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Temario del curso

Introducción al Reconocimiento y Síntesis de Voz

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

Papel de los LLM en las Tecnologías de Voz

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

Datos para Reconocimiento y Síntesis de Voz

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

Entrenamiento de LLM para Aplicaciones de Voz

  • Técnicas de aprendizaje profundo en reconocimiento de voz
  • Arquitecturas de redes neuronales para síntesis de habla
  • Ajuste fino de LLM para tareas específicas de voz

Implementación de LLM en Sistemas de Voz

  • Integración de LLM con motores de reconocimiento de voz
  • Desarrollo de sintetizadores de habla naturales
  • Diseño de 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 usuarios y recopilación de comentarios

Desafíos y Soluciones en Tecnologías de Voz

  • Abordar problemas comunes en el reconocimiento de voz
  • Superar obstáculos en la síntesis de habla
  • Casos de estudio: implementaciones exitosas de LLM

Direcciones Futuras en Tecnologías de Voz

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

Proyecto y Evaluación

  • Diseño e implementación de un sistema de reconocimiento o síntesis de voz utilizando LLM
  • Revisiones entre compañeros y discusiones grupales
  • Evaluación final y comentarios

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de programación
  • Se recomienda experiencia con la programación en Python, pero no es obligatoria
  • Familiaridad con los conceptos básicos del aprendizaje automático y las redes neuronales es beneficiosa

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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