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

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