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Plan du cours

Introduction à la reconnaissance et à la synthèse vocale

  • Fondamentaux des technologies vocales
  • Principes des systèmes de reconnaissance vocale
  • Aperçu de la synthèse vocale

Rôle des LLM dans les technologies vocales

  • Comprendre les LLM dans la reconnaissance vocale
  • LLM dans la synthèse vocale
  • Avantages des LLM par rapport aux modèles traditionnels

Données pour la reconnaissance et la synthèse vocale

  • Collecte et traitement des données pour les technologies vocales
  • Ensembles de données d'entraînement pour les LLM
  • Considérations éthiques dans la gestion des données

Entraînement des LLM pour les applications vocales

  • Techniques d'apprentissage profond dans la reconnaissance vocale
  • Architectures de réseaux neuronaux pour la synthèse vocale
  • Ajustement fin des LLM pour des tâches vocales spécifiques

Mise en œuvre des LLM dans les systèmes vocaux

  • Intégration des LLM avec les moteurs de reconnaissance vocale
  • Développement de synthétiseurs vocaux naturels
  • Conception d'interfaces utilisateur pour les applications vocales

Tests et évaluation des systèmes vocaux

  • Méthodes de test de la précision de la reconnaissance vocale
  • Évaluation de la naturel de la synthèse vocale
  • Études utilisateurs et collecte de commentaires

Défis et solutions dans les technologies vocales

  • Aborder les problèmes courants de reconnaissance vocale
  • Surmonter les obstacles de la synthèse vocale
  • Études de cas : implantations réussies des LLM

Dirigées futures dans les technologies vocales

  • Tendances émergentes dans la reconnaissance et la synthèse vocale
  • Le rôle des LLM dans les systèmes vocaux multilingues
  • Innovations et opportunités de recherche

Projet et évaluation

  • Conception et mise en œuvre d'un système de reconnaissance ou de synthèse vocale à l'aide de LLM
  • Examens par les pairs et discussions en groupe
  • Évaluation finale et commentaires

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de base de la programmation
  • Une expérience avec la programmation Python est recommandée mais pas obligatoire
  • Une familiarité avec les concepts de base de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux est un avantage

Audience cible

  • Développeurs logiciels
  • Scientifiques des données
  • Chefs de produit
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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