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Schulungsübersicht

Einführung in Spracherkennung und -synthese

  • Grundlagen der Sprachtechnologien
  • Bausteine von Spracherkennungssystemen
  • Überblick über die Sprachsersynthese

Rolle von LLMs in Sprachtehnologien

  • Verstehen von LLMs in der Spracherkennung
  • LLMs in der Sprachsersynthese
  • Vorteile von LLMs gegenüber traditionellen Modellen

Daten für Spracherkennung und -synthese

  • Datensammlung und -aufbereitung für Sprachtehnologien
  • Trainingsdatensätze für LLMs
  • Ethische Aspekte im Umgang mit Daten

Training von LLMs für Sprachapplikationen

  • Tiefenlernverfahren in der Spracherkennung
  • Neuronale Netzwerkarchitekturen für die Sprachsersynthese
  • Fine-Tuning von LLMs für spezifische Sprachaufgaben

Implementierung von LLMs in Sprachsystemen

  • Integration von LLMs mit Spracherkennungs-Engines
  • Entwicklung natürlich klingender Sprachsynthesizer
  • Benutzeroberflächengestaltung für Sprachapplikationen

Testen und Bewerten von Sprachsystemen

  • Methoden zur Testung der Spracherkennungsgenauigkeit
  • Bewertung der Natürlichkeit synthetisierter Sprache
  • Benutzertest und Rückmeldungen sammeln

Herausforderungen und Lösungen in den Sprachtehnologien

  • Umgang mit häufigen Problemen bei der Spracherkennung
  • Hindernisse in der Sprachsersynthese überwinden
  • Fallstudien: Erfolgreiche Implementierungen von LLMs

Zukünftige Entwicklungen in den Sprachtehnologien

  • Aufkommende Trends in Spracherkennung und -synthese
  • Die Rolle von LLMs in mehrsprachigen Sprachsystemen
  • Innovationen und Forschungsmöglichkeiten

Projekt und Bewertung

  • Entwurf und Implementierung eines Spracherkennungs- oder Synthesesystems unter Verwendung von LLMs
  • Peer-Reviews und Gruppenbesprechungen
  • Endbewertung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Programmierkonzepte müssen verstanden sein.
  • Erfahrung mit der Python-Programmierung wird empfohlen, ist aber nicht zwingend erforderlich.
  • Kenntnisse in grundlegenden Machine-Learning- und neuronalen Netzen Konzepten sind von Vorteil.

Zielgruppe

  • Softwareentwickler
  • Data Scientists
  • Produktmanager
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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