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課程簡介
語音辨識技術概覽
- 語音辨識的歷史與演進
- 音訊模型、語言模型及解碼機制
- 現代架構:循環神經網路(RNN)、轉換器(Transformers)及 Whisper 模型
音訊預處理與轉錄基礎
- 處理音訊格式與取樣率
- 清理、剪輯及分割音訊
- 從音訊生成文字:即時轉換 vs. 批次處理
Whisper 與其他 API 實作
- 安裝與使用 OpenAI Whisper
- 呼叫雲端 API(如 Google、Azure)進行轉錄
- 比較效能、延遲時間及成本
語言、口音與領域適應
- 處理多語言與不同口音
- 自訂詞彙與抗噪能力
- 處理法律、醫療或技術領域用語
輸出格式設定與整合
- 加入時間戳記、標點符號及說話人標籤
- 匯出為文字、SRT 或 JSON 格式
- 將轉錄內容整合至應用程式或資料庫中
使用案例實作實驗室
- 轉錄會議、訪談或播客
- 語音轉文字命令系統
- 影片/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
- 語音模型中的偏差與公平性
- 隱私與合規考量
總結與後續步驟
最低要求
- 具備通用 AI 及機器學習概念的理解
- 熟悉音訊或媒體檔案格式與工具
受眾
- 處理語音資料的數據科學家及 AI 工程師
- 開發基於轉錄功能的應用程式之軟體開發人員
- 探索利用語音辨識進行自動化的組織
14 小時