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
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