🗣 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
🗣 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 ...
❓ چرا پایتون برای پردازش گفتار مناسب است؟
🔆 پایتون یک زبان ساده، قدرتمند و چندمنظوره است که به دلیل دارا بودن کتابخانه‌های متنوع، گزینه‌ای عالی برای پردازش گفتار و به ویژه تبدیل گفتار به نوشتار محسوب می‌شود.
💢 ویژگی‌های کلیدی پایتون
☜ یادگیری و استفاده آسان
☜ پشتیبانی از کتابخانه‌های قدرتمند مانند Numpy و Pandas
☜ عملکرد عالی در پردازش داده‌های صوتی و متنی
✅ حاصل دوره
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.
⬅️ پیش‌نیاز
آشنایی با پایتون در حد مقدماتی
👥 مخاطبین دوره
دوره تبدیل ویس به متن برای تمامی علاقه‌مندان به برنامه نویسی پایتون مناسب می‌باشد. همچنین، مبتدیانی که قصد دارند وارد دنیای هوش مصنوعی شوند و در زمینه تبدیل گفتار به نوشتار فارسی فعالیتی داشته و پروژه عملی انجام دهند، می‌توانند در این دوره شرکت کنند.
🛠 ابزار مورد نیاز
برای پیاده‌سازی این پروژه، از APIهای گوگل استفاده می‌کنیم. گوگل در این بخش تحریم نیست و استفاده از سرویس‌های آن نیازی به تغییر DNS یا استفاده از VPN یا روش‌های دیگر ندارد. بنابراین، گزینه‌ای ایده‌آل برای کاربران ایرانی محسوب می‌شود.
🔰 سرفصل های دوره به شرح زیر است:
📌 جلسه 1- مقدمه
📌 جلسه 2- بررسی ابزار های مورد نیاز
📌 جلسه 3- نصب کامپایلر پایتون
📌 جلسه 4- نصب محیط کد نویسی
📌 جلسه 5- نصب کتابخانه های مورد نیاز
📌 جلسه 6- آشنایی با Git
📌 جلسه 7- کد نویسی برنامه و توضیحات اولیه
📌 جلسه 8- حل مشکل فارسی در Terminal
📌 جلسه 9- پیاده سازی پروژه تبدیل صدا به متن به صورت زنده
📌 جلسه 10- پیاده سازی پروژه تبدیل صدا به متن به صورت فایل
📌 جلسه 11- نحوه دریافت سورس کد برنامه
#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 ...
❓ چرا پایتون برای پردازش گفتار مناسب است؟
🔆 پایتون یک زبان ساده، قدرتمند و چندمنظوره است که به دلیل دارا بودن کتابخانه‌های متنوع، گزینه‌ای عالی برای پردازش گفتار و به ویژه تبدیل گفتار به نوشتار محسوب می‌شود.
💢 ویژگی‌های کلیدی پایتون
☜ یادگیری و استفاده آسان
☜ پشتیبانی از کتابخانه‌های قدرتمند مانند Numpy و Pandas
☜ عملکرد عالی در پردازش داده‌های صوتی و متنی
✅ حاصل دوره
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.
⬅️ پیش‌نیاز
آشنایی با پایتون در حد مقدماتی
👥 مخاطبین دوره
دوره تبدیل ویس به متن برای تمامی علاقه‌مندان به برنامه نویسی پایتون مناسب می‌باشد. همچنین، مبتدیانی که قصد دارند وارد دنیای هوش مصنوعی شوند و در زمینه تبدیل گفتار به نوشتار فارسی فعالیتی داشته و پروژه عملی انجام دهند، می‌توانند در این دوره شرکت کنند.
🛠 ابزار مورد نیاز
برای پیاده‌سازی این پروژه، از APIهای گوگل استفاده می‌کنیم. گوگل در این بخش تحریم نیست و استفاده از سرویس‌های آن نیازی به تغییر DNS یا استفاده از VPN یا روش‌های دیگر ندارد. بنابراین، گزینه‌ای ایده‌آل برای کاربران ایرانی محسوب می‌شود.
🔰 سرفصل های دوره به شرح زیر است:
📌 جلسه 1- مقدمه
📌 جلسه 2- بررسی ابزار های مورد نیاز
📌 جلسه 3- نصب کامپایلر پایتون
📌 جلسه 4- نصب محیط کد نویسی
📌 جلسه 5- نصب کتابخانه های مورد نیاز
📌 جلسه 6- آشنایی با Git
📌 جلسه 7- کد نویسی برنامه و توضیحات اولیه
📌 جلسه 8- حل مشکل فارسی در Terminal
📌 جلسه 9- پیاده سازی پروژه تبدیل صدا به متن به صورت زنده
📌 جلسه 10- پیاده سازی پروژه تبدیل صدا به متن به صورت فایل
📌 جلسه 11- نحوه دریافت سورس کد برنامه
#ویدئو #فیلم #پایتون #گفتار #متن
#Video #Python #Voice #Text
🐍 @PythonForever