LLM pro rozpoznávání a syntézu řeči Počítačový Kurz

Úvod do rozpoznávání a syntézy řeči

• Základy technologií řeči
• Principy systémů na rozpoznávání řeči
• Přehled syntézy řeči

Role LLM v technologiích řeči

• Jak LLM ovlivňují proces rozpoznávání řeči
• Použití LLM při syntéze řeči
• Výhody LLM oproti tradičním modelům

Data pro rozpoznávání a syntézu řeči

• Shromažďování a zpracování dat pro technologie řeči
• Sady trénovacích dat určených pro LLM
• Etické aspekty při práci s daty

Trénování LLM na aplikace v oblasti řeči

• Techniky hlubokého učení v rozpoznávání řeči
• Architektury neurálních sítí určené k syntéze řeči
• Doladění LLM pro konkrétní úlohy související s řečí

Implementace LLM v systémech na zpracování řeči

• Integrace LLM s motory na rozpoznávání řeči
• Vytváření nástrojů pro syntézu přirozeně znějící mluvené řeči
• Návrh uživatelského rozhraní v aplikacích zpracování řeči

Testování a hodnocení systémů na zpracování řeči

• Metody ověřování přesnosti rozpoznávání řeči
• Hodnocení přirozenosti syntetizované řeči
• Uživatelské studie a sběr zpětné vazby

Výzvy a řešení v technologiích řeči

• Jak řešit běžné problémy s rozpoznáváním řeči
• Překonávání překážek při syntéze řeči
• Případové studie úspěšných implementací LLM

Budoucí směřování technologií řeči

• Nové trendy v rozpoznávání a syntéze řeči
• Role LLM ve vícejazyčných systémech na zpracování řeči
• Inovace a výzkumné příležitosti

Projekt a hodnocení

• Návrh a implementace systému na rozpoznávání či syntézu řeči s využitím LLM
• Hodnocení prací ostatními účastníky a skupinové diskuze
• Závěrečné hodnocení a poskytnutí zpětné vazby

Shrnutí a další kroky