فارکس ترید در ایران

سیگنال به زبان کوچه بازار


کوچه مروی امروزه تبدیل به بورس لوازم آرایشی تهران شده است. معروف ترین فلافلی تهران ابتدای کوچه مروی از سمت ناصر خسرو قرار گرفته است و روبه روی کوچه و در آن سوی خیابان ناصر خسرو, عمارت شمس العماره می درخشد.

سیگنال به زبان کوچه بازار

انتن. [ اَ ت َ ] ( ع ن تف ) گَنَده تَر. ( یادداشت مؤلف ).
- امثال :
انتن من الجورب .
انتن من العذره .
انتن من مرقات الغنم .
انتن. [ اَ ت َ ن َ ] ( ع فعل تعجب ) ما انتنه ؛چه بدبوی است آن. ( ناظم الاطباء ) ( از منتهی الارب ).
انتن. [ اَ ت ُن ْ ن َ ] ( ع ضمیر ) جمع مؤنث ضمیر مخاطب ، یعنی شما جماعت زنان. شما زنان.

فرهنگ فارسی

( آنتن ) ( اسم ) ۱ - برجهای آهنی که برای تقویت دستگاههای فرستند. امواج بی سیم بکار میرود . ۲ - میل. آهنی یا رشته های سیم که برای تقویت دستگاه های گیرنده ( رادیو تلوزیون و غیره ) مورد استفاده قرار میگیرد سرون جمع مونث ضمیر مخاطب یعنی شما جماعت زنان ٠ شما زنان ٠

فرهنگ معین

فرهنگ عمید

( آنتن ) ۱. صفحۀ بزرگ فلزی که امواج رادیویی یا تلویزیونی را از مرکز فرستنده به اطراف منتشر می کند.
۲. وسیله ای به شکل میله یا صفحۀ فلزی که امواج رادیویی یا تلویزیونی منتشر شده از دستگاه فرستنده را دریافت می کند.

فرهنگستان زبان و ادب

آنتن
[مهندسی مخابرات] افزاره ای برای دریافت یا ارسال امواج رادیویی ازطریق تبدیل نشانک/ سیگنال الکترومغناطیسی به الکتریکی و برعکس

دانشنامه عمومی

عکس آنتن

آنتن. آنتن یک افزارهٔ مخابراتی است که کار آن تبدیل سیگنال الکتریکی به امواج الکترومغناطیسی (در حالت فرستندگی)، و تبدیل امواج الکترومغناطیسی به سیگنال الکتریکی (در حالت گیرندگی) است. آنتن ها ساختارهای متنوعی دارند که با توجه به کاربرد، تعیین می شوند.
آنتن تک قطبی
آنتن سیگنال به زبان کوچه بازار نیم موج (هرتز)
آنتن مارکُونی
آنتن یاگی
آنتن شییپوری
آنتن بشقابی
آنتن تلسکوپی
آنتن میکرواستریپ
یکی از ساده ترین ساختارهای ممکن برای یک آنتن، آنتن های سیمی هستند.
هر آنتن، در یک بسامد مشخص به تشدید درمی آید و ولتاژ بیشینه تولید می کند.هرگاه طول آنتن متناسب با طول موج دریافتی باشد، موج کاملاً در آنتن جای می گیرد و به اصطلاح می گویند «آنتن تشدید شده است.» یا «آنتن به تشدید درآمده است». یعنی آنتن، با موج دریافت شده هماهنگ شده است و در این حالت ولتاژی که در آنتن تولید شده، بیشینه است.
البته لازم نیست که طول آنتن حتماً با طول موج دریافت شده برابر باشد؛ زیرا می توان القاگری را همراه یک یا دو خازن به آنتن افزود تا حالت تشدید را در آنتن پدید آورند.

دانشنامه آزاد فارسی

آنتن. آنْتِن (aerial)
آنْتِن
در پخش رادیویی و تلویزیونی ، وسیلۀ رسانایی برای ارسال یا دریافت امواج الکترومغناطیس۱. طرح آنتن اصولاً به طول موج۲ علایم (سیگنال)۳ وابسته است . برای ارسال یا دریافت امواج بلند، با طول موج صدها متر، از آنتن های سیمی بلند و برای ارسال یا دریافت امواج سیگنال به زبان کوچه بازار کوتاه ، با طول موج چند سانتی متر، از آنتن های میله۴ ای و دو قطبی۵ استفاده می کنند. ریزموج ها۶ را نیز با آنتن های دوقطبی ، غالباً با بازتابگرهای میله ای مشبک، یا آنتن های بشقابی سهموی کاملاً جهت دار۷ ارسال یا دریافت می کنند. از آن جاکه ریزموج ها به خط مستقیم حرکت می کنند و نیازمند ارتباط در خط دید۸ند، آنتن های ریزموج را معمولاً بر فراز دکل ها یا برج های بلند نصب می کنند.

اصطلاحات و ضرب المثل ها

فارسی به عربی

پیشنهاد کاربران

آنتن ( Aerial ) :[اصطلاح دریانوردی]آنتن سیمی که به عنوان آنتن دستگاههای مخابر اتی یا رادار کشتی روی دکل های آن نصب می شود.

آنتن
می توان از توانایی های پارسی بهره برد و واژه های دیگری هم ساخت :
گیرال : گیر - آل ( گیر از گرفتن و آل پسوند ابزار ساز مانند پوشال )
گیرانه : گیر - آنه ( گیر از گرفتن و آنه پسوند ابزار ساز مانند رایانه )
ستانه : ستان از سِتاندن و " ه " پسوند ابزارساز مانند ماله
شاخواره : شاخ - واره ( واره = وَش، سان ، مانند ) افته ها و موارد دیگر : ماهواره ، آدمواره

سیگنال مهم مذاکرات به بازار مسکن / ریزش شدید قیمت ها بعید است!

رییس اتحادیه مشاوران املاک با بیان اینکه بازار مسکن تحت تاثیر مذاکرات هسته‌ای با افت قیمت مواجه شده است گفت: اگر سایتهای فروش مسکن، مراکز آماری و برخی غیرکارشناس‌ها باعث ایجاد تلاطم و تشنج نشوند، انتظار افت بیشتر قیمت خانه وجود دارد اما نمی‌توان توقع ریزش شدیدی داشت.

سیگنال مهم مذاکرات به بازار مسکن / ریزش شدید قیمت ها بعید است!

راه و مسکن

مصطفی‌قلی خسروی اظهار کرد: متوسط قیمت سیگنال به زبان کوچه بازار مسکن در تهران طبق آمار رسمی حدودا متری ۳۲ میلیون تومان است اما میانگین قیمتهای پیشنهادی در سایتهای فروش بیش از ۵۰ میلیون تومان است. این یعنی هر کس هر قیمتی دلش می‌خواهد برای خانه خود تعیین می‌کند و مدیران این سامانه‌ها هیچ نظارتی بر آن ندارند. بارها اعلام کردیم نرخهای دلبخواه باعث ایجاد تنش در بازار مسکن می‌شود اما کماکان شاهد قیمتهای کاذب در سامانه‌های ملکی هستیم.

کاهش نیم درصدی قیمت مسکن در دو هفته گذشته

وی افزود: خوشبختانه در ماههای اخیر بازار مسکن به ثبات رسیده است. مقدار زیادی از این آرامش مرهون تلاش دولت سیزدهم در طرح نهضت ملی مسکن و اخبار امیدوارکننده از مذاکرات هسته‌ای است. با کاهش قیمت دلار، قیمت طلا، خودرو و مسکن نیز پایین آمد و بررسی‌های ما از کاهش حدود نیم درصدی قیمت خانه در تهران طی دو هفته گذشته حکایت دارد.

رییس اتحادیه مشاوران املاک با بیان اینکه آرامش فعلی بازار مسکن باید با همدلی مردم و مسئولان حفظ شود گفت: معمولا سه گروه شامل افراد غیرکارشناس، مراکز آماری و سامانه‌های فروش ملک باعث ایجاد تنش در بازار املاک می‌شوند. تقاضای ما این است که افراد غیرکارشناس از انجام مصاحبه‌های تنش‌زا در رسانه‌ها خودداری کنند. سامانه‌های فروش نیز بعضا فقط به ضریب نفوذ و منافع خودشان فکر می‌کنند و برایشان اهمیت ندارد که با اعلام نرخهای نجومی چه بلایی بر سر بازار می‌آید.

کاهش ضریب امنیت معاملات از طریق سامانه‌های فروش مسکن

خسروی تاکید کرد: ما یکی از سامانه‌های پرمخاطب فروش ملک را تحریم کردیم. حدود ۵۰ نفر به دلایل مختلف از این سایت شکایت کردند. مثلا عنوان می‌شود که سامانه مورد نظر با دور زدن مشاوران املاک اقدام به عقد قرارداد می‌کند که ضریب امنیت را به شدت کاهش می‌دهد. البته این سایت تکذیب کرد اما به هر حال این شکایات به ما واصل شده است. بنای ما بر تعامل بود و اعلام کردیم بیایند مذاکره کنند که نیامدند. اما آنچه باعث دلخوری مردم از این سامانه‌ها می‌شود اعلام قیمتهای پرت است که به افزایش قیمت مسکن می‌انجامد.

وی گفت: برخی سایت‌ها باعث ایجاد رقابت کاذب در بازار مسکن شده‌اند. فردی که وارد موبایلش می‌شود و می‌بیند همسایه او قیمت خانه‌اش را متری ۴۰ میلیون تومان گذاشته، او هم متری ۴۵ میلیون تومان تعیین می‌کند. شخص سوم در کوچه بغلی متری ۵۰ میلیون تومان می‌گذارد و این روند افزایشی ادامه می‌یابد. این موضوع باید ساماندهی شود.

ریزش شدید قیمت مسکن بعید است

رییس اتحادیه مشاوران املاک در پاسخ به این سوال که چقدر می‌توان به ریزش قیمت مسکن امیدوار بود، تصریح کرد: همانطور که بعد از جهش قیمتها انتظار افزایش مجدد وجود ندارد، طبیعتا انتظار ریزش شدید هم غیرمنطقی است. همین که بازار مسکن به ثبات رسیده اتفاق خوبی است که می‌تواند در آینده به افزایش قدرت خرید متقاضیان منجر شود. با طرح نهضت ملی مسکن بسیار امیدواریم که عرضه و تقاضا به تعادل برسد و نرخها منطقی شود.

به طرح نهضت ملی مسکن خوشبینیم

خسروی با بیان اینکه قیمت واحدهای نهضت ملی مسکن، تناسب چندانی با توان مردم ندارد گفت: دولت باید منابع بیشتری به این پروژه اختصاص دهد و بانکها به تعهد قانونی خود مبنی بر اختصاص سالیانه ۳۶۰ هزار میلیارد تومان به این طرح عمل کنند. الان هر از گاهی ۴۰ میلیون تومان از متقاضیان مطالبه می‌شود. اگر مردم چنین پولهایی داشتند که اصلا نیاز نبود در این طرح ورود پیدا کنند.

وی اظهار کرد: در عین حال من به پشتکار آقای رئیسی ایمان دارم و مطمئن هستم اگر قول داده شده دولت سالیانه یک میلیون مسکن بسازد، این وعده را عملیاتی خواهد کرد. آشنایی بنده با آقای رئیسی به سالها قبل برمی‌گردد و می‌دانم که در همه سطوح بخش مسکن از کد رهگیری گرفته تا ساماندهی بازار و افزایش ساخت و ساز، دغدغه و برنامه دارد.

رونمایی از قدیمی ترین کوچه تهران که قدمتی 200ساله دارد+تصاویر

رونمایی از قدیمی ترین کوچه تهران که قدمتی 200ساله دارد+تصاویر

به گزارش اقتصادنیوز به نقل از باشگاه خبرنگاران جوان، کوچه مروی با قدمتی ۲۰۰ ساله از قدیمی ترین معابر شهر تهران و از کوچه های تاریخی خیابان ناصر خسرو به شمار می رود؛ نام کوچه از مالک قدیمی املاک این منطقه گرفته شده است. محمد حسن خان مروی از خوانین قاجار و حاکم مرو در دوره فتحعلی شاه بود که املاک زیادی را در غرب عودلان خریداری کرد که امروز محدوه کوچه مروی است. او مسجد و مدرسه ای را با نام مسجد مروی بنا و باغی در کنار آن وقف کرد که بعدها دبیرستان مروی در آن احداث شد. درگذشته مهاجران عرب و ایرانیانی که قبلا ساکن عراق بودند، در این بازار به تجارت می‌پرداختند. به همین دلیل جلوه‌های فرهنگ و زندگی عربی را می‌توان در این کوچه و اطراف آن مشاهد کرد.

کوچه مروی

در دهه ۸۰ شمسی, کوچه مروی بیش از بیش مورد توجه سازمان زیبا سازی شهر تهران قرار گرفت و از این رو بازسازی و احیا این کوچه تاریخی آغاز شد.

مروی


کوچه مروی اکنون تبدیل به پیاده راهی برای گردشگران شده. مغازه های این کوچه نماسازی و کوچه نیز سنگفرشی شده است.

فلافلی مروی


کوچه مروی امروزه تبدیل به بورس لوازم آرایشی تهران شده است. معروف ترین فلافلی تهران ابتدای کوچه مروی از سمت ناصر خسرو قرار گرفته است و روبه روی کوچه و در آن سوی خیابان ناصر خسرو, عمارت شمس العماره می درخشد.

نوع سیگنال در دوربین مداربسته یا Signal System یعنی چه؟

نوع سیگنال در دوربین مداربسته یا Signal System، به تکنولوژی انتقال سیگنال های آنالوگ اشاره می کند. Signal System در واقع استانداردی است که سیگنال از طریق آن ارسال می شود. به زبان ساده تر، نوع سیگنال زبان مشترک بین اجزای سیستم مداربسته است که در ادامه بیشتر به آن می پردازیم.

Signal System به چه دردی می خورد؟

وقتی دو انسان می خواهند با هم صحبت کنند باید هر دو یک زبان مشخص را بلد باشند. متکلم به آن زبان صحبت می کند و مخاطب آن را دریافت کرده و معنای آن را می فهمد.

حال اگر متکلم به زبانی صحبت کند که مخاطب نداند چه اتفاقی می افتد؟ طبیعتا اطلاعاتی منتقل نمی شود. نوع سیگنال همان زبان دوربین های مداربسته است. برای ساخت یک سیستم مداربسته یکپارچه باید حتما دقت کنید که همه دوربین ها و تجهیزات ضبط کننده از یک نوع سیگنال استفاده کنند یا آن نوع سیگنال را پشتیبانی کنند.

چه انواعی از Signal System وجود دارد؟

همانطور که انسان ها زبان های بسیار مختلفی دارند انواع بسیار متفاوتی از استاندارد سیگنال هم وجود دارد. دو نوع قدیمی و بسیار رایج از انواع سیگنال PAL و NTSC بودند. از این استانداردها برای انتقال امواج ویدئویی برای تلویزیون ها استفاده می شد.

با توجه به محبوبیت این استانداردها در گذشته، دوربین های آنالوگ قدیمی را هم با همین استانداردها می ساختند تا شما بتوانید آنها را مستقیم به تلویزیون وصل کنید و تصاویر آنها را ببینید. با گذشت زمان محدودیت های رزولوشن این استانداردها آزار دهنده شد و استانداردهای جدیدی مانند HDTVI، HDCVI و AHD معرفی شدند.

دوربین های مداربسته و دستگاه های ضبط هایک ویژن از چه Signal System استفاده می کنند؟

دوربین های مداربسته آنالوگ تیوی لاینی هایک ویژن از استاندارد PAL و NTSC استفاده می کردند. اما دوربین های آنالوگ نسل جدید هایک ویژن که طبق نظر کارشناسان جز ده برند برتر دوربین مداربسته می باشند، نیز از استاندارد HDTVI استفاده می کنند (که امکان رسیدن به رزولوشن های خیلی بالاتر را فراهم کرده).

البته دستگاه های DVR جدید هایک ویژن همچنان گذشته از HDTVI هنوز هم استانداردهای PAL و NTSC را پشتیبانی می کنند. نسل جدید دستگاه های ضبط هایک ویژن همچنین امکان پشتیبانی از دوربین های AHD را هم اضافه کرده است که کاربرد این دستگاه ها را بسیار وسیع تر می کند.

تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می کند؟ + تست آنلاین تبدیل گفتار به نوشتار

تا به حال چندین مقاله در خصوص فناوری تبدیل گفتار به نوشتار و کاربردهای آن منتشر کرده ایم؛ همچنین از دستیارهای صوتی که از فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در آن‌ها استفاده می‌شوند و لزوم استفاده از آن‌ها در اپلیکیشن‌ها گفته ایم. اما در این مقاله به صورت اختصاصی می‌خواهیم به ساختار فناوری تبدیل گفتار به نوشتار بپردازیم و بگوییم فناوری تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می‌کند؟ و چطور یک ماشین می‌تواند صوت را به متن تبدیل کند. برای آشنایی بیشتر با کاربرد تبدیل گفتار به نوشتار می‌توانید ابزار تایپ صوتی زیر را تست کنید (با زدن بر روی علامت میکروفن به ضبط گفتار بپردازید).

تبدیل سیگنال به زبان کوچه بازار گفتار به نوشتار چیست؟

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار یا بازشناسی گفتار یا speech recognition می‌تواند فایل صوتی را (اعم از صحبت‌های افراد، صوت ضبط شده، صدای یک فیلم و…) به نوشتار تبدیل کند یا به عبارتی گفتار را تبدیل به نوشتار نماید.

فناوری تبدیل گفتار به نوشتار در حقیقت نوعی برنامه، اپلیکیشن، نرم افزار و… است که محتوای صوتی را گرفته و با پردازش محتوای آن صوت، را به کلمات مکتوب تبدیل می‌کند. فناوری تبدیل گفتار به نوشتار، همان‌طور که گفته شد یک فناوری بر پایه هوش مصنوعی است که قادر به تهیه متن از یک گفت‌وگوی شفاهی و محتوای صوتی موجود و یا تایپ در لحظه می‌باشد.

تبدیل گفتار به نوشتار چگونه کار می‌کند؟

تبدیل گفتار به نوشتار بخشی از فناوری بازشناسی گفتار است که به سادگی می‌توان مسئله بازشناسی گفتار را در این فرمول احتمالاتی شرطی خلاصه کرد:

به این معنی که ما به دنبال رشته‌ای از کلمات خروجی هستیم که با توجه به سیگنال ورودی موجود، محتمل‌ترین رشته کلمات خروجی را به ما نشان دهند. مسئله را می‌توان بر اساس این فرمول توضیح داد و گفت وظیفه‌ی ASR (Automatic Speech Recognition) پیدا کردن محتمل‌ترین رشته‌ی کلمات است، که این احتمال برابر است با احتمال شنیده شدن سیگنال صوتی با فرض کردن دنباله‌ی کلمات مورد نظر ضرب در احتمال تولید شدن یک دنباله‌ی کلمات مفروض در زبان. زمانی که این دو را باز کنیم، در واقع دو پایه اساسی یک سیستم بازشناسی گفتار به دست می‌آید که عبارتند از:
۱.مدل آکوستیکی
۲.مدل زبانی
وظیفه‌ی مدل آکوستیکی اعمال یک نگاشت از ویژگی‌های ورودی (مانند spectrogram، lmfb یا mfcc) که از سیگنال استخراج شده‌اند، به ویژگی‌های زبانی سطح بالاتر (مثلا واج، سه‌واج، نویسه یا توکن) است. مدل زبانی نیز مشخص می‌کند که احتمال دنباله‌ی کلمات مورد نظر در آن زبان به چه میزان است. این فرمول شاید ساده‌ترین و پایه‌ای‌ترین فرمول بازشناسایی گفتار باشد.

سیگنال صوتی وارد یک سری پیش پردازش‌ها می‌شود. به عنوان مثال در زمان‌هایی که سکوت است، سیگنال صوتی را بریده شده یا نویز را کاهش داده می‌شود؛ استخراج ویژگی‌ها نیز بخشی از پیش پردازش است. ویژگی‌های نامبرده از سیگنال صوتی محاسبه می‌گردد. در نهایت با ترکیب دانش موجود در مدل زبانی و پیش‌بینی مدل آکوستیکی، محتمل‌ترین دنباله‌ی کلمات توسط برنامه نویس دیکود می‌شود.

سیستم باز نشانی گفتار به نوشتار

روش‌های بازشناسایی گفتار

به صورت کلی تلاش‌ها یا روش‌هایی که در زمینه پردازش گفتار شده را می‌توان به سه دسته تقسیم کرد:

مدل گاوسین-مدل مخفی مارکف

مدل‌های مخلوط گاوسین-مدل مخفی مارکف که به Gmm-Hmm نیز معروف است و تا حدود ۲۵ سال پیش بدون هیچ رقیب دیگری برای بازشناسایی گفتار استفاده می‌شدند؛ این مسئله ادامه داشت تا زمانی که در مقاله معروفی در سال ۲۰۰۶ که توسط یکی از افراد یسیار مهم در زمینه deep learning یعنی دکتر هینگتون ارائه شد، شبکه‌های عصبی باور عمیق یا DBN ها جایگزین مدل مخلوط گاوسین شدند. اما با این حال باز هم از مدل مخفی مارکف برای شبیه سازی زمانی استفاده می‌شد. در نهایت، طی سال‌های اخیر مدل سرتاسری شبکه‌های عمیق بازگشتی معرفی شدند که دو مدل قبلی را باهم ترکیب کرده و در یک شبکه عمیق به کار می‌بردند.

شماتیک کلی این مدل‌ها را در می‌توان در تصویر زیر مشاهده کرد. برای توضیح مختصر تصویر می‌توان گفت که ما در این مدل از سیگنال‌های صوتی، یک‌سری ویژگی استخراج می‌کنیم. این ویژگی‌ها می‌توانند expectogram یا nfcc باشند. با کمک مدل مخلوط گاوسین، یک آکوستیک مدلی را ساخته و سپس از خروجی همان آکوستیک مدل، یا در واقع از آواهایی که به دست آمده در یک شبکه HMM، مدل‌سازی زمانی انجام می‌شود و در نهایت به متن می‌رسد.

مدل گاوسین در تبدیل گفتار به نوشتار

ساختار مدل شبکه عصبی باور عمیق-مدل مخفی مارکف

در شبکه‌های باور عمیق نیز همان اتفاق می‌افتد. در این موقعیت می‌توان expectogram و یا حتی ورودی خام سیگنال صوتی و MCC را داشت. تنها تفاوت آن با مدل قبلی آن است که به جای مدل گاوسین، از یک شبکه باور عمیق استفاده می‌شود.
تا قبل ۲۰۰۶ امکان آموزش شبکه‌های بزرگ وجود نداشت، در آن زمان همه‌ی افراد فعال در حوزه هوش مصنوعی می‌دانستند که با افزایش تعداد لایه‌ها قاعدتا می‌توان نتایج بهتری گرفت و به اصطلاح به درک بالاتری از آن ورودی رسید. یعنی هرچه تعداد لایه‌ها زیادتر و عمیق‌تر باشد می‌توان در عمق بیشتر درک بهتری از ورودی پیدا کرد. اما امکان آموزش این شبکه‌ها به دو دلیل وجود نداشته‌ است: اولین دلیل این است که برای انجام این کار الگوریتمی وجود نداشته است و تا آن زمان تنها می‌توان شبکه‌های ۲ لایه را آموزش داد. زمانی که عمق شبکه‌ها بیشتر می‌شد نیز از روش نشر بازگشتی استفاده می‌شد که توانایی انجام درست این کار را نداشت.
با این حال با معرفی شبکه‌های DBN که با کمک آن می‌توانستند لایه‌ها را تک تک آموزش دهند و سپس این لایه‌ها را بر روی هم سوار کردند و شبکه را آموزش دادند. بعد از این اتفاق امکان آن به وجود آمد که به عنوان مثال بتوان با دقت بالاتری آموزش داد. با آمدن این الگوریتم جای مدل مخلوط گاوسین یا GMM ها با شبکه‌های باور عمیق یا DBM تغییر کرد.

ساختار شبکه عصبی باور عمیق در تبدیل گفتار به نوشتار

ساختار سرتاسری شبکه‌های عمیق بازگشتی

یکی از ساختارهای معروف شبکه‌های عمیق بازگشتی ساختاری همانند تصویر زیر دارد که متعلق به مقاله معروفی است که چند سال پیش توسط “بایدو” منتشر کرد. باتوجه به تصویری که در زیر مشاهده می‌کنید مرزهای قبلی را بین دو مدل مختلف قبلی وجود ندارد و تمام این اتفاقات در شبکه سرتاسری می‌افتند؛ در مدل‌های سرتاسری یا end to end، ویژگی‌های سطح پایین به عنوان ورودی شبکه مورد استفاده قرار می‌گیرد و خروجی‌های سطح بالای زبانی مانند نویسه یا توکن مستقیما توسط مدل آکوستیک پیش‌بینی می‌شوند.

استفاده از شبکه عصبی بازگشتی در تبدیل گفتار به نوشتار

فارس آوا، نرم افزاری که گفتار را به نوشتار تبدیل می‌کند

در حال حاضر در کشور سرویس تبدیل گفتار به نوشتار وجود دارد که به کمک روش‌هایی که در بالا گفته شد، گفتار را به متن تبدیل می‌کند. فارس آوا دارای بزرگ‌ترین دیتاست فارسی در داخل کشور است. فارس آوا عملیات بازشناسایی گفتار را به کمک روش‌های یادگیری عمیق انجام می‌دهد و این نرم افزار تبدیل گفتار به متن در زبان فارسی امکان ارتباط کلامی انسان با کامپیوتر و یا موبایل را فراهم می‌کند. این نرم افزار با تکیه بر سیگنال به زبان کوچه بازار دانش متخصصان هوش مصنوعی ایرانی و با بهره‌گیری از آخرین تکنولوژی‌های روز دنیا تولید شده است و به دلیل جمع‌آوری بزرگ‌ترین دیتاست موجود در زبان فارسی و تمرکز ویژه روی این زبان، ضمن بهره‌مندی از تنوع گفتاری بسیار وسیع موفق شده تا در رقابت با شرکت‌های بزرگی چون گوگل ضریب دقت بالایی داشته باشد.

ویژگی‎ها و قابلیت‌های فارس آوا عبارتند از:

  • تبدیل گفتار به متن فارسی با دقت و سرعت بالا
  • بهره‌مندی از آخرین تکنولوژی‌های یادگیری عمیق
  • تبدیل گفتار به متن به صورت همزمان (Real-Time)
  • تشخیص گفتار و صوت در محیط‌های نویزی
  • پشتیبانی از انواع لهجه‌ها و گویش‌ها
  • قابلیت تبدیل گفتار محاوره‌ای به متن
  • پشتیبانی از انواع فرمت‌های صوتی و ویدیویی
  • تبدیل گفتار انگلیسی به متن انگلیسی
  • غیر وابسته به گوینده و عدم نیاز به آموزش برای هر فرد
  • ارائه پنل تحت وب برای آپلود کردن فایل‌ها جهت پردازش
  • بهره‌مندی از دایره واژگان (فرهنگ لغت) بسیار وسیع
  • تبدیل گفتار به نوشتار به کمک هوش مصنوعی)

همه‌ی موارد ذکر شده باعث شد تا فارس آوا به یکی از کاربردی‌ترین و با کیفیت‌ترین محصولات موجود در بازار امروز ایران، تبدیل شود. فارس آوا سرویسی است که به صورت اختصاصی برای زبان فارسی تولید شده است و واژگان زبان فارسی را به خوبی درک و پردازش می‌کند. شما می‌توانید با خیالی آسوده از نرم افزار فارس آوا استفاده کنید و راندمان و بهره‌وری کار خود و یا کارمندان در سازمان و یا کسب و کارتان را افزایش دهید. همچنین فارس آوا از رابط کاربری بسیار سادهای برخوردار است که این امر استفاده همه‌ی افراد از این نرم افزار را بسیار ساده می‌کند.

برای خرید محصول فارس آوا و یا درخواست دمو محصول تبدیل گفتار به نوشتار به صفحه فارس آوا مراجعه کنید.

بهترین نرم افزار موجود در بازار برای تبدیل گفتار به متن فارسی چیست؟

در حال حاضر بهترین نرم افزار موجود در زبان فارسی برای تبدیل گفتار به متن، محصول فارس آوا است که طبق تست های صورت گرفته از محصول گوگل در زبان فارسی نیز از کیفیت بالاتری برخوردار است.

تفاوت محصول فارس آوا و گوگل چیست؟

محصول فارس آوا از یک دایره واژگان ۲۷۰ هزار کلمه ای تشکیل شده است، بر روی حوزه های مختلف سفارشی سازی شده، برای مشتریان سازمانی قابلیت نصب در سرورهای مشتری را دارد و از لحاظ قیمتی نیز از سرویس گوگل ارزان تر است.

آیا نرم افزارهای موجود در اینترنت در همه مرورگرها قابل استفاده است؟

خیر، در حال حاضر شرکت هایی هستند که از افزونه رایگان گوگل در مرورگر گوگل کروم استفاده می‌کنند که این موضوع باعث شده تا این سرویس تنها روی این مروگر قابل استفاده باشد. اما محصول فارس آوا که یک محصول بومی است، این محدودیت ها را ندارد.

برای تبدیل فایل‌های صوتی ضبط شده از چه نرم افزاری میتوان استفاده کرد؟

یکی از مهمترین مزیت های محصول فارس آوا قابلیت بارگذاری فایل های صوتی و ویدئویی در پنل تحت وب آن است که به کاربران این امکان را می‌دهد تا تمامی آرشیوهای صوتی مورد نیاز خود را در کوتاه ترین زمان ممکن به متن تبدیل کنند.

مقالات مرتبط

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

برو به دکمه بالا