Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Struttura del corso
Introduzione a Speech Recognition e sintesi
- Fondamenti di tecnologie vocali
- Nozioni di base sui sistemi di riconoscimento vocale
- Panoramica della sintesi vocale
Ruolo degli LLM nelle tecnologie vocali
- Informazioni sugli LLM nel riconoscimento vocale
- LLM nella sintesi vocale
- Vantaggi degli LLM rispetto ai modelli tradizionali
Dati per Speech Recognition e sintesi
- Raccolta ed elaborazione dei dati per le tecnologie vocali
- Set di dati di addestramento per LLM
- Considerazioni etiche nel trattamento dei dati
Formazione LLM per applicazioni vocali
- Tecniche di deep learning nel riconoscimento vocale
- Architetture di reti neurali per la sintesi vocale
- Messa a punto di LLM per compiti vocali specifici
Implementazione degli LLM nei sistemi vocali
- Integrazione degli LLM con i motori di riconoscimento vocale
- Sviluppo di sintetizzatori vocali dal suono naturale
- Progettazione dell'interfaccia utente per applicazioni vocali
Test e valutazione dei sistemi vocali
- Metodi per testare l'accuratezza del riconoscimento vocale
- Valutare la naturalezza del parlato sintetizzato
- Studi sugli utenti e raccolta di feedback
Sfide e soluzioni nelle tecnologie vocali
- Risoluzione dei problemi comuni nel riconoscimento vocale
- Superare gli ostacoli nella sintesi vocale
- Casi di studio: implementazioni di successo degli LLM
Direzioni future nelle tecnologie vocali
- Tendenze emergenti nel riconoscimento e nella sintesi vocale
- Il ruolo degli LLM nei sistemi vocali multilingue
- Innovazioni e opportunità di ricerca
Progetto e valutazione
- Progettazione e implementazione di un sistema di riconoscimento o sintesi vocale mediante LLM
- Revisioni tra pari e discussioni di gruppo
- Valutazione finale e feedback
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti di base della programmazione
- L'esperienza con la programmazione Python è consigliata ma non richiesta
- La familiarità con i concetti di base dell'apprendimento automatico e delle reti neurali è vantaggiosa
Pubblico
- Sviluppatori di software
- Scienziati dei dati
- Responsabili di prodotto
14 ore