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課程時長 14 時間：
課程簡介
Speech Recognition 和綜合簡介
- 語音技術基礎知識
- 語音辨識系統的基礎知識
- 語音合成概述
LLM在語音技術中的作用
- 瞭解語音辨識中的 LLM
- 語音合成中的法學碩士
- LLM 相對於傳統模型的優勢
Speech Recognition 和綜合的數據
- 語音技術的數據收集和處理
- LLM 的訓練數據集
- 數據處理中的道德考量
語音應用培訓 LLM
- 語音辨識中的深度學習技術
- 用於語音合成的神經網路架構
- 針對特定語音任務微調 LLM
在語音系統中實現 LLM
- LLM 與語音辨識引擎的集成
- 開發聽起來自然的語音合成器
- 語音應用程式的使用者介面設計
測試和評估語音系統
- 語音辨識準確性測試方法
- 評估合成語音的自然性
- 使用者研究和反饋收集
語音技術的挑戰與解決方案
- 解決語音辨識中的常見問題
- 克服語音合成中的障礙
- 案例研究：LLM的成功實施
語音技術的未來方向
- 語音辨識和合成的新興趨勢
- LLM在多語言語音系統中的作用
- 創新和研究機會
專案與評估
- 使用 LLM 設計和實現語音辨識或合成系統
- 同行評審和小組討論
- 最終評估和反饋
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本程式設計概念
- 建議有 Python 程式設計經驗，但不是必需的
- 熟悉基本的機器學習和神經網路概念是有益的
觀眾
- 軟體開發人員
- 數據科學家
- 產品經理
