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課程簡介

語音辨識與合成簡介

  • 語音技術基礎原理
  • 語音辨識系統概要
  • 語音合成概述

LLM在語音技術中的角色

  • 理解LLM於語音辨識的應用
  • LLM於語音合成的應用
  • LLM相較於傳統模型的優勢

語音辨識與合成之數據

  • 語音技術所需的數據收集與處理
  • LLM的訓練數據集
  • 數據處理中的倫理考量

針對語音應用訓練LLM

  • 語音辨識中的深度學習技術
  • 用於語音合成的神經網路架構
  • 針對特定語音任務的微調LLM

在語音系統中實作LLM

  • 將LLM與語音辨識引擎整合
  • 開發自然的語音合成器
  • 語音應用程式的使用者介面設計

測試與評估語音系統

  • 測試語音辨識準確度的方法
  • 評估合成語音的自然度
  • 使用者研究與反饋收集

語音技術中的挑戰與解決方案

  • 解決語音辨識常見的議題
  • 克服語音合成的障礙
  • 案例研究:LLM的成功實作

語音技術的未來方向

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

專案與評估

  • 設計並實作基於LLM的語音辨識或合成系統
  • 同儕審查與小組討論
  • 最終評估與反饋

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備基礎程式設計概念。
  • 建議擁有Python程式設計經驗,但非強制要求。
  • 熟悉基礎機器學習及神經網路概念者為佳。

適用對象

  • 軟體開發人員
  • 資料科學家
  • 產品經理
 14 小時

課程分類