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课程大纲
语音识别技术概述
- 语音识别的历史和演变。
- 声学模型、语言模型和解码。
- 现代架构:RNNs、transformers和Whisper。
音频预处理与转录基础
- 处理音频格式和采样率。
- 清理、修剪和分段音频。
- 从音频生成文本:实时与批处理。
Whisper和其他API的实践
- 安装和使用OpenAI Whisper。
- 调用云API(Google、Azure)进行转录。
- 比较性能、延迟和成本。
语言、口音和领域适应
- 处理多种语言和口音。
- 自定义词汇和噪声容忍度。
- 法律、医学或技术语言处理。
输出格式与集成
- 添加时间戳、标点符号和说话者标签。
- 导出为文本、SRT或JSON格式。
- 将转录集成到apps或数据库中。
用例实施实验室
- 转录会议、采访或播客。
- 语音转文本命令系统。
- 为视频/音频流提供实时字幕。
评估、局限性与伦理
- 准确性指标和模型基准测试。
- 语音模型中的偏见和公平性。
- 隐私和合规性考虑。
总结与下一步
要求
- 了解一般的AI和机器学习概念。
- 熟悉音频或媒体文件格式和工具。
受众
- 处理语音数据的数据科学家和AI工程师。
- 构建基于转录的应用程序的软件开发人员。
- 探索语音识别以实现自动化的组织。
14 小时