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课程时长 14 小时 (2 天数)
课程大纲
语音识别技术概述
- 语音识别的历史与演进
- 声学模型、语言模型和解码
- 现代架构：RNN、Transformer和Whisper
音频预处理与转录基础
- 处理音频格式和采样率
- 清洁、修剪和分段音频
- 从音频生成文本：实时与批量
动手实践：Whisper和其他API
- 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、医疗或技术语言处理
输出格式化和集成
- 添加时间戳、标点和说话人标签
- 导出为文本、SRT或JSON格式
- 将转录集成到apps或数据库
用例实施实验
- 转录会议、访谈或播客
- 语音转文字命令系统
- 视频/音频流的实时字幕
评估、局限性和伦理
- 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
总结和后续步骤
要求
- 了解AI和机器学习的基本概念
- 熟悉音频或媒体文件格式及工具
目标学员
- 处理语音数据的数据科学家和AI工程师
- 构建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
