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Plan du cours
Introduction à Speech Recognition et à la synthèse
- Principes fondamentaux des technologies de la parole
- Principes de base des systèmes de reconnaissance vocale
- Aperçu de la synthèse vocale
Rôle des LLM dans les technologies de la parole
- Comprendre les LLM dans la reconnaissance vocale
- LLM dans la synthèse vocale
- Avantages des LLM par rapport aux modèles traditionnels
Données pour Speech Recognition et la synthèse
- Collecte et traitement des données pour les technologies de la parole
- Ensembles de données d'entraînement pour les LLM
- Considérations éthiques dans le traitement des données
Formation des LLM pour les applications vocales
- Techniques d'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance vocale
- Architectures de réseaux neuronaux pour la synthèse vocale
- Réglage fin des LLM pour des tâches vocales spécifiques
Implémentation des LLM dans les systèmes vocaux
- Intégration des LLM dans les moteurs de reconnaissance vocale
- Développement de synthétiseurs vocaux à sonorité naturelle
- Conception de l'interface utilisateur pour les applications vocales
Test et évaluation des systèmes vocaux
- Méthodes de test de la précision de la reconnaissance vocale
- Évaluation du caractère naturel de la parole synthétisée
- Études d'utilisateurs et collecte d'informations en retour
Défis et solutions en matière de technologies vocales
- Résoudre les problèmes courants de la reconnaissance vocale
- Surmonter les obstacles de la synthèse vocale
- Études de cas : mise en œuvre réussie des LLM
Orientations futures des technologies de la parole
- Tendances émergentes en matière de reconnaissance et de synthèse vocales
- Le rôle des LLM dans les systèmes vocaux multilingues
- Innovations et possibilités de recherche
Projet et évaluation
- Conception et mise en œuvre d'un système de reconnaissance ou de synthèse vocale utilisant des LLM
- Évaluation par les pairs et discussions de groupe
- Évaluation finale et retour d'information
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension des concepts de base de la programmation
- Une expérience de la programmation Python est recommandée mais pas obligatoire.
- Une bonne connaissance des concepts de base de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux est souhaitable.
Public
- Développeurs de logiciels
- Scientifiques des données
- Chefs de produit
14 heures