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Schulungsübersicht

Einführung in Spracherkennung und -synthese

  • Grundlagen der Sprachtechnologie
  • Basics von Spracherkennungssystemen
  • Überblick über die Sprachsynthese

Die Rolle von LLMs in der Sprachtechnologie

  • Verstehen von LLMs in der Spracherkennung
  • LLMs in der Sprachsynthese
  • Vorteile von LLMs gegenüber herkömmlichen Modellen

Daten für die Spracherkennung und -synthese

  • Sammeln und Aufbereiten von Daten für Sprachtechnologien
  • Trainingsdatensätze für LLMs
  • Ethische Aspekte im Umgang mit Daten

Ausbildung von LLMs für Sprchanwendungen

  • Tiefe Lernverfahren in der Spracherkennung
  • Neuronale Netzarchitekturen für die Sprachsynthese
  • Fine-Tuning von LLMs für spezifische Sprachaufgaben

Implementierung von LLMs in Sprachsystemen

  • Integration von LLMs mit Spracherkennungs-Engine-Suites
  • Entwicklung natürlich klingender Sprachsynthesizer
  • Gestaltung der Benutzeroberfläche für Sprchanwendungen

Testen und Evaluieren von Sprachsystemen

  • Methoden zur Prüfung der Genauigkeit der Spracherkennung
  • Bewertung der Natürlichkeit synthetisierter Sprache
  • User-Studien und Sammeln von Feedback

Herausforderungen und Lösungen in der Sprachtechnologie

  • Adressieren häufiger Probleme in der Spracherkennung
  • Überwinden von Hindernissen in der Sprachsynthese
  • Fallstudien: erfolgreiche Implementierungen von LLMs

Zukunftsrichtungen in der Sprachtechnologie

  • Aufkommende Trends in der Spracherkennung und -synthese
  • Die Rolle von LLMs in mehrsprachigen Sprachsystemen
  • Innovationen und Forschungsmöglichkeiten

Projekt und Bewertung

  • Gestaltung und Implementierung eines Systems zur Spracherkennung oder -synthese unter Verwendung von LLMs
  • Kollegiale Bewertungen und Gruppendiskussionen
  • Finales Feedback und Bewertung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Grundlegende Programmierkonzepte müssen bekannt sein.
  • Erfahrung mit Python ist empfehlenswert, aber nicht zwingend erforderlich.
  • Grundkenntnisse in maschinellem Lernen und neuronalen Netzen sind von Vorteil.

Zielgruppe

  • Softwareentwickler
  • Data Scientists
  • Produktmanager
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

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