LLM do rozpoznawania i syntezy mowy - Plan Szkolenia

Wprowadzenie do rozpoznawania i syntezy mowy

• Podstawy technologii mowy
• Podstawy systemów rozpoznawania mowy
• Przegląd syntezy mowy

Rola LLM w technologiach mowy

• Zrozumienie LLM w rozpoznawaniu mowy
• LLM w syntezie mowy
• Zalety LLM w porównaniu z tradycyjnymi modelami

Dane do rozpoznawania i syntezy mowy

• Zbieranie i przetwarzanie danych dla technologii mowy
• Zbiory danych treningowych dla LLM
• Kwestie etyczne w zarządzaniu danymi

Trenowanie LLM dla zastosowań mowy

• Techniki głębokiego uczenia w rozpoznawaniu mowy
• Architektury sieci neuronowych dla syntezy mowy
• Dostrajanie LLM do konkretnych zadań mowy

Wdrażanie LLM w systemach mowy

• Integracja LLM z silnikami rozpoznawania mowy
• Tworzenie naturalnie brzmiących syntezatorów mowy
• Projektowanie interfejsu użytkownika dla aplikacji mowy

Testowanie i ocena systemów mowy

• Metody testowania dokładności rozpoznawania mowy
• Ocena naturalności syntetyzowanej mowy
• Badania użytkowników i zbieranie opinii

Wyzwania i rozwiązania w technologiach mowy

• Rozwiązywanie typowych problemów w rozpoznawaniu mowy
• Pokonywanie przeszkód w syntezie mowy
• Studia przypadków: udane wdrożenia LLM

Przyszłe kierunki w technologiach mowy

• Nowe trendy w rozpoznawaniu i syntezie mowy
• Rola LLM w wielojęzycznych systemach mowy
• Innowacje i możliwości badawcze

Projekt i ocena

• Projektowanie i wdrażanie systemu rozpoznawania lub syntezy mowy przy użyciu LLM
• Recenzje koleżeńskie i dyskusje grupowe
• Ostateczna ocena i feedback

Podsumowanie i kolejne kroki