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Course Outline
Speech Recognition 소개 및 합성
- 음성 기술의 기초
- 음성 인식 시스템의 기본
- 음성 합성 개요
음성 기술에서 LLM의 역할
- 음성 인식의 LLM 이해
- 음성 합성의 LLM
- 기존 모델에 비해 LLM의 장점
Speech Recognition 및 합성에 대한 데이터
- 음성 기술을 위한 데이터 수집 및 처리
- LLM용 교육 데이터 세트
- 데이터 처리에 대한 윤리적 고려사항
음성 응용을 위한 LLM 교육
- 음성 인식의 딥러닝 기술
- 음성 합성을 위한 신경망 아키텍처
- 특정 음성 작업을 위한 LLM 미세 조정
음성 시스템에서 LLM 구현
- LLM과 음성 인식 엔진의 통합
- 자연스러운 음성합성기 개발
- 음성 애플리케이션을 위한 사용자 인터페이스 디자인
음성 시스템 테스트 및 평가
- 음성 인식 정확도 테스트 방법
- 합성 음성의 자연성 평가
- 사용자 연구 및 피드백 수집
음성 기술의 과제와 솔루션
- 음성 인식의 일반적인 문제 해결
- 음성 합성의 장애물 극복
- 사례 연구: LLM의 성공적인 구현
음성 기술의 미래 방향
- 음성 인식 및 합성의 새로운 추세
- 다국어 음성 시스템에서 LLM의 역할
- 혁신과 연구 기회
프로젝트 및 평가
- LLM을 사용한 음성 인식 또는 합성 시스템 설계 및 구현
- 동료 검토 및 그룹 토론
- 최종 평가 및 피드백
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본적인 프로그래밍 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험이 권장되지만 필수는 아닙니다.
- 기본적인 기계 학습 및 신경망 개념에 대한 지식이 있으면 도움이 됩니다.
청중
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 과학자
- 제품 관리자
14 Hours