Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Přehled technologií řečového rozpoznávání
- Historie a vývoj řečového rozpoznávání
- Akustické modely, jazykové modely a dekódování
- Moderní architektury: RNNs, transformátory a Whisper
Základy předzpracování zvuku a transkripce
- Správa formátů zvuku a vzorkovacích frekvencí
- Čištění, střihání a segmentace zvuku
- Generování textu ze zvuku: v reálném čase vs. dávkově
Praktická práce s Whisper a jinými API
- Instalace a použití OpenAI Whisper
- Volání cloubových API (Google, Azure) pro transkripci
- Porovnání výkonu, latence a nákladů
Jazyky, přízvuky a adaptace pro konkrétní domény
- Práce s více jazyky a přízvuky
- Vlastní slovní zásoby a tolerance k šumu
- Zpracování právních, lékařských nebo technických jazyků
Formátování výstupu a integrace
- Přidávání časových označení, interpunkce a mluvčích štítků
- Export do formátů text, SRT nebo JSON
- Integrace transkripcí do aplikací nebo databází
Laboratoře implementace případů použití
- Transkriptace setkání, rozhovorů nebo podcastů
- Systémy převodu hlasu na text
- Reálné časy titulky pro video a zvukové streamy
Posouzení, omezení a etika
- Metriky přesnosti a benchmarking modelů
- Nestrannost a spravedlnost v modelech řečového rozpoznávání
- Záležitosti soukromí a dodržování předpisů
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Porozumění obecným konceptům AI a strojového učení
- Opačenost s formáty a nástroji pro zvuk nebo média
Cílová skupina
- Data scientisti a AI inženýři pracující s hlasovými daty
- Softwaroví vývojáři vytvářející aplikace založené na transkripci
- Organizace zkoumající řečové rozpoznávání pro automatizaci
14 Hodiny