Speech Recognition and Transcription Using AI 培训

Audio Classification and Event Detection with ML 是一门技术课程，专注于构建机器学习模型，以对音频进行分类并检测现实环境中的声音事件。

本课程由讲师指导，提供线上或线下培训，面向中级到高级数据专业人士，他们希望应用机器学习技术来分析和分类音频数据，用于公共安全、制造、智慧城市和多媒体分析等领域。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解如何使用机器学习对声音事件进行建模和分类。
• 使用MFCC和频谱图等特征提取技术预处理音频数据。
• 构建、训练和评估音频分类和事件检测模型。
• 在企业或嵌入式环境中部署机器学习模型，用于实时或批处理的音频处理。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程申请定制培训，请联系我们安排。

AI-Powered Audio Enhancement and Noise Reduction 是一门实用课程，旨在向参与者介绍现代AI工具，用于实时或后期制作中清洁和改善音频。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，面向初学者到中级专业人士，希望应用AI工具去除背景噪音、增强语音清晰度，并提升音频质量，适用于会议、广播和监控等场景。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解音频信号处理的基础知识和常见噪音来源。
• 使用基于AI的工具，如Krisp、Adobe Enhance和RNNoise，进行实际音频增强。
• 将降噪功能集成到会议、录音或直播工作流程中。
• 根据质量、延迟和部署需求，评估并选择合适的工具和模型。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

Audio AI 指的是解释、分析、生成或与音频信号（包括人类语音、环境声音和音乐）交互的人工智能技术。

本课程由讲师主导，提供线上或线下培训，旨在帮助初级专业人士了解 AI 如何应用于音频领域，以支持业务、沟通、自动化和创新。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 理解 Audio AI 是什么及其在现实世界中的应用。
• 识别不同类型的音频 AI 工具（例如，转录、分类、生成）。
• 探索客户服务、安全、合规和媒体等领域的商业案例。
• 评估适用于企业音频应用的 AI 工具和服务。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行实际操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

语音助手平台如Amazon Alexa、Google Dialogflow和Rasa，提供了强大的框架，用于开发智能语音驱动的应用，适用于公共和内部使用场景。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级开发人员和设计团队，他们希望构建、训练和部署对话式语音界面，通过语音自动化工作流程并自然支持用户。

培训结束后，参与者将能够：

• 设计语音用户界面的对话流程和交互模型。
• 使用Dialogflow、Alexa等工具以及Rasa等开源框架开发语音助手。
• 将助手与后端API、数据库和第三方服务集成。
• 将助手部署到智能设备或基于网页的语音apps。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实验室环境中进行动手实践。

课程定制选项

• 如需定制此课程的培训，请联系我们安排。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望在语音识别和合成系统中实施 LLM 的初级到中级软件开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LLM 在语音技术中的作用。
• 实现 LLM 以实现准确的语音识别和自然的语音合成。
• 将 LLM 与语音识别引擎和语音合成器集成。
• 使用 LLM 评估和改进语音系统的性能。
• 随时了解语音技术的当前趋势和未来方向。

语音克隆和AI语音生成技术允许用户使用深度学习模型和语音合成技术来复制人声或生成合成语音。

这项由讲师主导的培训（线上或线下）面向希望创建、评估并将语音克隆和TTS系统应用于实际项目的中级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解神经语音合成和语音克隆的核心概念。
• 评估商业和开源的TTS平台。
• 使用伦理和法律指南从样本录音中克隆语音。
• 将合成语音集成到应用程序、IVR或媒体管道中。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。