课程大纲

Speech Recognition 和综合简介

  • 语音技术基础知识
  • 语音识别系统的基础知识
  • 语音合成概述

LLM在语音技术中的作用

  • 了解语音识别中的 LLM
  • 语音合成中的法学硕士
  • LLM 相对于传统模型的优势

Speech Recognition 和综合的数据

  • 语音技术的数据收集和处理
  • LLM 的训练数据集
  • 数据处理中的道德考量

语音应用培训 LLM

  • 语音识别中的深度学习技术
  • 用于语音合成的神经网络架构
  • 针对特定语音任务微调 LLM

在语音系统中实现 LLM

  • LLM 与语音识别引擎的集成
  • 开发听起来自然的语音合成器
  • 语音应用程序的用户界面设计

测试和评估语音系统

  • 语音识别准确性测试方法
  • 评估合成语音的自然性
  • 用户研究和反馈收集

语音技术的挑战与解决方案

  • 解决语音识别中的常见问题
  • 克服语音合成中的障碍
  • 案例研究:LLM的成功实施

语音技术的未来方向

  • 语音识别和合成的新兴趋势
  • LLM在多语言语音系统中的作用
  • 创新和研究机会

项目与评估

  • 使用 LLM 设计和实现语音识别或合成系统
  • 同行评审和小组讨论
  • 最终评估和反馈

摘要和后续步骤

要求

  • 了解基本编程概念
  • 建议有 Python 编程经验,但不是必需的
  • 熟悉基本的机器学习和神经网络概念是有益的

观众

  • 软件开发人员
  • 数据科学家
  • 产品经理
 14 小时

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