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課程時長 14 時間：
課程簡介
語音辨識技術概觀
- 語音辨識的歷史與演進
- 聲學模型、語言模型與解碼
- 現代架構：RNN、Transformer 與 Whisper
音訊預處理與轉錄基礎
- 處理音訊格式與取樣率
- 音訊清洗、修剪與分段
- 從音訊生成文字：即時與批處理對比
實作 Whisper 與其他 API
- 安裝與使用 OpenAI Whisper
- 呼叫雲端 API（Google、Azure）進行轉錄
- 比較效能、延遲與成本
語言、口音與領域適應
- 處理多種語言與口音
- 自訂詞彙與雜訊容忍度
- 處理法律、醫療或技術性語言
輸出格式與整合
- 添加時間戳記、標點符號與說話者標籤
- 匯出至文字、SRT 或 JSON 格式
- 將轉錄內容整合至應用程式或資料庫
使用情境實作實驗室
- 轉錄會議、訪談或 Podcast
- 語音轉文字指令系統
- 影片/音訊串流的即時字幕
評估、限制與倫理
- 準確度指標與模型基準測試
- 語音模型中的偏差與公平性
- 隱私與合規性考量
總結與後續步驟
最低要求
- 具備對通用 AI 與機器學習概念的理解
- 熟悉音訊或多媒體檔案格式及相關工具
受眾對象
- 處理語音數據的數據科學家與 AI 工程師
- 開發轉錄類應用的軟體開發人員
- 探索語音辨識以實現自動化的組織
