Schulungsübersicht

Einführung in Speech Recognition und Synthese

  • Grundlagen der Sprachtechnologien
  • Grundlagen von Spracherkennungssystemen
  • Überblick über die Sprachsynthese

Die Rolle von LLMs in der Sprachtechnologie

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

Daten für Speech Recognition und Synthese

  • Datenerfassung und -verarbeitung für Sprachtechnologien
  • Trainingsdatensätze für LLMs
  • Ethische Überlegungen im Umgang mit Daten

Training von LLMs für Sprachanwendungen

  • Deep Learning-Techniken in der Spracherkennung
  • Neuronale Netzwerkarchitekturen für die Sprachsynthese
  • Feinabstimmung von LLMs für spezifische Sprachaufgaben

Implementierung von LLMs in Sprachsystemen

  • Integration von LLMs in Spracherkennungssysteme
  • Entwicklung von natürlich klingenden Sprachsynthesizern
  • Entwurf von Benutzeroberflächen für Sprachanwendungen

Testen und Evaluieren von Sprachsystemen

  • Methoden zum Testen der Spracherkennungsgenauigkeit
  • Bewertung der Natürlichkeit von synthetisierter Sprache
  • Benutzerstudien und Sammlung von Feedback

Herausforderungen und Lösungen in der Sprachtechnologie

  • Bewältigung allgemeiner Probleme bei der Spracherkennung
  • Überwindung von Hindernissen bei der Sprachsynthese
  • Fallstudien: erfolgreiche Implementierungen von LLMs

Zukünftige Wege in der Sprachtechnologie

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

Projekt und Bewertung

  • Entwurf und Implementierung eines Spracherkennungs- oder Sprachsynthesesystems mit LLMs
  • Peer-Reviews und Gruppendiskussionen
  • Abschließende Bewertung und Feedback

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für grundlegende Programmierkonzepte
  • Erfahrung mit der Python-Programmierung wird empfohlen, ist aber nicht erforderlich.
  • Vertrautheit mit grundlegenden Konzepten des maschinellen Lernens und neuronaler Netze ist von Vorteil

Zielgruppe

  • Software-Entwickler
  • Datenwissenschaftler
  • Produktmanager
 14 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Kombinierte Kurse

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