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课程大纲
Speech Recognition 和综合简介
- 语音技术基础知识
- 语音识别系统的基础知识
- 语音合成概述
LLM在语音技术中的作用
- 了解语音识别中的 LLM
- 语音合成中的法学硕士
- LLM 相对于传统模型的优势
Speech Recognition 和综合的数据
- 语音技术的数据收集和处理
- LLM 的训练数据集
- 数据处理中的道德考量
语音应用培训 LLM
- 语音识别中的深度学习技术
- 用于语音合成的神经网络架构
- 针对特定语音任务微调 LLM
在语音系统中实现 LLM
- LLM 与语音识别引擎的集成
- 开发听起来自然的语音合成器
- 语音应用程序的用户界面设计
测试和评估语音系统
- 语音识别准确性测试方法
- 评估合成语音的自然性
- 用户研究和反馈收集
语音技术的挑战与解决方案
- 解决语音识别中的常见问题
- 克服语音合成中的障碍
- 案例研究:LLM的成功实施
语音技术的未来方向
- 语音识别和合成的新兴趋势
- LLM在多语言语音系统中的作用
- 创新和研究机会
项目与评估
- 使用 LLM 设计和实现语音识别或合成系统
- 同行评审和小组讨论
- 最终评估和反馈
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本编程概念
- 建议有 Python 编程经验,但不是必需的
- 熟悉基本的机器学习和神经网络概念是有益的
观众
- 软件开发人员
- 数据科学家
- 产品经理
14 小时