AI驅動的音頻增強與降噪培訓

Audio Classification and Event Detection with ML 是一門技術課程，專注於構建機器學習模型，用於分類音頻並在現實環境中檢測聲音事件。

這門由講師指導的培訓（線上或線下）面向中高級數據專業人員，他們希望應用機器學習技術來分析和分類音頻數據，用於公共安全、製造、智慧城市和多媒體分析等領域。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 了解如何使用機器學習對聲音事件進行建模和分類。
• 使用MFCC和頻譜圖等特徵提取技術預處理音頻數據。
• 構建、訓練和評估用於音頻分類和事件檢測的模型。
• 在企業或嵌入式環境中部署機器學習模型，用於實時或批處理音頻處理。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實踐操作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。

音頻AI指的是能夠解釋、分析、生成或與音頻信號交互的人工智能技術，包括人類語音、環境聲音和音樂。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初學者，旨在幫助他們瞭解AI在音頻領域中的應用，包括商業、溝通、自動化和創新等方面。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解什麼是音頻AI及其在現實場景中的應用。
• 識別不同類型的音頻AI工具（如轉錄、分類、生成）。
• 探索客戶服務、安全、合規和媒體等領域的商業案例。
• 評估適用於企業音頻應用的AI工具和服務。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

諸如Amazon Alexa、Google Dialogflow和Rasa等語音助手平臺，提供了強大的框架，用於開發面向公衆和內部使用場景的智能語音驅動應用。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級開發人員和設計團隊，旨在幫助他們構建、訓練和部署對話式語音界面，以自動化工作流程並通過語音自然支持用戶。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計語音用戶界面的對話流程和交互模型。
• 使用Dialogflow、Alexa等工具以及Rasa等開源框架開發語音助手。
• 將助手與後端API、數據庫和第三方服務集成。
• 將助手部署到智能設備或基於Web的語音應用中。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

音頻AI是一組技術，能夠處理、識別和生成語音與聲音數據。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初學者，旨在幫助他們瞭解在組織中部署音頻AI時的道德、法律和操作注意事項。

完成本培訓後，學員將能夠：

• 識別與音頻數據捕獲和處理相關的關鍵隱私挑戰。
• 評估基於語音的AI系統的合規性影響。
• 評估在同意、監控和自動化決策中的道德風險。
• 支持負責任地採購和實施音頻AI工具。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 風險評估與合規性映射練習。
• 在指導環境中對音頻AI場景進行實踐評估。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

語音識別與轉錄使用AI涉及通過機器學習模型和自然語言處理系統將口語轉換爲書面文本。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級專業人士，他們希望爲實際用例實施、評估和優化AI驅動的語音轉文本解決方案。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解現代語音識別模型的訓練和部署方式。
• 評估開源和商業的語音轉文本API。
• 處理多語言和特定領域的轉錄挑戰。
• 爲不同的音頻源構建簡單的轉錄工作流程。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI語音克隆與語音生成技術允許用戶通過深度學習模型和語音合成技術複製人類聲音或生成合成語音。

本課程由講師主導，提供線上或線下培訓，面向希望在實際項目中創建、評估和應用語音克隆與TTS系統的中級專業人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 理解神經語音合成與語音克隆的核心概念。
• 評估商業和開源的TTS平臺。
• 在遵循倫理和法律準則的前提下，從樣本錄音中克隆聲音。
• 將合成語音集成到應用程序、IVR或媒體管道中。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。