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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução ao Reconhecimento e Síntese de Fala

  • Fundamentos das tecnologias de fala
  • Básicos dos sistemas de reconhecimento de fala
  • Visão geral da síntese de fala

Papel dos LLMs nas Tecnologias de Fala

  • Compreensão dos LLMs no reconhecimento de fala
  • LLMs na síntese de fala
  • Vantagens dos LLMs em comparação com modelos tradicionais

Dados para Reconhecimento e Síntese de Fala

  • Coleta e processamento de dados para tecnologias de fala
  • Conjuntos de dados de treino para LLMs
  • Considerações éticas no tratamento de dados

Treino de LLMs para Aplicações de Fala

  • Técnicas de aprendizagem profunda no reconhecimento de fala
  • Arquiteturas de redes neurais para síntese de fala
  • Ajuste fino (fine-tuning) de LLMs para tarefas específicas de fala

Implementação de LLMs em Sistemas de Fala

  • Integração de LLMs com motores de reconhecimento de fala
  • Desenvolvimento de sintetizadores de fala com som natural
  • Design de interface do utilizador para aplicações de fala

Teste e Avaliação de Sistemas de Fala

  • Métodos para testar a precisão do reconhecimento de fala
  • Avaliação da naturalidade da fala sintetizada
  • Estudos de utilizadores e recolha de feedback

Desafios e Soluções nas Tecnologias de Fala

  • Endereçamento de problemas comuns no reconhecimento de fala
  • Vencimento de obstáculos na síntese de fala
  • Estudos de caso: implementações bem-sucedidas de LLMs

Direções Futuras nas Tecnologias de Fala

  • Tendências emergentes no reconhecimento e síntese de fala
  • O papel dos LLMs em sistemas de fala multilíngues
  • Inovações e oportunidades de investigação

Projeto e Avaliação

  • Design e implementação de um sistema de reconhecimento ou síntese de fala utilizando LLMs
  • Avaliação por pares e discussões em grupo
  • Avaliação final e feedback

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de programação
  • Experiência em programação Python é recomendada, mas não é obrigatória
  • Familiaridade com conceitos básicos de aprendizagem automática e redes neurais é benéfica

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de software
  • Cientistas de dados
  • Gestores de produto

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