فلش‌کارت‌های آموزشی سفارشی‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار برای لهجه‌ها و زبان‌های مختلف

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره سفارشی‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار برای لهجه‌ها و زبان‌های مختلف

موضوع کلی: برنامه‌نویسی کامپیوترهای شخصی

موضوع میانی: Speech Recognition

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمات تشخیص گفتار و مفاهیم پایه
• 2. آشنایی با پردازش سیگنال صوتی
• 3. تحلیل فرکانسی سیگنال‌های گفتاری
• 4. استخراج ویژگی‌های صوتی: MFCC
• 5. استخراج ویژگی‌های صوتی: PLP
• 6. مفاهیم مدل‌سازی زبانی
• 7. مدل‌های آماری زبان: N-grams
• 8. مدل‌های زبانی مبتنی بر شبکه عصبی
• 9. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای زبان: RNN
• 10. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای زبان: LSTM
• 11. معماری‌های شبکه‌های عصبی برای زبان: GRU
• 12. مدل‌های ترنسفورمر در پردازش زبان طبیعی
• 13. آشنایی با مدل‌های تشخیص گفتار (ASR)
• 14. مدل‌های مبتنی بر آکوستیک
• 15. مدل‌های مبتنی بر واژگان
• 16. مدل‌های مبتنی بر ترکیب آکوستیک و زبانی
• 17. معرفی سیستم‌های تشخیص گفتار مدرن
• 18. تکنیک‌های پیش‌پردازش صدا
• 19. نرمال‌سازی صدا و حذف نویز
• 20. تقسیم‌بندی سیگنال گفتاری
• 21. شناسایی مرز کلمات
• 22. آموزش مدل‌های آکوستیک
• 23. شبکه‌های عصبی عمیق برای مدل‌سازی آکوستیک
• 24. شبکه‌های کانولوشنال (CNN) در ASR
• 25. شبکه‌های کانولوشنال ترنسفورمر (Conformer)
• 26. آموزش مدل‌های زبانی
• 27. بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
• 28. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 29. استفاده از داده‌های بزرگ برای آموزش
• 30. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌های گفتاری
• 31. استانداردسازی داده‌های گفتاری
• 32. مدیریت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص گفتار
• 34. معیارهای ارزیابی: Word Error Rate (WER)
• 35. معیارهای ارزیابی: Character Error Rate (CER)
• 36. ارزیابی برای زبان‌های مختلف
• 37. ارزیابی برای لهجه‌های مختلف
• 38. سفارشی‌سازی مدل‌ها برای لهجه‌ها
• 39. تکنیک‌های انطباق آکوستیک
• 40. انطباق مدل زبانی با لهجه
• 41. استفاده از داده‌های کم‌منبع (Low-resource)
• 42. روش‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 43. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 44. تنظیم دقیق مدل‌ها برای زبان‌های جدید
• 45. ملاحظات فرهنگی در داده‌های گفتاری
• 46. پردازش زبان فارسی در ASR
• 47. لهجه‌های فارسی و چالش‌های آن‌ها
• 48. مدل‌سازی برای گویش‌های فارسی
• 49. استفاده از منابع فارسی برای آموزش
• 50. مدل‌سازی برای زبان‌های اقلیت در ایران
• 51. چالش‌های پردازش صدا در محیط‌های پرنویز
• 52. کاهش اثرات محیطی بر تشخیص گفتار
• 53. تشخیص گفتار در تلفن همراه
• 54. تشخیص گفتار در دستگاه‌های تعبیه‌شده
• 55. کاربردها در سامانه های آموزشی
• 56. سیستم‌های پرسش و پاسخ صوتی
• 57. دستیارهای صوتی هوشمند
• 58. کاربرد در خدمات عمومی
• 59. مدل‌سازی زبان‌های با ساختار متفاوت
• 60. مدل‌سازی برای زبان‌های التصاقی
• 61. مدل‌سازی برای زبان‌های واژگانی
• 62. مدل‌سازی برای زبان‌های با صرف متفاوت
• 63. تکنیک‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-supervised)
• 64. تکنیک‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised)
• 65. یادگیری تقویتی در ASR
• 66. مدل‌های End-to-End ASR
• 67. مفاهیم CTC (Connectionist Temporal Classification)
• 68. مفاهیم RNN Transducer
• 69. مفاهیم Attention Mechanism در ASR
• 70. تکنیک‌های بهبود دقت مدل‌های End-to-End
• 71. مدل‌سازی برای زبان‌های با خط الفبایی متفاوت
• 72. تطبیق مدل‌ها با الفبای لاتین
• 73. تطبیق مدل‌ها با الفبای سیریلیک
• 74. تطبیق مدل‌ها با الفبای عربی
• 75. تطبیق مدل‌ها با الفبای چینی
• 76. مدل‌سازی برای زبان‌های خانواده هندوآریایی
• 77. مدل‌سازی برای زبان‌های خانواده دراویدی
• 78. مدل‌سازی برای زبان‌های خانواده سامی
• 79. مدل‌سازی برای زبان‌های خانواده آفریقایی
• 80. ملاحظات اخلاقی در تشخیص گفتار
• 81. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 82. امنیت داده‌های صوتی
• 83. پیش‌گیری از سوءاستفاده از فناوری ASR
• 84. توسعه مسئولانه فناوری ASR
• 85. آینده تشخیص گفتار
• 86. پیشرفت‌های اخیر در ASR
• 87. چالش‌های پیش رو در ASR
• 88. نقش هوش مصنوعی در ASR
• 89. کاربردهای نوآورانه ASR
• 90. استانداردسازی مدل‌های ASR
• 91. قابلیت همکاری مدل‌ها
• 92. مدل‌سازی برای زبان‌های در معرض خطر
• 93. حفظ تنوع زبانی با ASR
• 94. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل ASR
• 95. استقرار مدل‌های ASR بر روی دستگاه‌های لبه
• 96. بهینه‌سازی مصرف منابع در ASR
• 97. مدل‌سازی برای کودکان
• 98. شناسایی گفتار کودکان
• 99. چالش‌های تشخیص گفتار کودکان
• 100. آموزش مدل‌ها برای گفتار کودکان