LLM在語音辨識與合成中的應用培訓
大型語言模型（LLM）用於各種AI應用中，包括語音辨識和合成，以處理並生成類似人類的文字與語音。
本培訓由講師主導，提供線上或線下實體授課方式。適合初級至中級的軟體開發人員及資料科學家，旨在協助參與者將LLM導入語音辨識與合成系統。
完成本課程後，學員能夠：
- 理解LLM在語音技術中的角色。
- 實現精確的語音辨識與自然的語音合成。
- 將LLM整合至語音辨識引擎及語音合成器。
- 評估並改善使用LLM的語音系統效能。
- 了解當前趨勢及未來在語音技術領域的方向。
課程形式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實踐環節。
- 在即時實驗室環境中進行實作開發。
課程客製化選項
- 若需對此課程進行客製化培訓，請聯繫我們以安排相关事宜。
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。
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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
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macao@nobleprog.com 或 +852 81990613
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