کاگیتو، نرم‌افزاری قدرتمند است که صدای مشتریانی را که برای مثال با واحد پشتیبانی یک شرکت تماس می‌گیرند، تجزیه و تحلیل می‌کند. این نرم‌افزار، براساس نتایج حاصل از بررسی‌ها، به‌صورت همزمان توصیه‌های رفتاری لازم را به کارمندان واحد پشتیبانی ارائه می‌دهد.

• نتفلیکس  (Netflix)

نتفلیکس، یک سرویس بسیار محبوب در زمینه محتوا بر اساس تقاضا است که با استفاده از تکنولوژی پیش‌بینی، پیشنهادهایی را بر اساس واکنش، علایق، انتخاب‌ها و رفتار کاربران ارائه می‌دهد. این فناوری، با بررسی سوابق پیشین، فیلم‌ها را بر اساس علاقه و واکنش‌های قبلی کاربران پیشنهاد می‌دهد.

• پاندورا  (Pandora)

پاندورا، یکی از محبوب‌ترین و پرطرفدارترین سرویس‌های پخش موسیقی است که از هوش مصنوعی برای شناسایی علایق کاربران بهره می‌برد. در این سرویس، هر آهنگ بر اساس ۴۰۰ ویژگی موسیقی، به‌صورت جداگانه تجزیه و تحلیل می‌شود. این سیستم، قابلیت بسیار خوبی در پیشنهاد آهنگ‌هایی دارد که علی رغم علاقه مردم به آن‌ها، هرگز مورد توجه واقع نمی‌شوند.

• نست – گوگل  (Nest, Google)

نست، یکی از موفق‌ترین استارتاپ‌های هوش مصنوعی بود که در سال ۲۰۱۴ توسط گوگل خریداری شد. ترموستات هوشمند نست، برای صرفه‌جویی در مصرف انرژی، از الگوریتم‌های رفتاری براساس رفتار کاربران استفاده می‌کند. در هفته اول، کاربر، تنظیمات ترموستات را انجام می‌دهد تا داده‌های اولیه از رفتار او فراهم شود. پس از آن، نست می‌آموزد که کاربر در چه زمان‌هایی، چه دمایی را ترجیح می‌دهد و تمام سیستم‌ها را برای دستیابی به آن دما مدیریت می‌کند. این سیستم، برای صرفه جویی در مصرف انرژی، در زمان‌هایی که کسی در خانه نیست به‌صورت خودکار خاموش می‌شود. در حقیقت، ترکیبی از هوش مصنوعی و بلوتوث کم انرژی است.

• باکس‌اور  (Boxever)

باکس‌اور، شرکتی است که با بهره‌گیری از قابلیت یادگیری ماشین، به آژانس‌های مسافرتی کمک می‌کند تا پیشنهادهای سازگارتری با اهداف و سلیقه هر مشتری ارائه دهند. این نرم‌افزار، به برقراری ارتباط موثرتری با مشتریان و بهبود تجربه آن‌ها در صنعت گردشگری کمک می‌کند.

• پرنده‌های بدون سرنشین  (Flying Drones)

پرنده‌های بدون سرنشین، پیش از این نیز محصولات را به خانه مشتریان می‌رساندند. اگرچه از این ابزار به‌صورت آزمایشی استفاده می‌شد. این پرنده‌ها، از نوعی سیستم یادگیری ماشین قدرتمند برخوردارند که می‌تواند از طریق سنسورها و دوربین‌های فیلم‌برداری، محیط را به مدل‌های سه بعدی تبدیل کند.

الگوریتم‌های تعیین مسیر حرکت، پرنده‌های بدون سرنشین را در مورد چگونگی و مکان حرکت راهنمایی می‌کنند. با استفاده از سیستم Wi-Fi، می‌توان هواپیماهای بدون سرنشین را کنترل کرد و از آن‌ها برای اهداف خاصی مانند تحویل محصول، ساخت فیلم یا گزارش اخبار استفاده کرد.

• اکو  (Echo)   

اکو، در ابتدا توسط آمازون راه‌اندازی شد و در حال حاضر، به سمت هوشمندتر شدن پیش می‌رود. این محصول، نوعی محصول انقلابی است که در جستجوی اطلاعات، تعیین وقت قرار ملاقات، خرید کردن، چراغ‌های کنترل، ترموستات، پاسخ به سؤالات، خواندن کتاب‌های صوتی، گزارش ترافیک و آب و هوا، ارائه اطلاعات در مورد کسب و کارهای محلی و موارد دیگر با استفاده از سرویس صدای الکسا. به کاربر کمک می‌کند.

• آمازون

آمازون، یکی از شرکت‌های پیشرو در زمینه استفاده از هوش مصنوعی است. این شرکت، سرمایه‌گذاری زیادی در این حوزه انجام داده است. کمپانی آمازون، با استفاده از تکنولوژی هوش مصنوعی، کالاهای مورد علاقه مشتریان را شناسایی کرده و به آن‌ها معرفی می‌کند. این کار به افزایش فروش محصولات آمازون کمک زیادی می‌کند.

کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار و ایده‌های به‌کارگیری آن برای پیشرفت و توسعه، یکی از دغدغه‌های اصلی مدیران سازمان‌ها می‌باشد. به‌عنوان شاخه‌ای از علوم رایانه‌ای، استفاده از هوش مصنوعی در حوزه‌های گوناگون رواج بسیاری پیدا کرده است. در جهان تجاری امروز کمتر کسی را می‌توان یافت که برای کوچکترین امور خود به نوعی از این فناوری کمک نگیرد. به همان اندازه که این علم در سبک زندگی اکثر انسان‌ها جای گرفته است، کسب و کارهای بسیاری را نیز تحت تأثیر خود قرار داده و موجب رشد و موفقیت آنان شده است.

اسکرچ بزرگترین انجمن برنامه نویسی در جهان برای کودکان و یک زبان برنامه نویسی با محیط گرافیکی ساده است که به نوجوانان اجازه می دهد داستان‌های دیجیتالی، بازی و انیمیشن‌هایی را بسازند. اسکرچ توسط بنیاد اسکرچ یک سازمان غیرانتفاعی طراحی، توسعه و راهبری می‌شود.

اسکرچ تفکر محاسباتی و مهارت‌های حل مسئله؛ آموزش و یادگیری خلاق؛ خود ابرازی و همکاری؛ و مساوات در محاسبات را ترویج می‌دهد.

اسکرچ همیشه رایگان است و به بیش از ۷۰ زبان ترجمه شده است.

کد پایتون به همراه توضیحات لازم برای این کار در اختیارتان قرارمی گیرد  برای این کار، معمولاً از کتابخانه SpeechRecognition استفاده می شود. همچنین، برای استفاده از این کتابخانه، به یک موتور تشخیص گفتار  (Speech Recognition Engine) مانند Google Speech Recognition API نیاز دارید.

1-نصب کتابخانه: ابتدا باید کتابخانه SpeechRecognition را نصب کنید. برای این کار، از pip استفاده کنید:

2-نصب PyAudio (اختیاری): اگر می خواهید از میکروفون برای ضبط صدا استفاده کنید، باید PyAudio را نیز نصب کنید.

3-

3. کد پایتون:

   • ابتدا کتابخانه SpeechRecognition را وارد می‌کنیم.
   • تابع convert_speech_to_text فایل صوتی را به عنوان ورودی می‌گیرد.
   • یک شیء Recognizer ایجاد می‌کنیم.
   • فایل صوتی را باز کرده و با استفاده از r.record(source) آن را می‌خوانیم.
   • از r.recognize_google(audio, language="fa-IR") برای تبدیل صدا به متن استفاده می‌کنیم. language="fa-IR" مشخص می‌کند که زبان مورد استفاده فارسی است.
   • در صورت بروز خطا، پیام مناسبی چاپ می‌شود.

4. نکات مهم:

   • فایل صوتی باید در فرمت قابل قبول باشد (WAV, MP3, FLAC و غیره).
   • برای استفاده از Google Speech Recognition API، باید به اینترنت متصل باشید.
   • برای استفاده طولانی مدت و حرفه ای، بهتر است از API های پولی مانند Google Cloud Speech-to-Text استفاده کنید.
   • مسیر فایل صوتی (file_path) را با مسیر فایل صوتی خود جایگزین کنید.

لطفاً توجه داشته باشید که برای اجرای این کد، باید فایل صوتی مورد نظر خود را در مسیر مشخص شده قرار دهید و کتابخانه‌های لازم را نصب کرده باشید.

کد  مورد نظر :

import speech_recognition as sr

def convert_speech_to_text(audio_file_path):
    """
    تبدیل فایل صوتی به متن با استفاده از کتابخانه SpeechRecognition.

    Args:
        audio_file_path (str): مسیر فایل صوتی.

    Returns:
        str: متن تبدیل شده از صوت.
    """
    # ایجاد یک شیء Recognizer
    r = sr.Recognizer()

    # باز کردن فایل صوتی
    with sr.AudioFile(audio_file_path) as source:
        audio = r.record(source)  # خواندن کل فایل صوتی

    try:
        # استفاده از Google Speech Recognition
        text = r.recognize_google(audio, language="fa-IR") # fa-IR برای زبان فارسی
        print("متن تبدیل شده:")
        print(text)
        return text
    except sr.UnknownValueError:
        print("Google Speech Recognition نتوانست صدا را تشخیص دهد")
        return None
    except sr.RequestError as e:
        print(f"Could not request results from Google Speech Recognition service; {e}")
        return None

# مثال استفاده
file_path = "[/mnt/data/audio.wav"](https://gapgpt.app/media/code_interpreter/a3e60a3f-398c-4ed1-9ce1-e64c73083b36/audio.wav%22)  # مسیر فایل صوتی خود را وارد کنید
converted_text = convert_speech_to_text(file_path)

if converted_text:
    print("تبدیل با موفقیت انجام شد.")
else:
    print("تبدیل انجام نشد.")

print(f"مسیر فایل ذخیره شده: {file_path}")

1. تبدیل متن به صدا

ابتدا کتابخانه gTTS را با استفاده از دستور زیر نصب کنید:

pip install gTTS

pip install gTTS

سپس می‌توانید از کد زیر برای تبدیل متن به صدا استفاده کنید