Speech Recognition and Transcription Using AI

• 對通用AI和機器學習概念的理解
• 熟悉音頻或媒體檔案格式及工具

目標受眾

• 處理語音數據的數據科學家和AI工程師
• 開發基於轉錄應用的軟件開發者
• 探索語音識別以實現自動化的組織

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 技術概述

• 語音識別的歷史與演變
• 聲學模型、語言模型與解碼
• 現代架構：RNNs、transformers 與 Whisper

音頻預處理與轉錄基礎

• 處理音頻格式與採樣率
• 清理、修剪與分段音頻
• 從音頻生成文本：實時與批量

Whisper 與其他 API 實作

• 安裝與使用 OpenAI Whisper
• 調用雲端 API（Google, Azure）進行轉錄
• 比較性能、延遲與成本

語言、口音與領域適應

• 處理多種語言與口音
• 自定義詞彙與噪音容忍度
• 法律、醫學或技術語言的處理

輸出格式與整合

• 添加時間戳、標點符號與說話者標籤
• 導出為文本、SRT 或 JSON 格式
• 將轉錄整合到 apps 或數據庫中

Use Case 實作實驗室

• 轉錄會議、訪談或播客
• 語音轉文字指令系統
• 視頻/音頻流的實時字幕

評估、限制與倫理

• 準確性指標與模型基準測試
• 語音模型中的偏見與公平性
• 隱私與合規性考量

總結與下一步