اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع مهندسی صدا و فناوری‌های تولید گفتار با هوش مصنوعی (Text-to-Speech)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مهندسی صدا و فناوری‌های تولید گفتار با هوش مصنوعی (Text-to-Speech)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: فناوری‌های تولید و بازسازی گفتار (Speech Synthesis)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش سیگنال‌های صوتی و دیجیتال
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در تبدیل متن به گفتار
• 3. بررسی تاریخچه و سیر تحول فناوری‌های سنتز صدا
• 4. ساختار زبان فارسی و تحلیل آواشناسی در هوش مصنوعی
• 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی پیکره‌های متنی برای مدل‌های گفتاری
• 6. روش‌های استاندارد ضبط و تولید داده‌های صوتی با کیفیت
• 7. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های صوتی برای آموزش مدل
• 8. استخراج ویژگی‌های صوتی و تبدیل موج به نمایش‌های فرکانسی
• 9. معماری مدل‌های تبدیل متن به طیف‌نگار (Spectrogram)
• 10. آشنایی با شبکه‌های عصبی عمیق در تولید گفتار
• 11. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر در درک معنایی متن برای گفتار
• 12. پیاده‌سازی رمزگشاهای صوتی (Vocoders) برای بازسازی موج
• 13. بررسی مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق در سنتز گفتار
• 14. تکنیک‌های تنظیم لحن و آهنگ در گفتار مصنوعی
• 15. شبیه‌سازی ویژگی‌های صوتی انسانی و مدل‌سازی لحن
• 16. روش‌های افزایش دقت مدل‌های گفتاری در زبان فارسی
• 17. بررسی مدل‌های یادگیری تقویتی در بهبود کیفیت صدا
• 18. معرفی ابزارهای متن‌باز در حوزه پردازش گفتار
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های تبدیل متن به گفتار در زبان فارسی
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های صوتی برای اجرا در محیط‌های کم‌توان
• 21. مدیریت حافظه و پردازش موازی در آموزش مدل‌های صوتی
• 22. تکنیک‌های کاهش نویز و بهبود کیفیت خروجی صوتی
• 23. معیارهای ارزیابی کیفیت در سیستم‌های تولید گفتار
• 24. بررسی چالش‌های تولید گفتار احساسی و عاطفی
• 25. آموزش مدل‌های شخصی‌سازی صدا با استفاده از داده‌های محدود
• 26. اخلاق در فناوری‌های صوتی و صیانت از حریم خصوصی کاربر
• 27. مستندسازی و استانداردهای طراحی رابط کاربری صوتی
• 28. یکپارچه‌سازی مدل‌های گفتاری در سامانه‌های نرم‌افزاری
• 29. تولید گفتار بلادرنگ (Real-time) با استفاده از مدل‌های سبک
• 30. بررسی کاربردهای فناوری تبدیل متن به گفتار در آموزش و توان‌بخشی
• 31. پروژه عملی: طراحی یک سیستم ساده تبدیل متن به گفتار
• 32. به‌کارگیری یادگیری انتقال (Transfer Learning) در مدل‌های صوتی
• 33. استفاده از مدل‌های تولیدی (GANs) در بازسازی گفتار
• 34. بررسی معماری‌های پیشرفته در مدل‌سازی توالی به توالی
• 35. رفع اشکالات رایج در سیستم‌های سنتز گفتار
• 36. مدیریت منابع و استقرار مدل‌های صوتی بر روی سرورهای داخلی
• 37. آشنایی با چارچوب‌های برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش صدا
• 38. بهینه‌سازی پارامتریک برای بهبود وضوح کلمات در زبان فارسی
• 39. تحلیل بازخورد کاربران و بهبود مستمر مدل‌های گفتاری
• 40. چشم‌انداز آینده فناوری‌های گفتاری در ایران و جهان