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课程大纲
Speech Recognition 技术概览
- 语音识别的历史与演变
- 声学模型、语言模型与解码
- 现代架构:RNNs、transformers 和 Whisper
音频预处理与转录基础
- 处理音频格式与采样率
- 音频的清理、修剪与分段
- 从音频生成文本:实时与批量
Whisper 与其他 API 的实践
- 安装与使用 OpenAI Whisper
- 调用云 API(Google、Azure)进行转录
- 比较性能、延迟与成本
语言、口音与领域适应
- 处理多语言与口音
- 自定义词汇与噪音容忍
- 法律、医疗或技术语言处理
输出格式化与集成
- 添加时间戳、标点符号与说话者标签
- 导出为文本、SRT 或 JSON 格式
- 将转录集成到 apps 或数据库中
Use Case 实现实验
- 转录会议、采访或播客
- 语音到文本命令系统
- 视频/音频流的实时字幕
评估、限制与伦理
- 准确性指标与模型基准测试
- 语音模型中的偏见与公平性
- 隐私与合规性考虑
总结与下一步
要求
- 了解通用人工智能和机器学习概念
- 熟悉音频或媒体文件格式及工具
目标受众
- 处理语音数据的数据科学家和AI工程师
- 开发基于转录应用的软件开发人员
- 探索语音识别以实现自动化的组织
14 小时