Name: Python में Spoken Language Processing
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कोर्स विवरण

Python में स्पीच रिकग्निशन और बोली गई भाषा प्रोसेसिंग सीखें

हम पढ़ना सीखने से बहुत पहले बोलना सीखते हैं। डिजिटल युग में भी, संचार का हमारा मुख्य तरीका बोलचाल ही है। Python में स्पोकन लैंग्वेज प्रोसेसिंग आपको ऑडियो फ़ाइलें लोड करने, ट्रांसफ़ॉर्म करने और ट्रांसक्राइब करने में मदद करेगी। आप Python में कच्चा ऑडियो कैसा दिखता है, यह देखकर शुरुआत करेंगे, और फिर लोकप्रिय लाइब्रेरीज़ का अन्वेषण करेंगे तथा एक उदाहरण व्यावसायिक उपयोग-केस पर काम करेंगे।

ऑडियो फ़ाइलों को ट्रांसक्राइब करने के लिए Python SpeechRecognition और PyDub का उपयोग करें

Python में कई लोकप्रिय लाइब्रेरी हैं जो आपको बोली गई भाषा को प्रोसेस करने में मदद करती हैं। SpeechRecognition आपको speech-to-text APIs के साथ एक आसान तरीके से इंटीग्रेट करने की सुविधा देता है, जबकि PyDub आपको ऑडियो फ़ाइल विशेषताओं को प्रोग्रामmatically बदलकर उन्हें transcription के लिए तैयार करने में मदद करता है। इनमें से प्रत्येक लाइब्रेरी को एक विस्तृत अध्याय में शामिल किया गया है, जो आपको सिद्धांत को अभ्यास में लागू करने का अवसर देता है ताकि आपका ज्ञान मजबूत हो सके।

पाठ्यक्रम में एक प्रोजेक्ट के साथ स्पीच ट्रांसक्रिप्शन का अभ्यास करें

इस पाठ्यक्रम का अंतिम अध्याय आपको एक काल्पनिक प्रौद्योगिकी कंपनी के लिए स्पीच प्रोसेसिंग प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट बनाकर अब तक आपने जो कुछ भी सीखा है, उसे एक साथ लागू करने का अवसर देता है। आप एक ऐसा सिस्टम बनाएँगे जो फ़ोन कॉल ऑडियो को टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करता है और फिर ग्राहक सहायता फ़ोन कॉलों की समीक्षा के लिए सेंटिमेंट विश्लेषण करता है।

इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आपके पास वह ज्ञान और व्यावहारिक अनुभव दोनों होंगे, जिनकी मदद से आप अपनी सीख को अपने काम या व्यक्तिगत परियोजनाओं में लागू कर सकेंगे।

पूर्वापेक्षाएँ

Introduction to Natural Language Processing in Python Supervised Learning with scikit-learn

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

Python के साथ Spoken Language Processing का परिचय

ऑडियो फाइलें ज़्यादातर अन्य तरह के डेटा से अलग होती हैं. उन पर काम शुरू करने से पहले कुछ प्रीप्रोसेसिंग चाहिए होती है. इस चैप्टर में, आप स्पीच फाइलों पर काम शुरू करने के शुरुआती कदम सीखेंगे: दो अलग-अलग ऑडियो फाइलों को साउंडवेव में बदलना और उन्हें विज़ुअली तुलना करना.

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Python SpeechRecognition लाइब्रेरी का इस्तेमाल

स्पीच रिकग्निशन अभी भी पूरी तरह सटीक नहीं है. लेकिन SpeechRecognition लाइब्रेरी कई speech-to-text APIs के साथ इंटरैक्ट करने का आसान तरीका देती है. इस सेक्शन में, आप सीखेंगे कि SpeechRecognition लाइब्रेरी का उपयोग करके अपनी ऑडियो फाइलों में बोली गई भाषा को आसानी से टेक्स्ट में कैसे बदला जाए.

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PyDub के साथ ऑडियो फाइलें बदलना

सारी ऑडियो फाइलें एक जैसे आकार, साइज या फ़ॉर्मेट में नहीं आतीं. अच्छी बात यह है कि James Robert की PyDub लाइब्रेरी ऐसे टूल देती है जिनसे आप प्रोग्रामेटिक तरीके से अलग-अलग ऑडियो फ़ाइल गुण जैसे फ्रेम रेट, चैनलों की संख्या, फाइल फ़ॉर्मेट आदि बदल सकते हैं. इस चैप्टर में, आप सीखेंगे कि इस उपयोगी लाइब्रेरी का इस्तेमाल करके अपनी सभी ऑडियो फाइलों को ट्रांसक्रिप्शन के लिए सही रूप में कैसे लाएँ.

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बोली से ट्रांसक्राइब किए गए टेक्स्ट को प्रोसेस करना

इस चैप्टर में, आप अब तक सीखी हुई सभी चीज़ों को जोड़कर एक स्पीच प्रोसेसिंग प्रूफ-ऑफ़-कॉन्सेप्ट प्रोजेक्ट बनाएँगे एक टेक्नोलॉजी कंपनी, Acme Studios, के लिए. आप शुरुआत करेंगे कस्टमर सपोर्ट फोन कॉल ऑडियो स्निपेट्स को टेक्स्ट में ट्रांसक्राइब करके. फिर आप ट्रांसक्राइब किए गए टेक्स्ट पर NLTK से sentiment analysis, spaCy से named entity recognition, और scikit-learn से text classification करेंगे.