感謝您提交詢問!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂!我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
語音辨識技術概覽
- 語音辨識的歷史與演進。
- 聲學模型、語言模型與解碼過程。
- 現代架構:RNNs、transformers 與 Whisper。
音訊預處理與轉錄基礎
- 處理音訊格式與取樣率。
- 音訊的清洗、裁剪與分段。
- 從音訊生成文字:即時與批次處理之比較。
Whisper 與其他 API 實作
- 安裝與使用 OpenAI Whisper。
- 呼叫雲端 API(Google、Azure)進行轉錄。
- 比較效能、延遲時間與成本。
語言、口音與領域適應
- 處理多語言與不同口音。
- 客製化詞彙與噪音容忍度。
- 法律、醫療或專業技術語言的處理。
輸出格式化與整合
- 加入時間戳記、標點符號與說話者標籤。
- 匯出至文字、SRT 或 JSON 格式。
- 將轉錄結果整合至應用程式或資料庫。
案例實作實驗室
- 轉錄會議、訪談或廣播節目。
- 語音到文字的指令系統。
- 視訊或音訊串流的即時字幕。
評估、限制與倫理
- 準確率指標與模型基準測試。
- 語音模型中的偏見與公平性問題。
- 隱私與合規考量。
總結與下一步
最低要求
- 具備一般人工智慧與機器學習概念的理解。
- 熟悉音訊或媒體檔案格式及工具。
目標受眾
- 處理語音資料的資料科學家與 AI 工程師。
- 開發轉錄應用程式的軟體開發人員。
- 探索語音辨識以實現自動化的組織。
14 小時