Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a Speech Recognition-ba és a szintézisbe
- A beszédtechnológiák alapjai
- A beszédfelismerő rendszerek alapjai
- A beszédszintézis áttekintése
Az LLM-ek szerepe a beszédtechnológiákban
- Az LLM-ek megértése a beszédfelismerésben
- LLM-ek a beszédszintézisben
- Az LLM-ek előnyei a hagyományos modellekkel szemben
A Speech Recognition és a szintézis adatai
- Adatgyűjtés és -feldolgozás beszédtechnológiákhoz
- Képzési adatkészletek LLM-ek számára
- Etikai szempontok az adatkezelés során
LLM-ek képzése beszéd alkalmazásokhoz
- Mélytanulási technikák a beszédfelismerésben
- Neurális hálózati architektúrák beszédszintézishez
- LLM-ek finomhangolása meghatározott beszédfeladatokhoz
LLM-ek megvalósítása beszédrendszerekben
- LLM-ek integrálása beszédfelismerő motorokkal
- Természetes hangzású beszédszintetizátorok fejlesztése
- Felhasználói felület kialakítása beszéd alkalmazásokhoz
Beszédrendszerek tesztelése és értékelése
- A beszédfelismerés pontosságának vizsgálati módszerei
- A szintetizált beszéd természetességének értékelése
- Felhasználói tanulmányok és visszajelzések gyűjtése
Kihívások és megoldások a beszédtechnológiákban
- A beszédfelismerés gyakori problémáinak megoldása
- A beszédszintézis akadályainak leküzdése
- Esettanulmányok: LLM-ek sikeres megvalósítása
Jövőbeli irányok a beszédtechnológiákban
- Feltörekvő trendek a beszédfelismerés és -szintézis területén
- Az LLM-ek szerepe a többnyelvű beszédrendszerekben
- Innovációk és kutatási lehetőségek
Projekt és értékelés
- Beszédfelismerő vagy szintézis rendszer tervezése és megvalósítása LLM-ek segítségével
- Peer értékelések és csoportos beszélgetések
- Végső értékelés és visszajelzés
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- Az alapvető programozási fogalmak megértése
- A Python programozási tapasztalat ajánlott, de nem szükséges
- Az alapvető gépi tanulási és neurális hálózati fogalmak ismerete előnyös
Közönség
- Szoftverfejlesztők
- Adattudósok
- Termékmenedzserek
14 Órák