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

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Price per participant

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