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
語音識別技術概覽
- 語音識別的歷史與演進
- 聲學模型、語言模型與解碼技術
- 現代架構：RNN、Transformer及Whisper
音訊預處理與轉寫基礎
- 處理音訊格式及採樣率
- 音訊的清理、修剪與分段
- 從音訊生成文字：實時與批量處理
Whisper及其他API的實作
- 安裝與使用OpenAI Whisper
- 呼叫雲端API（如Google、Azure）進行轉寫
- 比較效能、延遲與成本
語言、口音與領域適應性
- 處理多種語言及口音
- 自定義詞彙庫與噪聲容忍度
- 處理法律、醫療或技術語言
輸出格式與整合
- 添加時間戳記、標點符號及說話者標籤
- 匯出為文字、SRT或JSON格式
- 將轉寫內容整合至應用程式或資料庫
應用案例實作實驗室
- 轉寫會議、訪談或 Podcast（網播）
- 語音轉文字指令系統
- 為視頻/音訊串流提供實時字幕
評估、局限性與倫理
- 準確性指標與模型基準測試
- 語音模型中的偏見與公平性
- 隱私保護與合規性考量
總結與下一步驟
最低要求
- 具備一般AI及機器學習概念的認知
- 熟悉音訊或媒體檔案格式及相關工具
目標受眾
- 處理語音數據的數據科學家及AI工程師
- 開發基於轉寫功能應用程式的軟體開發者
- 探索語音識別以實現自動化的機構或組織
14 小時
