LLMs for Speech Recognition and Synthesis

• 了解基本编程概念
• 建议有 Python 编程经验，但不是必需的
• 熟悉基本的机器学习和神经网络概念是有益的

观众

• 软件开发人员
• 数据科学家
• 产品经理

Large Language Models (LLMs) 用于各种人工智能应用，包括语音识别和合成，以处理和生成类似人类的文本和语音。

这种由讲师指导的现场培训（在线或现场）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。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中动手实施。

课程自定义选项

• 如需申请本课程的定制培训，请联系我们进行安排。

Speech Recognition 和综合简介

• 语音技术基础知识
• 语音识别系统的基础知识
• 语音合成概述

LLM在语音技术中的作用

• 了解语音识别中的 LLM
• 语音合成中的法学硕士
• LLM 相对于传统模型的优势

Speech Recognition 和综合的数据

• 语音技术的数据收集和处理
• LLM 的训练数据集
• 数据处理中的道德考量

语音应用培训 LLM

• 语音识别中的深度学习技术
• 用于语音合成的神经网络架构
• 针对特定语音任务微调 LLM

在语音系统中实现 LLM

• LLM 与语音识别引擎的集成
• 开发听起来自然的语音合成器
• 语音应用程序的用户界面设计

测试和评估语音系统

• 语音识别准确性测试方法
• 评估合成语音的自然性
• 用户研究和反馈收集

语音技术的挑战与解决方案

• 解决语音识别中的常见问题
• 克服语音合成中的障碍
• 案例研究：LLM的成功实施

语音技术的未来方向

• 语音识别和合成的新兴趋势
• LLM在多语言语音系统中的作用
• 创新和研究机会

项目与评估

• 使用 LLM 设计和实现语音识别或合成系统
• 同行评审和小组讨论
• 最终评估和反馈

摘要和后续步骤