Kursplan

Introduksjon til Speech Recognition og syntese

  • Grunnleggende om taleteknologi
  • Grunnleggende om talegjenkjenningssystemer
  • Oversikt over talesyntese

Rollen til LLM i taleteknologi

  • Forstå LLM i talegjenkjenning
  • LLM i talesyntese
  • Fordeler med LLM fremfor tradisjonelle modeller

Data for Speech Recognition og syntese

  • Datainnsamling og behandling for taleteknologier
  • Treningsdatasett for LLM-er
  • Etiske hensyn ved datahåndtering

Opplæring av LLM-er for taleapplikasjoner

  • Dyplæringsteknikker i talegjenkjenning
  • Nevrale nettverksarkitekturer for talesyntese
  • Finjustering av LLM-er for spesifikke taleoppgaver

Implementering av LLM i talesystemer

  • Integrasjon av LLM med talegjenkjenningsmotorer
  • Utvikle naturlig klingende talesynthesizere
  • Brukergrensesnittdesign for taleapplikasjoner

Testing og evaluering av talesystemer

  • Metoder for testing av talegjenkjenningsnøyaktighet
  • Evaluering av naturligheten til syntetisert tale
  • Brukerstudier og tilbakemeldingsinnsamling

Utfordringer og løsninger innen taleteknologi

  • Ta tak i vanlige problemer innen talegjenkjenning
  • Overvinne hindringer i talesyntese
  • Kasusstudier: vellykkede implementeringer av LLM-er

Fremtidige retninger innen taleteknologi

  • Nye trender innen talegjenkjenning og syntese
  • Rollen til LLM i flerspråklige talesystemer
  • Innovasjoner og forskningsmuligheter

Prosjekt og vurdering

  • Designe og implementere et talegjenkjennings- eller syntesesystem ved hjelp av LLM-er
  • Kollegavurderinger og gruppediskusjoner
  • Sluttvurdering og tilbakemelding

Sammendrag og neste trinn

Krav

  • En forståelse av grunnleggende programmeringskonsepter
  • Erfaring med Python programmering anbefales, men ikke nødvendig
  • Kjennskap til grunnleggende maskinlæring og nevrale nettverkskonsepter er fordelaktig

Publikum

  • Programvareutviklere
  • Dataforskere
  • Produktsjefer
 14 timer

Antall deltakere



Price per participant

Relaterte kurs

Related Categories

1