تحقیق در مورد رازهای نهفته گفتار و رفتار پیامبر درباره فاطمه(س)

اختصاصی از فی گوو تحقیق در مورد رازهای نهفته گفتار و رفتار پیامبر درباره فاطمه(س) دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*
فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)
تعداد صفحه: 5
فهرست و توضیحات:

رازهای نهفته گفتار و رفتار پیامبر(ص) درباره فاطمه(س)
دکتر محمدجواد سلمان پور
نمونه هایی از رفتار ویژه پیامبر(ص) با فاطمه زهرا(س)
1-تعریف و تمجید بسیار از فاطمه(ع) و بیان عظمت او نزد خدا و رسول خدا در هر مناسبت که دست می داد، به ویژه مواقعی که موجب می شد دیگران از آن تمجیدها مطلع شوند، و نیز سخنانی که در بحث قبل از رسول خدا(ص) نقل گردید، بهترین دلیل و شاهد بر این ادعا است.
2-او را زیاد می بوسید(93)، گاهی بین دو چشمان و (94) گاهی دستهای او و گاهی عرض صورت او را می بوسید(95)
3-شبها پیامبر به بستر خواب نمی رفت مگر آنکه سراغ فاطمه می رفت، او را می بوسید و برایش دعا می کرد (96)

ب)- نمونه هایی از رفتار ویژه پیامبر(ص) با فاطمه زهرا(س)
1-تعریف و تمجید بسیار از فاطمه(ع) و بیان عظمت او نزد خدا و رسول خدا در هر مناسبت که دست می داد، به ویژه مواقعی که موجب می شد دیگران از آن تمجیدها مطلع شوند، و نیز سخنانی که در بحث قبل از رسول خدا(ص) نقل گردید، بهترین دلیل و شاهد بر این ادعا است.
2-او را زیاد می بوسید(93)، گاهی بین دو چشمان و (94) گاهی دستهای او و گاهی عرض صورت او را می بوسید(95)
3-شبها پیامبر به بستر خواب نمی رفت مگر آنکه سراغ فاطمه می رفت، او را می بوسید و برایش دعا می کرد (96)
4-وقتی پیامبر برای نماز در مسجد از در خانه فاطمه عبور می کرد، می ایستاد و رو به خانه فاطمه می کرد و به او سلام می داد و می گفت: السلام علیکم اهل البیت و رحمه الله و برکاته(97)
5-هنگامی که فاطمه نزد پیامبر گریه می کرد، به صورت او دست می کشید و اشکهای او را پاک می کرد. (98)
6-هنگامی که فاطمه بر پدر وارد می شد، پیامبر(ص) جلو او می ایستاد او را می بوسید و فاطمه را در جای خود می نشاند(99)
7-به فاطمه اظهار محبت زیاد می نمود(100) و از شوق می گریست.(101)
8-پیامبر هنگام سفر، آخرین کسی که تودیع می نمود، فاطمه بود لذا تمام سفرهای پیامبر از خانه فاطمه شروع می شد.(102)
9-پیامبر هنگام بازگشت از سفر پیش از همه به دیدار فاطمه می رفت و به او سلام می داد لذا تمام سفرهای پیامبر به خانه فاطمه ختم می شد.(103)
10-از جنگها که برمی گشت اول سراغ فاطمه می گرفت و او را می بوسید.(104)
11-هنگامی که به دیدار فاطمه می رفت ملاقات با او را طول می داد.(105)
12- هنگام هجرت از مکه، بیشتر از همه نگران فاطمه زهرا بود.(106)
13-فاطمه سنگ صبور پیامبر بود و در سختیها، فاطمه از پدر دلجوئی می طلبید.(107)

این فقط قسمتی از متن مقاله است . جهت دریافت کل متن مقاله ، لطفا آن را خریداری نمایید

دانلود تحقیق درباره صحت و گفتار

اختصاصی از فی گوو دانلود تحقیق درباره صحت و گفتار دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

صحت و گفتار نقش اساسی در ارتباط انسانها ایفا می‌کنند و یکی از دلایل پیشرفت انسانها است.

برای برقراری ارتباط کامپیوتر با انسان بوسیلة گفتار در کار لازم است انجام شود. یکی سنتزل گفتار است. و دیگری بازشناسی گفتار، سنتز گفتار بیان گفتار بوسیلة کامپیوتر می‌باشد و بازشناسی یعنی فهمیدن گفتار در بازشناسی گفتار. هدف بدست آوردن دنبالة آوایی یک گفتار می‌باشد و این دنبالة آوایی می‌تواند بر اساس واج، سیلاب، کلمه، جمله و ... باشد. بازشناسی گفتار عکس عمل سنتز است و گفتار را به متن تبدیل می‌کند. اما انجام بازشناسی گفتار به دلیل خاصیت صدای انسانها، دارای پیچیدگی‌های زیادی است. اما اغلب بازشناسی کامل و درست غیر ممکن است. حتی خود انسانها هم نمی‌توانند به طور کامل همه صداها را بفهمند و میزان، درک گوش انسانها حدود 70% می‌باشد. شکل 1-1 ارتباط گفتاری بین انسانها و کامپیوتر را نشان می‌دهد. به دلیل نقش مهم و کاربردهای فراوانی که بازشناسی گفتار دارد، تحقیقات و مقاله‌های زیادی در این زمینه انجام شده و راه حل‌های متفاوتی پیشنهاد شده است،‌ ولی بازشناسی گفتار کاملاً درست هنوز امکان‌پذیر نمی‌باشد.

بازشناسی گفتار دارای کاربردهای زیادی است. از جمله کاربردهای بازشناسی گفتار، حل مشکل تایپ است، با کمک بازشناسی گفتار می‌توان جمله‌ها را یکی پس از دیگری خواند و کامپیوتر آنها را تایپ کند. یکی دیگر از کاربردهای بازشناسی گفتار، حل مشکل صحبت دو فرد مختلف همزبان است. یکی از مشکلات انسانها ارتباط با افرادی است که با زبانهای متفاوت صحبت می‌کنند. ارتباط بدون دانستن زبان مشکل است. و یادگیری یک زبان دیگر کار وقت گیر و پر زحمتی است ولی به کمک بازشناسی گفتار به یادگیری زبانهای مختلف احتیاجی نخواهد بود و می‌توان با یک دستگاه کوچک با فردی که با زبان دیگری صحبت می‌کند، صحبت نمود. یک کامپیوتر کوچک صدای شما را گرفته و به تعدادی از کلمات تبدیل می‌نماید. سپس این کلمات به زبان دیگر ترجمه شده و در نهایت با زبان جدید گفته می‌شوند. دو مرحلة آخر این سیستم جزو مسایل انجام شده گفتار هستند و با کامل نمودن مسئله بازشناسی گفتار بدون دانستن زبان‌های دیگر به آنها تکلم نمود.

شکل 1-2 نشان دهنده ارتباط دو فرد با زبان‌های مختلف است. یکی از کاربردهای دیگر بازشناسی گفتار، برقراری ارتباط با کامپیوتر است. همان گونه که به انسانهای دیگر دسترس می‌دهید، به کامپیوتر هم می‌توان دستور داد و با آن صحبت کرد. یا حتی می‌توانید از او بخواهید کاری برایتان انجام دهد.

حتی با کمک بازشناسی گفتار می‌توان به انسانهای نابینا و ناشنوا کمک کرد. به طور مثال نابینایان می‌توانند با صحبت کردن و دادن دستور به کامپیوتر با آن کار کنند.

از دستاوردهای جدید بازشناسی گفتار و پردازش مدت کاربرد آن در آموزش‌های زبان دوم می‌باشد. بدین ترتیب که با ایجاد سیستمی‌که قابلیت آشکارسازی خطای تلفظ بین لهجه‌های زبان اصلی و لهجة یک فردی که به زبان دوم فرد سخن می‌گوید، وی را در یادگیری و تصحیح تلفظ و لهجه آن زبان کمک نمی‌کنند.

بازشناسی گفتار می‌تواند برای شرایط مختلفی انجام گیرد. هر کدام از این شرایط می‌توانند باعث مشکل شدن، پیچیدگی بازشناسی شوند. یکی از این شرایط، وابسته بودن بازشناسی به یک گوینده یا مستقل بودن آن از گوینده است. مستقل بودن از گوینده به معنای آن است که بتوان کار بازشناسی را برای هر فرد انجام داد. از دیگر شرایط بازشناسی گسسته یا پیوسته بودن گفتار است. راحتی بازشناسی گفتار گسسته، داشتن ابتدا و انتهای عصر کلمه یا اساساً خود کلمه یا همان واحد آوایی می‌باشد. همچنین از دیگر شرایطی که در بازشناسی مطرح است،تعداد واژگان می‌باشد. یعنی بازشناسی گفتار برای چه تعداد کلمه‌ای صورت می‌پذیرد.

هدف از انجام پروژة فوق در ابتدا بازشناسی کلمات گسسته قرانی و در مرحلة دوم ارزیابی نحوة بیان و تلفظ کلمات قرآنی می‌باشد. از آنجائیکه برای مقایسه بین کلمة ادا شده توسط کاربر و صدای استاد باید یک سیستم بهینه وجود داشته باشد. در مرحلة اول سعی می‌کنیم، سیستم را به حالت بهینه خود برسانیم و سپس پارامترهای این سیستم جهت انجام مرحلة  دوم استفاده کنیم.

اما چون در هنگام ارزیابی نحوة‌ بیان کلمه قرآنی، کلمه مورد نظر از قبل مشخص است، بناباین در مرحله دوم احتیاجی به بازشناسی گفتار نمی‌باشد.

در بخش اول برای بهتر درک کردن مفهوم بازشناسی به بررسی سیستم تولید صوت و شنوایی انسان می‌پردازیم. سپس وارد مفاهیم بازشناسی گفتار خواهیم شد. در این مرحله روشهای جداسازی سیگنال زمینه از روی سیگنال صحبت مورد بررسی قرار می‌گیرد. سپس نحوة استخراج ماتری ضرائب کپستروم و در نهایت بازشناسی گفتار بوسیلة الگوریتم انحراف زمانی پویا (DTU)  و مدل مخفی مارکوف مورد بررسی قرار می‌گیرد.

شامل 136 صفحه فایل word قابل ویرایش

دانلود مقاله مروری بر سیستم تشخیص گفتار و کاربرد آن

اختصاصی از فی گوو دانلود مقاله مروری بر سیستم تشخیص گفتار و کاربرد آن دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

چکیده:
سیستم تشخیص گفتار نوعی فناوری است که به یک رایانه این امکان را می دهد که گفتار و کلمات گوینده را بازشناسی و خروجی آنرا به قالب مورد نظر، مانند "متن"، ارائه کند. در این مقاله پس از معرفی و ذکر تاریخچه‌ای ازفناوری سیستم ها تشخیص گفتار، دو نوع تقسیم بندی از سیستمها ارائه می شود، و سپس به برخی ضعف ها و نهایتاً کاربرد این فناوری اشاره می شود.
کلید واژه ها: سیستمهای تشخیص گفتار، فناوری اطلاعات، بازشناسی گفتار

1. مقدمه
گفتار برای بشر طبیعی ترین و کارآمدترین ابزار مبادله اطلاعات است. کنترل محیط و ارتباط با ماشین بوسیله گفتار از آرزوهای او بوده است.طراحی و تولید سیستم های تشخیص گفتار هدف تحقیقاتی مراکز بسیاری در نیم قرن اخیر بوده است.یکی از اهداف انسانها در تولید چنین سیستم هایی مسلماً توجه به این نکته بوده است که "ورود اطلاعات به صورت صوتی ،اجرای دستورات علاوه بر صرفه جویی در وقت و هزینه ،به طرق مختلف کیفیت زندگی ما را افزایش می دهند.امروزه دامنه ای از نرم افزارها (که تحت عنوانSpeech Recognition Systems معرفی می شوند) وجود دارند که این امکان را برای ما فراهم کرده اند.با استفاده از این تکنولوژی می توانیم امیدوار باشیم که چالش های ارتباطی خود را با محیط پیرامون به حداقل برسانیم.

2.تعریف
قبل از پرداختن به به سیستم های تشخیص گفتار لازم است که فناوری تولید گفتار و تشخیص گفتار با تعریفی ساده از هم متمایز شوند:
● فناوری تولید گفتار(Text To Speech):تبدیل اطلاعاتی مثل متن یا سایر کدهای رایانه ای به گفتاراست.مثل ماشین های متن خوان برای نابینایان،سیستم های پیغام رسانی عمومی. سیستم های تولید گفتار به خاطر سادگی ساختارشان زودتر ابداع شدند. این نوع از فناوری پردازش گفتار موضوع مورد بحث در این مقاله نیستند.

● فناوری تشخیص گفتار(Speech Recognition System ): نوعی فناوری است که به یک کامپیوتراین امکان را می دهد که گفتارو کلمات گوینده ای را که از طریق میکروفن یا پشت گوشی تلفن صحبت می کند،بازشناسی نماید. به عبارت دیگر در این فناوری هدف خلق ماشینی است که گفتار را به عنوان ورودی دریافت کند و آنرا به اطلاعات مورد نیاز (مثل متن)تبدیل کند.

3.تاریخچه فناوری تشخیص گفتار
اولین سیستم های مبتنی بر فناوری تشخیص گفتار در سال 1952 در"آزمایشگاههای بل"طراحی شد.این سیستم به شیوه گفتار گسسته و به صورت وابسته به گوینده و با تعداد لغت محدود 10 لغت عمل می کرد.در اوایل دهه 80 میلادی برای اولین بار الگوریتم مدلهای مخفی مارکوف "Hidden Markov Model" ارائه شد.این الگوریتم گامی مهم در طراحی سیستم های مبتنی بر گفتار پیوسته به حساب می آمد.همچنین در طراحی این سیستم از مدل شبکه عصبی و نهایتاً ازهوش مصنوعی نیز استفاده می شود.در ابتدا شرکتهای تجاری این فناوری را برای کاربردهای خاصی طراحی کردند.به عنوان مثال شرکت Kurzweil در زمینه پزشکی و مخصوصاً برای کمک به معلولان و نابینایان و شرکت Dragon در زمینه خودکارسازی سیستمهای اداری محصولات اولیه وارد بازارکردند. توانجویان در واقع اولین گروهی بودند که از این دسته محصولات به عنوان یک فناوری انطباقی و یاریگر،عمدتاً برای دو عملکرد کنترل محیط و واژه پردازی استفاده کردند.
جیمز بیکر James K.Baker یکی از محققان شرکت IBM که در اواخر دهه 1970 در مورد این فناوری مقالات زیادی نوشت، یکی از پیشگامان این طرح بود.او و همکارانش یک شرکت خصوصی به نام Dragon Systems تاسیس کردند.این شرکت ابتدا در دهه 1990 نرم افزاری به نام Dragon Dictate تولید کرد که یک سیستم مبتنی بر گفتار گسسته بود.در سال 1997 این شرکت محصولی را تولید کرد که به جای استفاده از گفتارگسسته ،مبتنی بر گفتار پیوسته بود.در واقع این شرکت با ارائه نرم افزار Dragon Naturally Speaking (DNS) اولین سیستم تشخیص گفتار پیوسته را ارائه نمود.این سیستم توانایی تشخیص گفتار با سرعت 160 کلمه در دقیقه را داشت.همچنین شرکت تجاری IBM هم در این زمینه برای سالهای متمادی فعالیت می کرد که با طراحی بسته نرم افزاری Via Voice به ارائه سیستم های تشخیص گفتار پرداخت که در حال حاضر Scansoft محصولات IBM Via Voice راتوزیع و پشتیبانی می کند.شرکت مایکروسافت نیز فعالیتهایی درجهت تولید و کاربرد این فناوری داشته است،و بیل گیتس Bill Gates در کتابها و سخنرانی هایش به کرات در مورد آینده درخشان استفاده از سیستم های تشخیص گفتار تاکید کرده است. البته عملاً تا قبل از ارائه نرم افزار office XP وword 2002 این تکنولوژی در محصولات این شرکت بکاربرده نشد.گرچه در ابتدا عمده موارد استفاده این تکنولوژی ،برای افراد توانجو پیش بینی شده بود اما بعدها پذیرش استفاده از آن گسترده تر شد و گروههای بسیاری در مدارس و دانشگاهها علاقه مند به استفاده ازاین فناوری شدند. بطوریکه Seton Hall University نیز برای تشویق دانشجویان به آشنایی با این سیستم به دانجشویان جدید الورود نرم افزار IBM Via Voice را اهدا می کرد.

4.عملکرد سیستم های تشخیص گفتار
سیستم های تشخیص گفتار به هر منظور که بکار برده شوند، عملکرد نسبتاً مشابهی دارند که عبارت است از:تبدیل گفتاربه داده و تحلیل آن توسط مدلهای آماری.

شکل 1

1.4 تبدیل گفتاربه داده
برای تبدیل گفتار به یک متن روی صفحه یا یک فرمان کامپیوتری، یک سیستم باید راه دشواری را طی کند.وقتی که گوینده صحبت می کند،لرزشهایی در هوا ایجاد می شود،سیستم تشخیص گفتار ابتدا امواج صوتی آنالوگ را دریافت می کند،مبدل آنالوگ به دیجیتال Analog-to-digital converter (ADC) این امواج آنالوگ را به داده های دیجیتالی تبدیل می کند. سپس سیگنال به سگمنت های کوچکی که به اندازه چند صدم ثانیه یا در مورد صداهای Plosive Consonant چند هزارم یک ثانیه هستند،تقسیم می شود. در مرحله بعد برنامه این سگمنت ها را به phoneme های شناخته شده در زبان تبدیل می کند.Phoneme ،کوچکترین عنصریک زبان است (ارائه ای از صداهایی که ما می سازیم و برای شکل دادن واژه های معنی دار آنها را در کنار هم قرار می دهیم).گام بعدی ساده به نظر می رسد اما در واقع انجام آن بسیار دشوار است .برنامه Phoneme های موجود را با سایر Phoneme هایی که درکنار آن قرار دارد،امتحان می کند و Phonemeهای هم بافت را از طریق یک مدل آماری بسیار پیچیده نقطه (plot) می کندو آنها را با مجموعه بزرگی متشکل از واژه های شناخته شده،عبارات و جملات مقایسه می کند.برنامه سپس چیزی را که کاربر احتمالاً گفته است مشخص می کند و آن را به عنوان متن یا شکل یک فرمان کامپیوتری یا صوت بیرون می دهد.

2.4 تشخیص گفتار با استفاده از مدل(الگوریتم)آماری
سیستم های تشخیص گفتار اولیه سعی داشتند مجوعه ای از قوانین گرامری و دستوری را با گفتار ورودی منطبق کنند. به این صورت که اگر کلمه های گفته شده در داخل مجموعه ای از قواعد و قوانین جای می گرفتند و با آن سازگار می شدند،برنامه می توانست کلمه را تشخیص دهد. تنوع لهجه ها ونوع گفتار افراد مختلف در این حالت از تشخیص می توانست تاثیر منفی بر روی دقت این سیستم ها بگذارد. به عنون مثال تلفظ کلمه barn توسط فردی از بوستون و لندن متفاوت است در حالی که هر دو یک لغت را بکار برده اند.سیستم ها مبتنی بر قواعد و قوانین دستوری به این دلیل موفق نبودند که نمی توانستند گفتار ممتد را با حداقل میزان اشتباه تشخیص دهند.
سیستم های تشخیص گفتار امروزی از سیستم های مدل آماری بسیار قدرتمند و پیچیده ای استفاده می کنند.این سیستم ها از قواعد احتمالات وریای برای تشخیص نتیجه استفاده می کنند. دو مدل مسلط امروز در این حوزه مدل مخفی مارکوف "Hidden Markov Model" و مدل شبکه عصبی"Neural Netwok Model" هستند.این روشها اساساً برای مشخص کردن اطلاعات پنهان از سیستم،از اطلاعاتی که برای سیستم شناخته شده هستند استفاده می کنند. مدل Hidden Markov رایج ترین مدل است.در این مدل هرPhoneme مثل یک پیوند در یک زنجیره است و هنگامی این زنجیره تکمیل می شود،یک کلمه بوجود می آید.در طی این فرایند، برنامه یک score احتمالات را بر اساس دیکشنری توکار و آموزش کاربر به هر Phoneme اختصاص می دهد. این فرایند برای عبارات و جملات،حتی از این هم پیچیده تر است. (سیستم مجبور است مشخص کند که هر کلمه کجا شروع می شود و کجا به اتمام می رسد). گاهی برنامه ناچار است عباراتی را که شنیده است را با عبارت یا عبارت های قبل ار آن که در بافت جمله هستند مقایسه کند،آنرا تجزیه و تحلیل کند تا بتواند آنرا به درستی تشخیص دهد.بنابراین اگر یک برنامه دارای 60000 کلمه باشد ترتیبی از سه کلمه می تواند هر یک از 216 تریلیون احتمال ممکن باشد.بدیهی است که حتی قدرتمندترین سیستم هم نمی تواند بدون کمک،تمام این احتمالات را جستجو کند. این کمک به شکل"آموزش"برنامه ارائه می شود.با وجود اینکه توسعه دهندگان و طراحان نرم افزار که دستگاه واژگانی اصل سیستم را تنظیم می کنند،بخش اعظمی از این آموزش را انجام می دهند اما کاربر نهایی نیز باید زمان زیادی را صرف این آموزش کند.

5.سیستم های تشخیص گفتار:تقسیم بندی بر اساس عملکرد
فناوری تشخیص گفتار بر اساس سه معیارقابل بررسی و طبقه بندی است:
الف.تعدادگویندگان
ب.شیوه صحبت کردن
ج.اندازه بانک واژگان
که در ادامه به توضیح هر یک پرداخته می شود.

1.5 تعداد گویندگان
همانطور که قبلاً نیز اشاره شد،درونداد اطلاعات در این سیستم به صورت صوتی-گفتار انسان- است.بسته به اینکه سیستم برای استفاده تعداد محدودی گوینده طراحی شده باشد یا نه ،این سسیستم به دو دسته"وابسته به گوینده" و "مستقل از گوینده" تقسیم می شوند.
در سیستم های وابسته به گوینده،سیستم هر صدایی را تشخیص نمی دهد بلکه فقط صداهایی که قبلاً آنها را آموزش دیده است را تشخیص می دهد.بدین صورت که شخص با ایجاد یک پروفایل صوتی از صدای خود،صدای خود را به سیستم آموزش می دهد و سیستم نیز با مراجعه به این پروفایل بار دیگر آن را تشخیص می دهد.این سیستم ها دقیق ترند. اما سیستم های مستقل از گوینده طوری طراحی می شوند که سیستم قادر باشد هر نوع صدایی را تشخیص دهد.

2.5 شیوه صحبت کردن
نحوه صحبت کردن گوینده می تواند به دو صورت "گفتار گسسته" و یا "گفتار پیوسته" باشد. در سیستم های مبتنی بر گفتار گسسته گوینده کلمات را جدا جدا و با مکث حداقل 200 میلی ثانیه بین آنها ادا می کند تا سیستم کلمات را بصورت مجزا تشخیص دهد. در این نوع از سیستم بانک واژگان شامل کلماتی است که برای سیستم از قبل تعریف شده است. وقتی که سیستم مبتنی بر گفتار پیوسته باشد،مرز کلمات گوینده واضح نیست که در این صورت برای انطباق گفتار با بانک واژگان، بانک واژگان از "واجهای" زبان تعریف شده تشکیل شده است.

3.5 اندازه بانک واژگان
اندازه بانک واژگان ، از نظر واژگان ذخیره شده در سیستم " محدود" ویا "بزرگ" است. که بین نوع سیستم از نظر وابستگی به گوینده و اندازه بانک واژگان رابطه معکوس وجود دارد.در سیستم های وابسته به گوینده اندازه بانک واژگان بزرگ و تعداد کاربر کم است. این نوع سیستم ها که معمولا در محیط های تجاری بکار گرفته می شوند و تعداد کمی کاربر با این برنامه کار می کنند به بهترین نحو ممکن جوابگو هستند. در حالی که این سیستم ها با سطح دقتی مناسب کار می کنند و دارای هزاران کلمه هستند باید طوری تنظیم شوند که با تعداد کوچکی از کاربران اصلی کار کنند و میزان دقت این سیستم ها تا حد بسیار زیادی به کاربر بستگی دارد. در سیستم هایی که مستقل از گوینده عمل می کنند،تعداد کاربران زیاد است اما تعداد واژاگان اندک است. در این سیستم ها کاربران می توانند با لهجه ها و الگوهای گوناگون تلفظ صحبت کنند هرچند،استفاده از این سیستم ها محدود به تعداد اندکی از فرامین و ورودی های از پیش تعریف شده نظیر گزینه های ابتدایی و اعداد است.

6.سیستم های تشخیص گفتار:تقسیم بندی بر اساس برونداد
سیستم های تشخیص گفتار همگی در یک ویژگی مشترک هستند و آن "لزوم درونداد به صورت صوتی" در این گونه سیستم هاست.این سیستم ها را بر اساس بروندادی که ارائه می کنند می توانیم به سه دسته تقسیم بندی کنیم:
الف.سیستم های گفتار به متنSpeech To Text
ب. سیستم های گفتار به گفتارSpeech To Speech
ج.سیستم های گفتار به فرامین Speech To Command
که در ادامه هریک به طور مختصر معرفی می شوند.

1.6 گفتار به متن Speech To Text
این دسته از سیستم ها توانایی تبدیل گفتار به متن یا تشخیص خودکار گفتار را دارند.از این تکنولوژی برای "دیکته کردن و ایجاد مدرک" استفاده می شود.از آنجایی که تایپ کامپیوتری از کارهای متداول و وقت گیربرای کاربرهای عادی و پیشرفته می باشد بنابراین اولین موارد استفاده از این تکنولوژی ،تایپ کامپیوتری بوده است که باعث افزایش سهولت و سرعت تایپ می شده است مثل کاربرد این سیستم برای روزنامه نگاران و حقوقدانان. این امر به ویژه زمانی که افراد ملزم به تایپ مکرر هستند اهمیت پیدا می کند زیرا بیماری Carpal Tunnel Syndrome (سندرم کانال مچی) که یکی از انواع آسیب های ناشی از تکرار می باشد در اثر استفاده تکرار شونده از کیبورد برای تایپ پدید می آید. با استفاده از سیستم های تشخیص صدا و تایپ با کیبورد به طور همزمان می توان از بروز اینگونه آسیب ها جلوگیری کرد.همچنین افراد توانجو یا کسانی که به هر نحو قادر به تایپ کردن نمی باشند، می توانند خود را با یان سیستم ها تطبیق دهند و از آنها بطور موثری استفاده کنند(به عنوان مثال افرادی که قادر به استفاده از دستان خود نیستند،یا از لحاظ بینایی دچار مشکل هستند). حتی گزارش شده است که استفاده از یک نرم افزار تشخیص صدا به یک مرد مبتلا به بیماری "زبان پریشی" کمک کرده است که بتواند عقایدش را در قالب زبان نوشتاری بیان کند و با اطرافیان خود ارتباط برقرار کند.برخی نرم افزارها در زیر برای آشنایی معرفی می شوند:


شکل 2

IBM Via Voice (IBM Voice Dictation for Linux)
● تنها نرم افزاری است که سیستم عامل لینوکس را پشتیبانی می کند

Myers Hidden Markov Model Software
● نرم افزاری است که توسط ریچارد می یر با الگوی HMM نوشته و طراحی شده است و برای کاربران حرفه ای کاربرد دارد.
فناوری استفاده شده در ویندوز ویستا
فناوری استفاده شده در ویندوز XP
● که در قالب برنامه های word xp و word 2002 به بعد، ارائه شده است.

نرم افزار دیکته خودکار فارسی/انگلیسی نویسا
● یک نرم افزار تشخیص گفتار به دو زبان فارسی و انگلیسی بدون وابستگی به گوینده است که توسط گروه SPl (Speech processing Lab) در دانشگاه صنعتی شریف طراحی و تولید شده است. کاربرمی تواند از این نرم افزار در هر ویرایشگری در محیط ویندوز استفاده کند.

2.6 گفتار به گفتار Speech To Speech
سیستم های گفتار به گفتار شامل استفاده از فناوری تشخیص گفتارعمدتاً در تولید نرم افزارهای ترجمه گفتار به گفتار می باشد.شرکت Via یک تولید کننده کامپیوترهای پوشیدنی است. این شرکت یک مترجم زبانی را توسعه داده است که در اختیار انگلیسی زبانان قرار گرفته است که البته این محصول در تعداد انبوه وارد بازارنشده است.نام این ابزار که نوعی سخت افزار است ،"ابزار مترجم جهانی Via II" می باشد ،وسیله ای است به اندازه یک گوشی تلفن با عملکرد PC که به کمر کاربر متصل می شود یا در جیب لباس وی قرار می گیرد.Via II با یک نرم افزار تشخیص صدا سازگار است و با داشتن در گاه USB حتی امکان اتصال به ادوات جانبی را هم دارا است.این ابزار با قدرت شناسایی مجموعه گسترده ای از زبانها نظیر کره ای،صربستانی،عربی،تایلندی،چینی،و... ارائه می شود .این سیستم برای کاربران انگلیسی زبان طراحی شده است که قادر است صدای کاربر را شناسایی کندو به زبان مقصد ترجمه کندو از طریق بلندگو پخش کند و همچنین در مدت زمان کوتاهی قادر است که پاسخ فرد مخاطب را به انگلیسی ترجمه کند که به این ترتیب یک ترجمه دو طرفه انجام می شود.


شکل 3


آژانس پروژه های تحقیقاتی پیشرفته دفاعی دارای سه تیم از محققانی است که بر روی Global Autonomous Language Exploitation یا (GALE) که برنامه ای که اطلاعات روزنامه ها و اخبار پخش شده در زبانهای خارجی را ترجمه می کند،کار می کنند. این پروژه امیدوار است که بتواند نرم افزاری ایجاد کند که بتواند دو زبان را با حداقل 90 درصد دقت به یکدیگر ترجمه کند.این آژانس همچنین بر روی یک پروژه تحقیقی و توسعه به نام TRANSTAC سرمایه گذاری کرده است که سربازان ایالات متحده امریکا را قادر می کند به شکل موثرتری با جمعیت غیر نظامی کشورهای غیر انگلیسی زبان به تعامل بپردازند.
موارد بالا نمونه هایی از تلاش محققان جهان برای توسعه این فناوری بودند.در ایران و برای کاربران فارسی زبان نیر "نرم افزار پارسیا" طراحی و تولید شده است که یک نرم افزار ترجمه صوتی(گفتار به گفتار) زبان فارسی است و عبارات رایج و مکالمات روزمره فارسی را به زبانهای مقصد (انگلیسی و عربی) ترجمه می کند. این نرم افزار توسط گروه SPL دانشگاه صنعتی شریف طراحی و تولید شده است.

3.6 گفتار به دستور Speech To Command
از این نوع فناوری برای کنترل برنامه ها (computer control) استفاده می شود. با استفاده از این فناوری کاربر می تواند با ادا کردن دستورات آنها را انجام دهد. تقریباً اولین گروهی که روی به استفاده از این فناوری آوردند خلبانان بودند. خلبانان در اتاقک پرواز با استفاده از این سیستم ها علاوه کمک به کنترل امور پرواز بدون نیاز به دست، استرس ناشی از پرواز را کاهش می دادند. همچنین استفاده از این فناوری درحوزه های مشابه مانند فضا نوردی وهوانوردی نیزآزمایش شده است. علاوه بر این توانجویان به طور وسیع این فناوری را به عنوان ابزاری برای کنترل محیط و انطباق بیشتر با آن بکار بردند. به عنوان مثال توانجویان حرکتی قادر خواهند بود با کمک این فناوری دستورات حرکتی به صندلی چرخدار خود بدهند.یا حتی -در ایده ال ترین وضعیت- به کمک کار گذاشتن تراشه های هوشمند و سازگار با فناوری تشخیص صدا در عضو مصنوعی به دست و پای مصنوعی خود فرمانهای حرکتی متنوع صادرکنند.


شکل 4

با استفاده از این فناوری کاربر می تواند با گفتن جملات دستوری مانند" فایل را باز کن" یا "صفحه راببند" برنامه های مختلف کامپیوتری رانیزکنترل کند. از این فناوری به همراه قابلیت Speech To Text در برخی سیستم های عامل استفاده شده است. برخی از نرم افزارها در زیر آورده شده اند:

C Voice Control (Consol Voice Control)
در سیستم عامل لینوکس استفاده می شود و امکان اجرای دستورات را بوسیله فرامین صوتی فراهم می کند.
Game Commander
برنامه ای است مستقل از گوینده و بدون نیاز به آموزش که با ایجاد فرمانهای صوتی برخی بازی های مشهور ویندوز را کنترل می کند.

7.کاربرد فناوری تشخیص گفتار در کتابخانه
سیستم های تشخیص گفتار آنچنان که در حوزه های دیگر مثل پزشکی و انجمن های حقوقی مورد استفاده قرار گرفتند در کتابخانه ها بکار گرفته نشده اند و کتابخانه ها بیشتر موضعی منفعلانه نسبت به بکارگیری این فناوری از خود نشان داده اند.اما با توجه به ماهیت خدمات کتابخانه ای و همچنین تنوع کاربرانی که تمایل به استفاده ازکتابخانه دارند مطمئناً وجود چنین فناوری کمک فراوانی به کتابداران در تسریع و بهبود خدمات کتابخانه ای می کند.به عنوان مثال در کارهای خدماتی –فعالیت هایی که کتابدار به یک ابزار ارتباطی غیر از چشم ها و دست ها نیاز دارد- مثل رف خوانی و فهرست نویسی پیوسته، ویا در فعالیتهای مربوط به سرویسهای کتابخانه ای مثل بازیابی اطلاعات و کنترل فرایند امانت، و نهایتاً در ایجاد امکان دسترسی به پایگاههای اطلاعاتی از راه دور می تواند کاربرد موثری داشته باشد. همچنین با استفاده از اینگونه سیستم ها می توان به نمایه سازی چند رسانه ای ها (مانند فیلم و ویدئو ) پرداخت که دراین حالت کلمات کلیدی در قالب گفتار وارد می شوند و به صورت گفتارنیز بازیابی می شوند. از سوی دیگر با ورود این فناوری به کتابخانه ها و فعالیتهای آن می توان انتظار داشت که کاربران کتابخانه بطور چشمگیری افزایش یابند،چرا که همیشه کاربرانی هستند که نمی توانند با سیستم معمول کتابخانه کار کنند و از منابع اطلاعاتی آن استفاده کنند.این گروه کاربران می توانند کم سوادان ویا طیف وسیعی از توانجویان باشند که در صورت بکارگیری این فناوری آنها نیز با امکان دسترسی به منابع جزو کاربران همیشگی کتابخانه ها می شوند.

فرمت این مقاله به صورت Word و با قابلیت ویرایش میباشد

تعداد صفحات این مقاله 21   صفحه

پس از پرداخت ، میتوانید مقاله را به صورت انلاین دانلود کنید

تحقیق درباره نقص در گفتار

اختصاصی از فی گوو تحقیق درباره نقص در گفتار دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

لینک پرداخت و دانلود *پایین مطلب*

فرمت فایل:Word (قابل ویرایش و آماده پرینت)


تعداد صفحه:11

فهرست:

نقص در گفتار

نقض در گفتار ، هنگام آموختن زبان گفتاری ، پیوسته کودک را تهدید می کند . مشکلات کودک در تسلط یافتن بر دستگاه گفتاری خود ، به آسانی می تواند به نقض در گفتار منجر شود. از این نظر ، توجه و مراقبت پدر و مادر در این مرحله بسیار ضروری است نقص در گفتار خطرات و عواقبی در پی دارد . اول آنکه ، با طولانی شدن آن درمان آن نیز مشکل تر می شود . دوم آنکه ، نقص در گفتار اثرات منفی بر سازگاری اجتماعی کودک به جا می گذارد . چنانچه نقص در گفتار تا سن شش یا هفت سالگی ، سن ورود به مدرسه ، ادامه یابد کودک به اندیشیدن درباره ی چگونگی برخورد کودکان دیگر با نقص خود می پردازد و همین امر موجب وحشت و نگرانی فراوان وی می شود. معمولا دانش آموزان ، دانش آموزی را که واژه ها را درست تلفظ نمی کند . استهزاء می کنند و با تقلید طرز تکلم وی ، به مسخره کردن او می پردازند. این تمسخر موجب شرمساری ، خجلت و احساس کهتری در کودک گردیده ، در نهایت موجب کناره گیری وی از جمع کودکان می گردد.

تبدیل گفتار به پیامک

اختصاصی از فی گوو تبدیل گفتار به پیامک دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

برنامه آنلاین است......و تنها صدای شما را (کلمات صحیح فارسی یا انگلیسی ) را به متن قابل اشتراک گذاری تبدیل می کند

با این برنامه دیگر نیازی به نوشتن پیامک نداری ؟؟
تعجب کردی ؟؟
نه تعجب نکن...برنامه به کمک گوشیت صداتو تبدیل به متن مرتب شده و قابل تصحیح میکنه که میتونی از هر طریقی که دلت میخواد اون رو واسه بقیه بفرستی ....

امیدوارم خوشتون بیاد از این برنامه ممنونم ....
تغییرات اخیر

مشکل برنامه در اندروید 5 برطرف شد و هم اکنون در اختیار شما دوستان می باش