Plan du cours

Introduction à Speech Recognition et à la synthèse

  • Principes fondamentaux des technologies de la parole
  • Principes de base des systèmes de reconnaissance vocale
  • Aperçu de la synthèse vocale

Rôle des LLM dans les technologies de la parole

  • Comprendre les LLM dans la reconnaissance vocale
  • LLM dans la synthèse vocale
  • Avantages des LLM par rapport aux modèles traditionnels

Données pour Speech Recognition et la synthèse

  • Collecte et traitement des données pour les technologies de la parole
  • Ensembles de données d'entraînement pour les LLM
  • Considérations éthiques dans le traitement des données

Formation des LLM pour les applications vocales

  • Techniques d'apprentissage en profondeur pour la reconnaissance vocale
  • Architectures de réseaux neuronaux pour la synthèse vocale
  • Réglage fin des LLM pour des tâches vocales spécifiques

Implémentation des LLM dans les systèmes vocaux

  • Intégration des LLM dans les moteurs de reconnaissance vocale
  • Développement de synthétiseurs vocaux à sonorité naturelle
  • Conception de l'interface utilisateur pour les applications vocales

Test et évaluation des systèmes vocaux

  • Méthodes de test de la précision de la reconnaissance vocale
  • Évaluation du caractère naturel de la parole synthétisée
  • Études d'utilisateurs et collecte d'informations en retour

Défis et solutions en matière de technologies vocales

  • Résoudre les problèmes courants de la reconnaissance vocale
  • Surmonter les obstacles de la synthèse vocale
  • Études de cas : mise en œuvre réussie des LLM

Orientations futures des technologies de la parole

  • Tendances émergentes en matière de reconnaissance et de synthèse vocales
  • Le rôle des LLM dans les systèmes vocaux multilingues
  • Innovations et possibilités de recherche

Projet et évaluation

  • Conception et mise en œuvre d'un système de reconnaissance ou de synthèse vocale utilisant des LLM
  • Évaluation par les pairs et discussions de groupe
  • Évaluation finale et retour d'information

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts de base de la programmation
  • Une expérience de la programmation Python est recommandée mais pas obligatoire.
  • Une bonne connaissance des concepts de base de l'apprentissage automatique et des réseaux neuronaux est souhaitable.

Public

  • Développeurs de logiciels
  • Scientifiques des données
  • Chefs de produit
 14 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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