Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
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