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Struttura del corso
Panoramica delle Tecnologie di Riconoscimento Vocale
- Storia ed evoluzione del riconoscimento vocale
- Modelli acustici, modelli linguistici e decodifica
- Architetture moderne: RNNs, trasformatori e Whisper
Preprocessing audio e basi della trascrizione
- Gestione dei formati audio e delle frequenze di campionamento
- Pulizia, taglio e segmentazione dell'audio
- Generazione di testo dall'audio: tempo reale vs batch
Esperienza pratica con Whisper e altre API
- Installazione e utilizzo di OpenAI Whisper
- Chiamata di API cloud (Google, Azure) per la trascrizione
- Confronto tra prestazioni, latenza e costi
Lingue, accenti e adattamento del dominio
- Lavorare con più lingue e accenti
- Vocabolari personalizzati e tolleranza al rumore
- Gestione del linguaggio legale, medico o tecnico
Formattazione dell'output e integrazione
- Aggiunta di timestamp, punteggiatura e etichette dei parlanti
- Esportazione in formati testo, SRT o JSON
- Integrazione delle trascrizioni nelle app o nei database
Laboratori di Implementazione dei Caso d'Uso
- Trascrizione di riunioni, interviste o podcast
- Sistemi di comando da voce a testo
- Didascalie in tempo reale per stream video/audio
Valutazione, limiti ed etica
- Metriche di accuratezza e benchmarking dei modelli
- Bias e equità nei modelli vocali
- Considerazioni sulla privacy e la conformità
Riepilogo e Passi Successivi
Requisiti
- Comprensione dei concetti generali di AI e apprendimento automatico
- Familiarità con i formati di file audio o multimediali e gli strumenti correlati
Audience
- Data scientists e ingegneri AI che lavorano con dati vocali
- Sviluppatori software che costruiscono applicazioni basate su trascrizione
- Organizzazioni che esplorano il riconoscimento vocale per l'automazione
14 ore