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Struttura del corso
Introduzione al riconoscimento e alla sintesi del parlato
- Fondamenti delle tecnologie vocali
- Nozioni di base sui sistemi di riconoscimento vocale
- Panoramica sulla sintesi del parlato
Ruolo degli LLM nelle tecnologie vocali
- Il ruolo degli LLM nel riconoscimento vocale
- Gli LLM nella sintesi del parlato
- Vantaggi degli LLM rispetto ai modelli tradizionali
Dati per il riconoscimento e la sintesi del parlato
- Raccolta e elaborazione dei dati per le tecnologie vocali
- Conjunto di dati di addestramento per gli LLM
- Aspetti etici legati alla gestione dei dati
Addestramento degli LLM per applicazioni vocali
- Tecniche di apprendimento profondo nel riconoscimento vocale
- Architetture delle reti neurali impiegate nella sintesi del parlato
- Aggiornamento fine degli LLM per compiti vocali specifici
Implementazione degli LLM nei sistemi vocali
- Integrazione degli LLM con motori di riconoscimento vocale
- Sviluppo di sintetizzatori di voce dal timbro naturale
- Progettazione delle interfacce utente per le applicazioni vocali
Test e valutazione dei sistemi vocali
- Metodologie per verificare l’accuratezza del riconoscimento vocale
- Valutazione della naturalezza del parlato sintetizzato
- Raccolta di feedback e analisi effettuate dagli utenti
Sfide e soluzioni nelle tecnologie vocali
- Gestione dei problemi più comuni nel riconoscimento vocale
- Superamento degli ostacoli legati alla sintesi del parlato
- Casi studio: esempi di implementazioni riuscite con gli LLM
Sviluppi futuri nelle tecnologie vocali
- Tendenze emergenti nel campo del riconoscimento e della sintesi vocale
- Il ruolo degli LLM nei sistemi vocali multilingue
- Opportunità di innovazione e ricerca
Progetto finale e valutazione
- Progettazione e realizzazione di un sistema di riconoscimento o sintesi vocale sfruttando gli LLM
- Recensioni da parte dei colleghi e discussioni di gruppo
- Valutazione conclusiva e feedback personalizzato
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza dei concetti base della programmazione
- È consigliata ma non obbligatoria la familiarità con la programmazione in Python
- La padronanza di nozioni fondamentali relative all’apprendimento automatico e alle reti neurali risulta utile
Destinatari del corso
- Sviluppatori software
- Data scientist
- Product manager
14 ore