Kursplan

Introduktion till Speech Recognition och syntes

  • Grunderna i talteknologi
  • Grunderna i taligenkänningssystem
  • Översikt över talsyntes

LLM:s roll i talteknik

  • Förstå LLM:er i taligenkänning
  • LLM:er i talsyntes
  • Fördelar med LLM jämfört med traditionella modeller

Data för Speech Recognition och syntes

  • Insamling och behandling av data för talteknologi
  • Träningsdatauppsättningar för LLM:er
  • Etiska överväganden vid datahantering

Utbildning LLM:er för talapplikationer

  • Djupinlärningstekniker i taligenkänning
  • Neurala nätverksarkitekturer för talsyntes
  • Finjustera LLM:er för specifika taluppgifter

Implementera LLM:er i talsystem

  • Integrering av LLM:er med taligenkänningsmotorer
  • Utveckling av naturligt klingande talsynteser
  • Design av användargränssnitt för talprogram

Testning och utvärdering av talsystem

  • Metoder för att testa taligenkänningens noggrannhet
  • Utvärdering av naturligheten i syntetiserat tal
  • Användarstudier och insamling av feedback

Utmaningar och lösningar inom talteknologi

  • Ta itu med vanliga problem med taligenkänning
  • Övervinna hinder i talsyntesen
  • Fallstudier: framgångsrika implementeringar av LLM:er

Framtida riktningar inom talteknologi

  • Nya trender inom taligenkänning och talsyntes
  • LLM:s roll i flerspråkiga talsystem
  • Innovationer och forskningsmöjligheter

Projekt och utvärdering

  • Designa och implementera ett taligenkännings- eller syntessystem med hjälp av LLM:er
  • Kamratrespons och gruppdiskussioner
  • Slutlig bedömning och återkoppling

Sammanfattning och nästa steg

Krav

  • En förståelse för grundläggande programmeringskoncept
  • Erfarenhet av Python programmering rekommenderas men krävs inte
  • Kännedom om grundläggande begrepp inom maskininlärning och neurala nätverk är fördelaktigt

Publik

  • Mjukvaruutvecklare
  • Datavetare
  • Produktchefer
 14 timmar

Antal deltagare



Price per participant

Relaterade Kurser

Relaterade Kategorier