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課程時長 14 時間： (2 天)
課程簡介
语音识别技术概览
- 语音识别的历史与发展
- 声学模型、语言模型与解码
- 现代架构：RNN、transformers与Whisper
音频预处理与转录基础
- 处理音频格式与采样率
- 音频清理、裁剪与分段
- 从音频生成文字：实时与批处理
动手实践Whisper及其他API
- 安装并使用OpenAI Whisper
- 调用云API（Google、Azure）进行转录
- 比较性能、延迟与成本
语言、口音与领域适配
- 处理多语言与多口音
- 自定义词汇表与噪声容忍度
- 法律、医学或技术语言的处理
输出格式化与集成
- 添加时间戳、标点与说话人标签
- 导出为文本、SRT或JSON格式
- 将转录内容集成到应用程序或数据库中
用例实施实验
- 转录会议、访谈或播客
- 语音转文字指令系统
- 为视频/音频流提供实时字幕
评估、局限性与伦理
- 准确率指标与模型基准测试
- 语音模型中的偏见与公平性
- 隐私与合规考量
总结与后续步骤
最低要求
- 了解通用的AI和机器学习概念
- 熟悉音频或媒体文件格式及相关工具
目标受众
- 处理语音数据的数据科学家与AI工程师
- 构建基于转录应用的软件开发人员
- 探索将语音识别用于自动化的组织
