کتاب صوتی بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار برای فارسی‌زبانان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص گفتار برای فارسی‌زبانان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: یادگیری عمیق در پردازش صوت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای تشخیص گفتار
• 3. آشنایی با مدل‌های تشخیص گفتار سنتی
• 4. معماری مدل‌های تشخیص گفتار مبتنی بر شبکه‌های عصبی
• 5. معرفی مدل Whisper
• 6. نصب و راه‌اندازی Whisper
• 7. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های صوتی فارسی
• 8. برچسب‌گذاری داده‌های صوتی
• 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 10. مفاهیم پایه بهینه‌سازی مدل
• 11. تابع زیان در تشخیص گفتار
• 12. بهینه‌سازها (Optimizers)
• 13. نرخ یادگیری (Learning Rate) و زمان‌بندی آن
• 14. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 15. معرفی تکنیک‌های Fine-Tuning
• 16. Fine-Tuning تمام مدل
• 17. Fine-Tuning لایه‌های خاص
• 18. Fine-Tuning با استفاده از LoRA
• 19. معیارهای ارزیابی مدل تشخیص گفتار
• 20. ضریب خطا در کلمات (Word Error Rate - WER)
• 21. بررسی دقت در سطوح کاراکتر و کلمه
• 22. شناسایی و رفع خطاهای رایج در تشخیص گفتار
• 23. تأثیر نویز و کیفیت صدا بر عملکرد مدل
• 24. روش‌های کاهش نویز در داده‌های صوتی
• 25. تقویت داده‌های صوتی (Data Augmentation)
• 26. تکنیک‌های افزایش تنوع داده‌ها
• 27. کاربرد مدل‌های زبانی در تشخیص گفتار
• 28. ادغام مدل‌های زبانی با مدل‌های صوتی
• 29. معرفی مدل‌های زبانی فارسی
• 30. آموزش مدل‌های زبانی فارسی
• 31. بهینه‌سازی مدل Whisper با داده‌های فارسی
• 32. تنظیمات پیش‌پردازش برای داده‌های فارسی
• 33. انتخاب تنظیمات مناسب برای Fine-Tuning
• 34. آموزش مدل با مجموعه داده فارسی
• 35. ارزیابی مدل بهینه‌شده بر روی داده‌های فارسی
• 36. مقایسه عملکرد مدل با مدل پایه Whisper
• 37. تحلیل نتایج ارزیابی و شناسایی نقاط ضعف
• 38. بهبود مدل بر اساس نتایج ارزیابی
• 39. تکنیک‌های پیشرفته Fine-Tuning
• 40. استفاده از روش‌های Ensemble
• 41. مدیریت Overfitting در طول Fine-Tuning
• 42. تنظیمات Regularization
• 43. کاربرد Embeddings در تشخیص گفتار
• 44. استفاده از Embeddings از پیش آموزش‌دیده
• 45. آموزش Embeddings سفارشی
• 46. معرفی مدل‌های End-to-End برای تشخیص گفتار
• 47. تفاوت مدل‌های End-to-End با مدل‌های سنتی
• 48. کاربرد مدل‌های Transformer در تشخیص گفتار
• 49. معماری مدل‌های Conformer
• 50. مدل‌های Speech-to-Text سفارشی
• 51. مراحل طراحی و پیاده‌سازی مدل سفارشی
• 52. انتخاب چارچوب‌های یادگیری عمیق (PyTorch, TensorFlow)
• 53. محیط‌های توسعه و ابزارهای مرتبط
• 54. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 55. استقرار مدل تشخیص گفتار
• 56. APIهای تشخیص گفتار
• 57. کاربرد تشخیص گفتار در دستیارهای صوتی
• 58. تشخیص گفتار برای افراد کم‌توان
• 59. کاربرد در صنعت تولید محتوا
• 60. تشخیص گفتار برای تحلیل داده‌های صوتی
• 61. تکنیک‌های پردازش پس از تشخیص گفتار
• 62. تصحیح املایی و نگارشی خروجی
• 63. شناسایی گوینده (Speaker Diarization)
• 64. تشخیص احساسات از روی گفتار
• 65. پردازش زبان طبیعی در تحلیل نتایج
• 66. ملاحظات اخلاقی در استفاده از تشخیص گفتار
• 67. حریم خصوصی و امنیت داده‌های صوتی
• 68. سوگیری در مدل‌های تشخیص گفتار
• 69. روش‌های کاهش سوگیری
• 70. آیندهٔ تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی
• 71. چالش‌های پیش رو در تشخیص گفتار فارسی
• 72. توسعهٔ مدل‌های تشخیص گفتار برای گویش‌های مختلف فارسی
• 73. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش زبان فارسی
• 74. تشخیص گفتار در محیط‌های آموزشی
• 75. ارزیابی عملکرد مدل در شرایط واقعی
• 76. بهبود کارایی و سرعت مدل
• 77. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
• 78. مقایسهٔ روش‌های مختلف Fine-Tuning
• 79. انتخاب بهترین روش Fine-Tuning برای کاربرد خاص
• 80. مدل‌های تشخیص گفتار چندزبانه
• 81. تنظیم مدل برای زبان‌های مختلف
• 82. کاربرد تشخیص گفتار در خدمات دولتی
• 83. تشخیص گفتار در سیستم‌های حقوقی
• 84. تشخیص گفتار در حوزهٔ پزشکی
• 85. کاربرد در صنعت رسانه
• 86. تشخیص گفتار و تولید زیرنویس خودکار
• 87. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش صوت
• 88. کدگذاری صوتی (Audio Encoding)
• 89. مدل‌های تولید صوت (Speech Synthesis)
• 90. ارتباط بین تشخیص و تولید گفتار
• 91. ارزیابی کیفی خروجی مدل
• 92. روش‌های ارزیابی ذهنی و عینی
• 93. نکات کلیدی در Fine-Tuning مدل‌های تشخیص گفتار
• 94. جمع‌بندی و پروژه‌های عملی
• 95. پروژهٔ ساخت یک دستیار صوتی ساده
• 96. پروژهٔ تبدیل گفتار به متن برای پادکست‌ها
• 97. پروژهٔ تحلیل احساسات از روی پیام‌های صوتی
• 98. پروژهٔ ساخت سیستم پرسش و پاسخ صوتی
• 99. پروژهٔ توسعهٔ ابزار آموزشی برای یادگیری زبان