お問い合わせを送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
期間 14 時間 (2 日)
コース概要
音声認識技術の概要
- 音声認識の歴史と進化
- 音響モデル、言語モデル、およびデコーディング
- モダンなアーキテクチャ: RNN、Transformer、Whisper
音声の前処理と文字起こしの基礎
- 音声形式とサンプリングレートの処理
- 音声のクリーニング、トリミング、セグメンテーション
- 音声からのテキスト生成: リアルタイム vs バッチ
Whisperおよびその他のAPIによるハンズオン
- OpenAI Whisperのインストールと利用
- 文字起こし用のクラウドAPI（Google, Azure）の呼び出し
- 性能、レイテンシ、コストの比較
言語、アクセント、およびドメイン適応
- 複数言語とアクセントの処理
- カスタムボキャブラリーとノイズ許容性
- 法律、医療、または技術用語の処理
出力のフォーマットと統合
- タイムスタンプ、句読点、話者ラベルの追加
- テキスト、SRT、またはJSON形式へのエクスポート
- アプリやデータベースへの文字起こしの統合
ユースケース実装ラボ
- 会議、インタビュー、ポッドキャストの文字起こし
- 音声テキスト化コマンドシステム
- 動画/音声ストリーム向けのリアルタイム字幕
評価、限界、および倫理
- 正確性メトリクスとモデルベンチマーキング
- 音声モデルにおけるバイアスとフェアネス
- プライバシーとコンプライアンスの考慮
まとめと次のステップ
要求
- 一般的なAIと機械学習の概念に関する理解
- 音声またはメディアファイル形式およびツールへの習熟
対象読者
- 音声データを取り扱うデータサイエンティストおよびAIエンジニア
- 文字起こしベースのアプリケーションを開発するソフトウェア開発者
- 自動化のための音声認識を検討している組織
