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

Numero di Partecipanti



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