Speech Recognition and Transcription Using AI 교육 과정

Audio Classification and Event Detection with ML은 실제 환경에서 오디오를 분류하고 음성 사건을 감지하기 위해 머신러닝 모델을 구축하는 데 중점을 둔 기술 강좌입니다.이 강의는 공공 안전, 제조업, 스마트 시티, 멀티미디어 분석 등에서 머신러닝 기술을 활용하여 오디오 데이터를 분석하고 분류하려는 중급에서 고급 수준의 데이터 전문가를 대상으로 합니다.이 교육을 통해 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:

• ML을 사용하여 음성 사건이 모델링되고 분류되는 방법을 이해합니다.
• MFCC와 스펙트로그램과 같은 특성 추출 기법을 사용하여 오디오 데이터를 전처리합니다.
• 오디오 분류 및 이벤트 감지를 위한 모델을 구축, 학습, 평가합니다.
• 기업 또는 임베디드 환경에서 실시간 또는 배치 기반 오디오 처리용 ML 모델을 배포합니다.

강좌 형식

• 상호작용적인 강의와 토론.
• 많은 연습과 실습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현.

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 신청해주시기 바랍니다.

AI-Powered Audio Enhancement and Noise Reduction는 실시간 또는 사후 제작 환경에서 오디오를 청소하고 개선하기 위해 사용되는 현대 AI 도구를 참가자에게 소개하는 실용적인 코스입니다.이 강사는 초보 수준에서 중간 수준의 전문가를 대상으로 하여 AI 도구를 사용하여 배경 소음을 제거하고 음성 명확성을 높이며, 회의, 방송 및 감시 사례에서 오디오 품질을 향상시키고자 하는 이들을 대상으로 합니다.이 교육을 마치면 참가자는 다음을 할 수 있습니다:- 오디오 신호 처리의 기본 개념과 일반적인 소음 원인을 이해합니다.- Krisp, Adobe Enhance, RNNoise와 같은 AI 기반 도구를 실제 오디오 향상을 위해 사용합니다.- 회의, 녹음 또는 생방송 워크플로우에 소음 감소를 통합합니다.- 품질, 지연 시간 및 배포 요구 사항에 따라 적절한 도구와 모델을 평가하고 선택합니다.**코스의 형식**- 상호작용 강의 및 토론.- 많은 연습과 연습.- 라이브 랩 환경에서 직접 구현.**코스 맞춤화 옵션**- 이 코스에 맞춘 맞춤형 교육을 요청하려면 교육을 조율하기 위해 문의하세요.

Audio AI는 음성, 환경 소음 및 음악을 포함한 오디오 신호를 해석, 분석, 생성 또는 상호작용하는 인공지능 기술입니다.이 강의는 AI가 비즈니스, 커뮤니케이션, 자동화 및 혁신 목적으로 오디오 분야에서 어떻게 적용되는지 이해하고자 하는 초급 전문가를 위한 인스트럭터 리드 온라인 또는 현장 교육입니다.이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다:- Audio AI가 실제 환경에서 어떻게 사용되는지 이해합니다.- 전사, 분류, 생성 등 다양한 오디오 AI 도구 카테고리를 파악합니다.- 고객 서비스, 보안, 준수 및 미디어 분야의 비즈니스 사례를 탐구합니다.- 기업 오디오 애플리케이션에 적합한 AI 도구 및 서비스 평가합니다.교육 형식- 상호작용 강의 및 토론.- 많은 연습과 문제.- 실시간 랩 환경에서의 직접 구현.교육 맞춤화 옵션- 이 교육의 맞춤형 교육을 요청하려면 연락하여 조치해 주세요.

목소리 보조 플랫폼Amazon Alexa, Google Dialogflow, 그리고 Rasa와 같은 음성 보조 플랫폼은 공공 및 내부 사용 사례 모두에 대한 지능형 음성 주도 애플리케이션 개발을 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다.이 강사는 중간 수준의 개발자와 디자인 팀을 대상으로 하며, 음성 인터페이스를 설계하고, 학습시키며, 배포하여 워크플로우를 자동화하고 음성으로 사용자에게 자연스럽게 지원을 제공하는 방법을 학습할 수 있습니다.이 훈련을 마친 후, 참가자들은 다음을 수행할 수 있을 것입니다:

• 음성 UI용 대화 흐름과 상호작용 모델을 설계합니다.
• Dialogflow, Alexa, 그리고 Rasa와 같은 오픈 소스 프레임워크를 사용해 음성 보조를 개발합니다.
• 보조자를 백엔드 API, 데이터베이스 및 타사 서비스와 통합합니다.
• 보조자를 스마트 디바이스나 웹 기반 음성 앱에 배포합니다.

강의 형식

• 상호작용형 강의 및 토론.
• 다양한 연습 및 실습.
• 라이브-랩 환경에서 직접 구현합니다.

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 위한 맞춤형 교육을 신청하려면, 연락하여 안내를 받으세요.

대한민국에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 음성 인식 및 합성 시스템에서 LLM을 구현하려는 초급~중급 소프트웨어 개발자 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 음성 기술에서 LLM의 역할을 이해합니다.
• 정확한 음성 인식 및 자연스러운 음성 합성을 위해 LLM을 구현합니다.
• LLM을 음성 인식 엔진 및 음성 합성기와 통합합니다.
• LLM을 사용하여 음성 시스템의 성능을 평가하고 개선합니다.
• 음성 기술의 현재 동향과 미래 방향에 대한 최신 정보를 받아보세요.

AI를 활용한 음성 복제 및 음성 생성은 딥러닝 모델과 음성 합성 기술을 사용하여 인간 음성을 복제하거나 합성 음성을 생성할 수 있게 합니다.

이 강사는 실무 프로젝트에서 음성 복제 및 TTS 시스템을 생성, 평가, 적용하고자 하는 중급 전문가를 대상으로 하는 실시간 강의형 교육(온라인 또는 현장)입니다.

이 교육을 마친 후 참가자들은 다음과 같은 능력을 갖추게 됩니다.

• 신경망 음성 합성과 음성 복제의 핵심 개념을 이해합니다.
• 상용 및 오픈 소스 TTS 플랫폼을 평가합니다.
• 윤리적 및 법적 지침에 따라 샘플 녹음에서 음성을 복제합니다.
• 합성 음성을 애플리케이션, IVR 또는 미디어 파이프라인에 통합합니다.

강좌 형식

• 상호작용 강의 및 토론
• 많은 연습 문제
• 실습 환경에서 직접 구현

강좌 맞춤화 옵션

• 이 강좌에 맞춤형 교육을 요청하려면, 맞춤형 교육을 준비하려면 문의하세요.