Course Outline

Inleiding tot Speech Recognition en synthese

  • Grondbeginselen van spraaktechnologieën
  • Basisprincipes van spraakherkenningssystemen
  • Overzicht van spraaksynthese

Rol van LLM's in spraaktechnologieën

  • LLM's in spraakherkenning begrijpen
  • LLM's in spraaksynthese
  • Voordelen van LLM's ten opzichte van traditionele modellen

Gegevens voor Speech Recognition en synthese

  • Gegevensverzameling en -verwerking voor spraaktechnologieën
  • Trainingsdatasets voor LLM's
  • Ethische overwegingen bij gegevensverwerking

LLM's opleiden voor spraaktoepassingen

  • Deep learning-technieken in spraakherkenning
  • Neurale netwerkarchitecturen voor spraaksynthese
  • LLM's verfijnen voor specifieke spraaktaken

LLM's implementeren in spraaksystemen

  • Integratie van LLM's met spraakherkenningsengines
  • Het ontwikkelen van natuurlijk klinkende spraaksynthesizers
  • Ontwerp van gebruikersinterfaces voor spraaktoepassingen

Testen en evalueren van spraaksystemen

  • Methoden voor het testen van de nauwkeurigheid van spraakherkenning
  • Evaluatie van de natuurlijkheid van gesynthetiseerde spraak
  • Gebruikersonderzoeken en het verzamelen van feedback

Uitdagingen en oplossingen op het gebied van spraaktechnologie

  • Veelvoorkomende problemen met spraakherkenning aanpakken
  • Obstakels overwinnen in spraaksynthese
  • Casestudy's: succesvolle implementaties van LLM's

Toekomstige richtingen in spraaktechnologieën

  • Opkomende trends op het gebied van spraakherkenning en -synthese
  • De rol van LLM's in meertalige spraaksystemen
  • Innovaties en onderzoeksmogelijkheden

Project en beoordeling

  • Ontwerpen en implementeren van een spraakherkennings- of synthesesysteem met behulp van LLM's
  • Intercollegiale toetsing en groepsdiscussies
  • Eindbeoordeling en feedback

Samenvatting en volgende stappen

Requirements

  • Inzicht in de basisconcepten van programmeren
  • Ervaring met Python programmeren wordt aanbevolen, maar is niet vereist
  • Bekendheid met basisconcepten voor machine learning en neurale netwerken is nuttig

Audiëntie

  • Softwareontwikkelaars
  • Datawetenschappers
  • Productmanagers
 14 Hours

Related Courses

LangChain: Building AI-Powered Applications

14 Hours

LangChain Fundamentals

14 Hours

Introduction to Google Gemini AI

14 Hours

Google Gemini AI for Content Creation

14 Hours

Google Gemini AI for Transformative Customer Service

14 Hours

Google Gemini AI for Data Analysis

21 Hours

Generative AI with Large Language Models (LLMs)

21 Hours

LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

14 Hours

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

42 Hours

Introduction to Large Language Models (LLMs)

14 Hours

LLMs for Automated Customer Support

14 Hours

LLMs for Business Intelligence

14 Hours

LLMs for Content Generation

14 Hours

LLMs for Code Generation and Documentation

14 Hours

Advanced LLMs for NLP Tasks

21 Hours

Related Categories

1