Python Forever | Telegram Webview: PythonForever/24316 -

🗣 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

www.tg-me.com/ye/Python Forever/com.PythonForever/24316

5.0K viewsJun 3 at 18:40

tg-me.com/PythonForever/24316

Create: 2025-06-03
Last Update: 2025-06-13 14:20:34

BY Python Forever

Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/PythonForever/24316

Open in Telegram

Python Forever Telegram | DID YOU KNOW?

Date: 2025-06-13| Python Forever

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

Export WhatsApp stickers to Telegram on Android

From the Files app, scroll down to Internal storage, and tap on WhatsApp. Once you’re there, go to Media and then WhatsApp Stickers. Don’t be surprised if you find a large number of files in that folder—it holds your personal collection of stickers and every one you’ve ever received. Even the bad ones.Tap the three dots in the top right corner of your screen to Select all. If you want to trim the fat and grab only the best of the best, this is the perfect time to do so: choose the ones you want to export by long-pressing one file to activate selection mode, and then tapping on the rest. Once you’re done, hit the Share button (that “less than”-like symbol at the top of your screen). If you have a big collection—more than 500 stickers, for example—it’s possible that nothing will happen when you tap the Share button. Be patient—your phone’s just struggling with a heavy load.On the menu that pops from the bottom of the screen, choose Telegram, and then select the chat named Saved messages. This is a chat only you can see, and it will serve as your sticker bank. Unlike WhatsApp, Telegram doesn’t store your favorite stickers in a quick-access reservoir right beside the typing field, but you’ll be able to snatch them out of your Saved messages chat and forward them to any of your Telegram contacts. This also means you won’t have a quick way to save incoming stickers like you did on WhatsApp, so you’ll have to forward them from one chat to the other.

Python Forever from ye

Telegram Python Forever
FROM USA