Speech Recognition and Transcription Using AI

• 对通用AI和机器学习概念的理解
• 熟悉音频或媒体档案格式及工具

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者
• 探索语音识别以实现自动化的组织

使用AI进行语音识别和转录，涉及通过机器学习模型和自然语言处理系统，将口语转换为书面文本。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级专业人员，旨在帮助他们实现、评估和优化AI驱动的语音转文本解决方案，以应对实际用例。

在本课程结束时，学员将能够：

• 了解现代语音识别模型的训练和部署过程。
• 评估开源和商业的语音转文本API。
• 处理多语言和特定领域的转录挑战。
• 为不同的音频源构建简单的转录工作流程。

课程形式

• 互动讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

Speech Recognition 技术概述

• 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 与 Whisper

音频预处理与转录基础

• 处理音频格式与采样率
• 清理、修剪与分段音频
• 从音频生成文本：实时与批量

Whisper 与其他 API 实作

• 安装与使用 OpenAI Whisper
• 调用云端 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

• 处理多种语言与口音
• 自定义词汇与噪音容忍度
• 法律、医学或技术语言的处理

输出格式与整合

• 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
• 将转录整合到 apps 或数据库中

Use Case 实作实验室

• 转录会议、访谈或播客
• 语音转文字指令系统
• 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
• 隐私与合规性考量

总结与下一步