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課程簡介

語音辨識與合成介紹

  • 語音技術的基本原理
  • 語音辨識系統的基礎
  • 語音合成概覽

LLM 在語音技術中的角色

  • 理解 LLM 於語音辨識中的作用
  • LLM 於語音合中的应用
  • LLM 相對於傳統模型的優勢

語音辨識與合成數據

  • 語音技術的數據收集與處理
  • LLM 的訓練數據集
  • 數據處理的道德考量

為語音應用訓練 LLM

  • 語音辨識中的深度學習技術
  • 語音合成神經網路架構
  • 針對特定語音任務調整 LLM

在語音系統中實作 LLM

  • 將 LLM 與語音辨識引擎整合
  • 開發自然聽感的語音合成器
  • 語音應用用戶介面設計

測試與評估語音系統

  • 語音辨識準確度的測試方法
  • 評估合成語音的自然度
  • 使用者研究及意見收集

語音技術中的挑戰與解決方案

  • 解決語音辨識常見問題
  • 克服語音合成障礙
  • 案例研究:LLM 的成功實作

語音技術未來方向

  • 語音辨識與合成的新興趨勢
  • LLM 在多元語言語音系統中的角色
  • 創新與研究機會

專案與評估

  • 設計並實作使用 LLM 的語音辨識或合成系統
  • 同儕審查和小組討論
  • 最終評估與回饋

總結與下一步

最低要求

  • 具備基本程式設計概念的理解
  • 建議具備 Python 程式設計經驗,但非必需
  • 熟悉基礎機器學習和神經網路概念有助益

適合對象

  • 軟體開發者
  • 數據科學家
  • 產品經理
 14 小時

人數


每位參與者的報價

即將到來的課程

課程分類