Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI Âm thanh

  • Định nghĩa AI Âm thanh và các khả năng chính của nó
  • Sự khác biệt giữa giọng nói, âm thanh và ngôn ngữ AI
  • Các ví dụ về công cụ và nền tảng phổ biến

Các loại ứng dụng của AI Âm thanh

  • Nhận dạng giọng nói và chuyển đổi tự động
  • Trợ lý giọng nói và đại diện hội thoại
  • Phân loại âm thanh và phát hiện sự kiện

Các trường hợp sử dụng trong các ngành

  • Dịch vụ khách hàng và trung tâm liên lạc
  • Truyền thông, podcasting và giáo dục
  • An ninh, tuân thủ và thực thi pháp luật

Làm việc với các công cụ AI Âm thanh (Demo)

  • Chuyển đổi giọng nói trực tiếp bằng Whisper hoặc Azure Speech
  • Cải thiện âm thanh cơ bản với giảm nhiễu AI
  • Tổng quan về công cụ tạo và tổng hợp giọng nói

Chọn nền tảng phù hợp

  • Cloud APIs so với thư viện mã nguồn mở
  • Đánh giá chi phí, độ chính xác và khả năng mở rộng
  • So sánh nhà cung cấp: Google, Microsoft, OpenAI, ElevenLabs

Các vấn đề đạo đức và pháp lý

  • Bảo mật dữ liệu âm thanh và sự đồng ý
  • Sử dụng giọng nói tổng hợp và deepfakes
  • Hướng dẫn triển khai an toàn và tuân thủ

Phòng thí nghiệm khám phá: Áp dụng các khái niệm AI Âm thanh

  • Thăm dò thực hành về chuyển đổi giọng nói, giảm nhiễu và phân loại âm thanh
  • Bài tập nhóm nhỏ: chọn trường hợp kinh doanh và xác định công cụ AI phù hợp
  • Thảo luận nhóm: thách thức, giả định và tiêu chí thành công

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về AI hoặc thuật ngữ liên quan đến dữ liệu chung
  • Am hiểu về quy trình số hóa hoặc hệ thống doanh nghiệp

Đối tượng

  • Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đang tìm hiểu các giải pháp âm thanh và giọng nói dựa trên AI
  • Quản lý sản phẩm và các nhóm đổi mới đánh giá các trường hợp sử dụng
  • Nhân viên chính phủ hoặc doanh nghiệp tham gia vào chuyển đổi số
 14 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (1)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan