد تبدیل شده است. یکی از مهم‌ترین جنبه‌های این تعامل، توانایی سیستم‌ها در درک و تفسیر گفتار انسان است. تبدیل گفتار به متن، فرآیندی است که در آن گفتار شفاهی به متن نوشتاری تبدیل می‌شود و کاربردهای فراوانی در حوزه‌های مختلف دارد. در این دوره، یاد میگیریم که چگونه یک سیستم تبدیل گفتار به نوشتار برای زبان فارسی را با استفاده از زبان پایتون و کتابخانه‌های آن توسعه دهیم.
❓در این دوره چه می آموزیم؟
این دوره اولین قدم برای ورود به هوش مصنوعی در زمینه ساخت دستیار صوتی می‌باشد به همین دلیل از اهمیت زیادی برخوردار است. در این دوره یاد خواهید گرفت چگونه با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه های مرتبط، تبدیل گفتار به متن فارسی را به صورت لایو و فایل انجام دهید. علاوه بر آن، در دوره آموزش تبدیل گفتار به نوشتار مباحثی مثل آموزش کامپایلر پایتون، آموزش محیط کد نویسی، آموزش Git و … را هم آموزش خواهید دید که باعث خواهد شد سطح برنامه نویسی شما افزایش پیدا کند.
🔆 صحبت مدرس درباره اهمیت این دوره
افرادی که در حوزه فناوری اطلاعات (IT) فعالیت دارند، معمولاً در سازمان‌ها و شرکت‌ها به‌عنوان مشاور در زمینه‌های مختلف شناخته می‌شوند. من هم در یکی از این سازمان‌ها مشغول به کار بودم که از من درخواست شد یک پروژه ایجاد کنم که گفتار فارسی را به متن تبدیل کند، یعنی بتوانیم صحبت کنیم و برنامه همان لحظه متن را تحویل دهد.
در ابتدا این درخواست ساده به نظر می‌رسید، زیرا فناوری تبدیل متن به گفتار (Text-to-Speech) سال‌هاست که در دسترس است. اما در مقابل، تبدیل گفتار به متن (Speech-to-Text) به‌خصوص برای زبان فارسی، چالش‌های زیادی دارد.
اما وقتی از هزینه‌های پیاده‌سازی چنین سیستمی صحبت شد، شگفت‌زده شدم! شرکت‌های ایرانی برای اجرای این پروژه، بیش از ۱۰۰ میلیون تومان پیشنهاد داده بودند! چنین مبلغی واقعاً برای این پروژه منطقی نبود. بنابراین، تصمیم گرفتم راهکارهای جایگزین را بررسی کنم.
💢 بررسی راهکارهای موجود:
۱. استفاده از سرویس‌های گوگل
در گوشی‌های اندرویدی، این قابلیت در کیبورد گوگل وجود دارد که با زدن دکمه میکروفون، می‌توانید صحبت کنید و در همان لحظه متن را دریافت کنید. اما در کامپیوترهای ویندوزی، این قابلیت به‌راحتی در دسترس نیست، چون سیستم‌عامل ویندوز متعلق به مایکروسافت هست و این ویژگی به‌صورت پیش‌فرض در آن وجود ندارد. Google Docs نیز این امکان را دارد، اما برای استفاده از آن، حتماً باید به اکانت گوگل لاگین کنید که برای سازمان‌هایی با ۵۰۰ کاربر اصلاً گزینه مناسب و منطقی نیست.
۲. استفاده از سایت‌های آنلاین
برخی سایت‌های داخلی و خارجی این قابلیت را ارائه می‌دهند، اما هزینه‌های بالایی برای استفاده گسترده دریافت می‌کنند. همچنین مشکلات تحریم و نمایش تبلیغات زیاد باعث می‌شود برای استفاده سازمانی گزینه مناسبی نباشند.
راهکار نهایی: توسعه یک برنامه اختصاصی با پایتون
🔆پس از بررسی راهکارهای مختلف، بهترین گزینه نوشتن یک برنامه اختصاصی با پایتون بود. دلایل این انتخاب عبارت‌اند از:
☜ پایتون کتابخانه‌های متنوعی برای پردازش صوت و متن دارد.
☜ امکان توسعه یک نرم‌افزار تحت ویندوز وجود دارد که کاربران بدون دردسر از آن استفاده کنند.
☜ وابسته به سرویس‌های آنلاین نیست و نیازی به پرداخت هزینه‌های بالا ندارد.
❓ چرا این دوره برای شما مفید است؟
امروزه، تعامل انسان و ماشین به یکی از موضوعات کلیدی در دنیای فناوری تبدیل شده است. تبدیل گفتار به نوشتار، به عنوان یکی از جنبه‌های حیاتی این تعامل، نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوشمند ایفا می‌کند.
◉ به دنیای هوش مصنوعی وارد شوید: با شرکت در این دوره، شما اولین قدم خود را در مسیر یادگیری و توسعه هوش مصنوعی در زمینه ساخت دستیار صوتی بردارید.
◉ مهارت‌های برنامه‌نویسی خود را تقویت کنید: در این دوره، علاوه بر تبدیل گفتار به نوشتار، مباحث پایه‌ای و مهمی مانند کامپایلر پایتون، محیط کدنویسی و Git را نیز خواهید آموخت که به طور چشمگیری سطح برنامه‌نویسی شما را ارتقا می‌دهد.
◉ پروژه‌ای کاربردی و عملی انجام دهید: شما در طول دوره، یک پروژه کامل تبدیل گفتار به متن فارسی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی خواهید کرد و با چالش‌ها و راه‌حل‌های آن آشنا خواهید شد.
ادامه دارد...
#ویدئو #فیلم #پایتون #گفتار #متن
#Video #Python #Voice #Text
🐍 @PythonForever
🗣 آموزش تبدیل گفتار به نوشتار با پایتون | بهترین روش‌های تبدیل ویس به متن
📝 زبان: فارسی
🎥 تعداد ویدئوها: 11 ویدئو
⏱ مدت: حدود 9 ساعت و 25 دقیقه
💽 کیفیت: بسیار خوب
📊 سطح آموزش: متوسط
👤 مدرس: بهمن روئین
🌀 سورس: ندارد
🔗 منبع: دانشجویار
ادامه ...
◉ نیازهای بازار کار را برآورده کنید: امروزه، تخصص در زمینه تبدیل گفتار به نوشتار، به یک مزیت رقابتی در بازار کار فناوری اطلاعات تبدیل شده است. با گذراندن این دوره، شما می‌توانید به راحتی نیازهای شرکت‌ها و سازمان‌ها در این زمینه را برطرف کنید.
❓ پردازش گفتار چیست؟
پردازش گفتار (Speech Processing) یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی و پردازش سیگنال است که به ماشین‌ها امکان درک و تفسیر گفتار انسان را می‌دهد. این فناوری شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی است که برای تجزیه و تحلیل، تشخیص، تبدیل و پردازش گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند. تبدیل گفتار به نوشتار یکی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش گفتار است که در این دوره به آموزش آن میپردازیم.
💢 مراحل پردازش گفتار معمولاً شامل موارد زیر است:
◈ جمع‌آوری داده‌های صوتی: استفاده از میکروفون برای دریافت ورودی صوتی.
◈ نمونه‌برداری و دیجیتالی‌سازی: تبدیل سیگنال آنالوگ صوت به داده‌های دیجیتالی.
◈ پیش‌پردازش: حذف نویز و تقویت بخش‌های مهم صوت.
◈ استخراج ویژگی‌ها: تحلیل فرکانسی و زمانی صدا برای شناسایی الگوها.
◈ مدل‌سازی و تشخیص گفتار: استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای تطبیق صدا با متن.
◈ تبدیل خروجی به متن: نمایش خروجی به‌صورت متن قابل‌فهم برای انسان.
❓ کاربردهای پردازش گفتار
امروزه پردازش گفتار در صنایع مختلفی کاربرد دارد و به بهبود تعامل انسان و ماشین کمک می‌کند. برخی از کاربردهای کلیدی عبارتند از:
⪧ دستیارهای صوتی: Siri، Google Assistant، Amazon Alexa
⪧ زیرنویس خودکار: ایجاد زیرنویس برای فیلم‌ها و ویدیوهای آموزشی
⪧ جستجوی صوتی: امکان جستجوی اطلاعات بدون نیاز به تایپ
⪧سیستم‌های تبدیل گفتار به متن: ابزارهایی مانند Google Docs Voice Typing
⪧ ربات‌های پاسخگو: چت‌بات‌ها و سیستم‌های خدمات مشتریان مبتنی بر صوت
⪧ ترجمه هم‌زمان: تبدیل گفتار یک زبان به زبان دیگر در لحظه
❓چالش‌های پردازش گفتار و تبدیل گفتار به نوشتار
⏎ نویز محیطی
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های پردازش گفتار، وجود نویز در محیط است. وقتی کاربر در یک مکان شلوغ مانند خیابان یا مترو صحبت می‌کند، کیفیت صدای ضبط‌شده کاهش می‌یابد و سیستم ممکن است نتواند گفتار را به‌درستی تشخیص دهد. برای کاهش این مشکل، میتوان از فیلترهای کاهش نویز و تکنیک‌های پردازش سیگنال استفاده کرد.
⏎ تفاوت‌های لهجه و تلفظ
افراد مختلف حتی در یک زبان واحد، لهجه‌ها و شیوه‌های تلفظ متفاوتی دارند. برای مثال، در زبان فارسی، لهجه‌های تهرانی، مشهدی، اصفهانی و شیرازی تفاوت‌های محسوسی در نحوه بیان کلمات دارند. مدل‌های پردازش گفتار باید به‌گونه‌ای آموزش ببینند که بتوانند این تفاوت‌ها را درک کنند.
⏎ تشخیص کلمات هم‌صدای متنوع
در برخی زبان‌ها، کلمات مشابهی وجود دارند که تلفظ یکسانی دارند اما معانی متفاوتی دارند. برای مثال، در زبان فارسی کلماتی مانند “ماه” (ماه شب) و “ما” (ضمیر جمع) از نظر تلفظ شبیه هستند اما مفهوم کاملاً متفاوتی دارند. حل این مشکل نیاز به استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و زمینه‌کاوی متن دارد.
⏎ سرعت گفتار و تغییرات ریتمیک
برخی افراد سریع صحبت می‌کنند و برخی دیگر آهسته. سیستم‌های پردازش گفتار باید بتوانند خود را با سرعت‌های مختلف تطبیق دهند تا دقت تشخیص کاهش پیدا نکند.
⏎ نیاز به داده‌های گسترده برای آموزش مدل‌ها
مدل‌های پردازش گفتار معمولاً با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری ماشین آموزش داده می‌شوند. برای بهبود دقت، این مدل‌ها به مجموعه داده‌های صوتی بزرگ و متنوع نیاز دارند که جمع‌آوری و پردازش آن‌ها ممکن است هزینه‌بر و زمان‌بر باشد.
ادامه دارد...
#ویدئو #فیلم #پایتون #گفتار #متن
#Video #Python #Voice #Text
🐍 @PythonForever
📝 زبان: فارسی
🎥 تعداد ویدئوها: 11 ویدئو
⏱ مدت: حدود 9 ساعت و 25 دقیقه
💽 کیفیت: بسیار خوب
📊 سطح آموزش: متوسط
👤 مدرس: بهمن روئین
🌀 سورس: ندارد
🔗 منبع: دانشجویار
ادامه ...
◉ نیازهای بازار کار را برآورده کنید: امروزه، تخصص در زمینه تبدیل گفتار به نوشتار، به یک مزیت رقابتی در بازار کار فناوری اطلاعات تبدیل شده است. با گذراندن این دوره، شما می‌توانید به راحتی نیازهای شرکت‌ها و سازمان‌ها در این زمینه را برطرف کنید.
❓ پردازش گفتار چیست؟
پردازش گفتار (Speech Processing) یکی از شاخه‌های مهم هوش مصنوعی و پردازش سیگنال است که به ماشین‌ها امکان درک و تفسیر گفتار انسان را می‌دهد. این فناوری شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و مدل‌های ریاضی است که برای تجزیه و تحلیل، تشخیص، تبدیل و پردازش گفتار مورد استفاده قرار می‌گیرند. تبدیل گفتار به نوشتار یکی از مهم‌ترین کاربردهای پردازش گفتار است که در این دوره به آموزش آن میپردازیم.
💢 مراحل پردازش گفتار معمولاً شامل موارد زیر است:
◈ جمع‌آوری داده‌های صوتی: استفاده از میکروفون برای دریافت ورودی صوتی.
◈ نمونه‌برداری و دیجیتالی‌سازی: تبدیل سیگنال آنالوگ صوت به داده‌های دیجیتالی.
◈ پیش‌پردازش: حذف نویز و تقویت بخش‌های مهم صوت.
◈ استخراج ویژگی‌ها: تحلیل فرکانسی و زمانی صدا برای شناسایی الگوها.
◈ مدل‌سازی و تشخیص گفتار: استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین برای تطبیق صدا با متن.
◈ تبدیل خروجی به متن: نمایش خروجی به‌صورت متن قابل‌فهم برای انسان.
❓ کاربردهای پردازش گفتار
امروزه پردازش گفتار در صنایع مختلفی کاربرد دارد و به بهبود تعامل انسان و ماشین کمک می‌کند. برخی از کاربردهای کلیدی عبارتند از:
⪧ دستیارهای صوتی: Siri، Google Assistant، Amazon Alexa
⪧ زیرنویس خودکار: ایجاد زیرنویس برای فیلم‌ها و ویدیوهای آموزشی
⪧ جستجوی صوتی: امکان جستجوی اطلاعات بدون نیاز به تایپ
⪧سیستم‌های تبدیل گفتار به متن: ابزارهایی مانند Google Docs Voice Typing
⪧ ربات‌های پاسخگو: چت‌بات‌ها و سیستم‌های خدمات مشتریان مبتنی بر صوت
⪧ ترجمه هم‌زمان: تبدیل گفتار یک زبان به زبان دیگر در لحظه
❓چالش‌های پردازش گفتار و تبدیل گفتار به نوشتار
⏎ نویز محیطی
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های پردازش گفتار، وجود نویز در محیط است. وقتی کاربر در یک مکان شلوغ مانند خیابان یا مترو صحبت می‌کند، کیفیت صدای ضبط‌شده کاهش می‌یابد و سیستم ممکن است نتواند گفتار را به‌درستی تشخیص دهد. برای کاهش این مشکل، میتوان از فیلترهای کاهش نویز و تکنیک‌های پردازش سیگنال استفاده کرد.
⏎ تفاوت‌های لهجه و تلفظ
افراد مختلف حتی در یک زبان واحد، لهجه‌ها و شیوه‌های تلفظ متفاوتی دارند. برای مثال، در زبان فارسی، لهجه‌های تهرانی، مشهدی، اصفهانی و شیرازی تفاوت‌های محسوسی در نحوه بیان کلمات دارند. مدل‌های پردازش گفتار باید به‌گونه‌ای آموزش ببینند که بتوانند این تفاوت‌ها را درک کنند.
⏎ تشخیص کلمات هم‌صدای متنوع
در برخی زبان‌ها، کلمات مشابهی وجود دارند که تلفظ یکسانی دارند اما معانی متفاوتی دارند. برای مثال، در زبان فارسی کلماتی مانند “ماه” (ماه شب) و “ما” (ضمیر جمع) از نظر تلفظ شبیه هستند اما مفهوم کاملاً متفاوتی دارند. حل این مشکل نیاز به استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و زمینه‌کاوی متن دارد.
⏎ سرعت گفتار و تغییرات ریتمیک
برخی افراد سریع صحبت می‌کنند و برخی دیگر آهسته. سیستم‌های پردازش گفتار باید بتوانند خود را با سرعت‌های مختلف تطبیق دهند تا دقت تشخیص کاهش پیدا نکند.
⏎ نیاز به داده‌های گسترده برای آموزش مدل‌ها
مدل‌های پردازش گفتار معمولاً با استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری ماشین آموزش داده می‌شوند. برای بهبود دقت، این مدل‌ها به مجموعه داده‌های صوتی بزرگ و متنوع نیاز دارند که جمع‌آوری و پردازش آن‌ها ممکن است هزینه‌بر و زمان‌بر باشد.
ادامه دارد...
#ویدئو #فیلم #پایتون #گفتار #متن
#Video #Python #Voice #Text
🐍 @PythonForever