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課程簡介
Speech Recognition 技術概述
- 語音識別的歷史與演變
- 聲學模型、語言模型與解碼
- 現代架構:RNNs、transformers 與 Whisper
音頻預處理與轉錄基礎
- 處理音頻格式與採樣率
- 清理、修剪與分段音頻
- 從音頻生成文本:實時與批量
Whisper 與其他 API 實作
- 安裝與使用 OpenAI Whisper
- 調用雲端 API(Google, Azure)進行轉錄
- 比較性能、延遲與成本
語言、口音與領域適應
- 處理多種語言與口音
- 自定義詞彙與噪音容忍度
- 法律、醫學或技術語言的處理
輸出格式與整合
- 添加時間戳、標點符號與說話者標籤
- 導出為文本、SRT 或 JSON 格式
- 將轉錄整合到 apps 或數據庫中
Use Case 實作實驗室
- 轉錄會議、訪談或播客
- 語音轉文字指令系統
- 視頻/音頻流的實時字幕
評估、限制與倫理
- 準確性指標與模型基準測試
- 語音模型中的偏見與公平性
- 隱私與合規性考量
總結與下一步
最低要求
- 對通用AI和機器學習概念的理解
- 熟悉音頻或媒體檔案格式及工具
目標受眾
- 處理語音數據的數據科學家和AI工程師
- 開發基於轉錄應用的軟件開發者
- 探索語音識別以實現自動化的組織
14 時間: