コース概要

音声認識と合成の概要

  • 音声技術の基礎
  • 音声認識システムの基本
  • 音声合成の概要

音声技術におけるLLMsの役割

  • 音声認識におけるLLMsの理解
  • 音声合成におけるLLMs
  • 従来のモデルと比較したLLMsの優位性

音声認識と合成のためのデータ

  • 音声技術向けのデータ収集と処理
  • LLMsのトレーニングデータセット
  • データ取り扱いにおける倫理的考慮事項

音声アプリケーションのためのLLMsのトレーニング

  • 音声認識での深層学習技術
  • 音声合成用のニューラルネットワークアーキテクチャ
  • 特定の音声タスク向けにLLMsを微調整する

音声システムにおけるLLMsの実装

  • 音声認識エンジンとのLLMsの統合
  • 自然な音声合成器の開発
  • 音声アプリケーション向けのユーザーインターフェース設計

音声システムのテストと評価

  • 音声認識精度のテスト方法
  • 合成音声の自然さの評価
  • ユーザースタディとフィードバックの収集

音声技術における課題と解決策

  • 音声認識での一般的な問題への対処
  • 音声合成での障壁克服
  • 成功事例:LLMsの実装

音声技術の将来の方向性

  • 音声認識と合成における新規トレンド
  • 多言語音声システムにおけるLLMsの役割
  • 革新と研究機会

プロジェクトと評価

  • LLMsを使用した音声認識または合成システムの設計と実装
  • ピアレビューとグループディスカッション
  • 最終評価とフィードバック

まとめと次なるステップ

要求

  • 基本的なプログラミング概念の理解
  • Pythonプログラミングの経験があることが望ましいが、必須ではない
  • 基本的な機械学習とニューラルネットワークの概念に精通していることが有益である

対象者

  • ソフトウェア開発者
  • データサイエンティスト
  • プロダクトマネージャー
 14 時間

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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