Schița de curs

Introducere în Speech Recognition și sinteză

  • Fundamentele tehnologiilor de vorbire
  • Bazele sistemelor de recunoaștere a vorbirii
  • Prezentare generală a sintezei vocale

Rolul LLM-urilor în tehnologiile vorbirii

  • Înțelegerea LLM-urilor în recunoașterea vorbirii
  • LLM-urile în sinteza vocală
  • Avantajele LLM-urilor față de modelele tradiționale

Date pentru Speech Recognition și sinteză

  • Colectarea și prelucrarea datelor pentru tehnologiile de vorbire
  • Seturi de date de instruire pentru LLM-uri
  • Considerații etice în manipularea datelor

Formarea LLM-urilor pentru aplicații de vorbire

  • Tehnici de învățare profundă în recunoașterea vorbirii
  • Arhitecturi de rețele neuronale pentru sinteza vorbirii
  • Reglarea fină a LLM-urilor pentru sarcini vocale specifice

Implementarea LLM-urilor în sistemele de vorbire

  • Integrarea LLM-urilor cu motoarele de recunoaștere a vorbirii
  • Dezvoltarea unor sintetizatoare de vorbire cu sunet natural
  • Proiectarea interfeței cu utilizatorul pentru aplicațiile vocale

Testarea și evaluarea sistemelor de vorbire

  • Metode de testare a acurateței recunoașterii vorbirii
  • Evaluarea caracterului natural al vorbirii sintetizate
  • Studii de utilizator și colectarea de feedback

Provocări și soluții în domeniul tehnologiilor de vorbire

  • Abordarea problemelor comune în recunoașterea vorbirii
  • Depășirea obstacolelor în sinteza vorbirii
  • Studii de caz: implementări de succes ale LLM-urilor

Direcții viitoare în domeniul tehnologiilor de vorbire

  • Tendințe emergente în recunoașterea și sinteza vorbirii
  • Rolul LLM-urilor în sistemele vocale multilingve
  • Inovații și oportunități de cercetare

Proiect și evaluare

  • Proiectarea și implementarea unui sistem de recunoaștere sau sinteză a vorbirii care utilizează LLM-uri
  • Evaluări colegiale și discuții în grup
  • Evaluare finală și feedback

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de programare de bază
  • Experiența cu programarea Python este recomandată, dar nu este necesară.
  • Familiarizarea cu conceptele de bază ale învățării automate și ale rețelelor neuronale este benefică

Audiență

  • Dezvoltatorii de software
  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • Managerii de produs
 14 ore

Cursuri înrudite

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 ore

LangChain Fundamentals

14 ore

Introduction to Google Gemini AI

14 ore

Google Gemini AI for Content Creation

14 ore

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 ore

Google Gemini AI for Data Analysis

21 ore

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 ore

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 ore

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 ore

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 ore

LLMs for Automated Customer Support

14 ore

LLMs for Business Intelligence

14 ore

LLMs for Content Generation

14 ore

LLMs for Code Generation and Documentation

14 ore

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 ore

Categorii înrudite