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Temario del curso

Introducción al Reconocimiento y la Síntesis de Voz

  • Fundamentos de las tecnologías de voz
  • Bases de los sistemas de reconocimiento de voz
  • Vista general de la síntesis de voz

Papel de los LLMs en las Tecnologías de Voz

  • Comprensión de los LLMs en el reconocimiento de voz
  • LLMs en la síntesis de voz
  • Ventajas de los LLMs sobre los modelos tradicionales

Datos para el Reconocimiento y la Síntesis de Voz

  • Recolección y procesamiento de datos para tecnologías de voz
  • Conjuntos de datos de entrenamiento para LLMs
  • Consideraciones éticas en el manejo de datos

Entrenamiento de LLMs para Aplicaciones de Voz

  • Técnicas de aprendizaje profundo en el reconocimiento de voz
  • Arquitecturas de redes neuronales para la síntesis de voz
  • Afinación de LLMs para tareas específicas de voz

Implementación de LLMs en Sistemas de Voz

  • Integración de LLMs con motores de reconocimiento de voz
  • Desarrollo de sintetizadores de habla natural
  • Diseño de la interfaz de usuario para aplicaciones de voz

Pruebas y Evaluación de Sistemas de Voz

  • Métodos para probar la precisión del reconocimiento de voz
  • Evaluación de la naturalidad del habla sintetizada
  • Estudios de usuario y recopilación de comentarios

Desafíos y Soluciones en las Tecnologías de Voz

  • Afrontar problemas comunes en el reconocimiento de voz
  • Superar obstáculos en la síntesis de voz
  • Casos de estudio: implementaciones exitosas de LLMs

Futuras Direcciones en las Tecnologías de Voz

  • Tendencias emergentes en reconocimiento y síntesis de voz
  • El papel de los LLMs en sistemas de voz multilingües
  • Innovaciones y oportunidades de investigación

Proyecto y Evaluación

  • Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento o síntesis de voz utilizando LLMs
  • Revisiones entre pares y discusiones grupales
  • Evaluación final y retroalimentación

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos básicos de programación
  • Se recomienda experiencia con programación en Python, pero no es obligatoria
  • Es beneficioso tener familiaridad con conceptos básicos de aprendizaje automático y redes neuronales

Público Objetivo

  • Desarrolladores de software
  • Científicos de datos
  • Gerentes de producto
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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