Kurs
Python ile Konuşma Dili İşleme
İleri SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 08.2024
PythonData Manipulation4 sa14 video53 Egzersiz4,400 XP9,084Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
Python'da Konuşma Tanıma ve Konuşma Dili İşlemeyi Öğrenin
Okumayı öğrenmeden çok önce konuşmayı öğreniriz. Dijital çağda bile, ana iletişim yöntemimiz konuşmadır. Python'da Konuşma Dili İşleme, ses dosyalarını yüklemenize, dönüştürmenize ve transkripsiyonunu yapmanıza yardımcı olacaktır. Python'da ham sesin nasıl göründüğünü inceleyerek başlayacak, ardından popüler kütüphaneleri keşfedecek ve bir iş kullanımı örneği üzerinde çalışacaksınız.Python SpeechRecognition ve PyDub kullanarak ses dosyalarını metne dönüştürün
Python, konuşma dilini işlemenize yardımcı olan bir dizi popüler kütüphaneye sahiptir. SpeechRecognition, konuşma-metin API'leriyle entegrasyon için kolay bir yol sunarken, PyDub ses dosyası özelliklerini programlı olarak değiştirerek transkripsiyon için hazır hale getirmenize yardımcı olur. Bu kütüphanelerin her biri ayrıntılı bir bölümde ele alınarak, bilgilerinizi pekiştirmek için teoriyi pratiğe dökme fırsatı sunuyor.Kurs içi proje ile konuşma transkripsiyonunu pratik edin
Bu kursun son bölümünde, hayali bir teknoloji şirketi için konuşma işleme kavram kanıtı oluşturarak öğrendiğiniz her şeyi bir araya getirme fırsatı bulacaksınız. Telefon görüşmelerinin sesini metne dönüştüren ve ardından müşteri destek telefon görüşmelerini incelemek için duygu analizi yapan bir sistem kuracaksınız.Bu kursun sonunda, öğrendiklerinizi işinizde veya kişisel projelerinizde uygulamaya koymak için hem bilgi hem de pratik deneyime sahip olacaksınız.
Önkoşullar
Introduction to Natural Language Processing in PythonSupervised Learning with scikit-learn1
Python ile Konuşma Dili İşlemeye Giriş
Ses dosyaları çoğu veri türünden farklıdır. Onlarla çalışmaya başlamadan önce bir miktar ön işleme gerekir. Bu bölümde, iki farklı ses dosyasını ses dalgalarına dönüştürüp görsel olarak karşılaştırarak konuşma dosyalarıyla çalışmanın ilk adımlarını öğreneceksin.
2
Python SpeechRecognition kütüphanesini kullanma
Konuşma tanıma hâlâ mükemmel olmaktan uzak. Ancak SpeechRecognition kütüphanesi, birçok konuşmadan metne API'siyle kolayca etkileşime geçmeyi sağlar. Bu bölümde, ses dosyalarındaki konuşulan dili zahmetsizce metne çevirmeye başlamak için SpeechRecognition kütüphanesini nasıl kullanacağını öğreneceksin.
3
PyDub ile Ses Dosyalarını İşleme
Tüm ses dosyaları aynı şekil, boyut veya biçimde gelmez. Neyse ki James Robert'ın PyDub kütüphanesi; örnekleme hızı, kanal sayısı, dosya biçimi ve daha fazlası gibi farklı ses dosyası özelliklerini programlı olarak değiştirmen için araçlar sunar. Bu bölümde, tüm ses dosyalarının yazıya döküm için doğru formda olmasını sağlamak üzere bu kullanışlı kütüphaneyi nasıl kullanacağını öğreneceksin.
4
Yazıya dökülmüş konuşma metnini işleme
Bu bölümde, öğrendiklerinin hepsini bir araya getirerek Acme Studios adlı bir teknoloji şirketi için konuşma işleme odaklı bir kavram kanıtlama projesi geliştireceksin. Önce müşteri destek çağrılarına ait kısa ses parçalarını metne yazıya dökeceksin. Ardından yazıya dökülen metin üzerinde NLTK ile duygu analizi, spaCy ile adlandırılmış varlık tanıma ve scikit-learn ile metin sınıflandırma yapacaksın.
Python ile Konuşma Dili İşleme
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python ile Konuşma Dili İşleme eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.