Nhận dạng giọng nói và chuyển văn bản sử dụng AI Khóa Học Đào Tạo

Tổng quan về các công nghệ nhận dạng giọng nói

• Lịch sử và sự phát triển của nhận dạng giọng nói
• Mô hình âm thanh, mô hình ngôn ngữ và giải mã
• Các kiến trúc hiện đại: RNN, transformer và Whisper

Tiền xử lý âm thanh và cơ bản chuyển văn bản

• Xử lý định dạng âm thanh và tốc độ lấy mẫu
• Làm sạch, cắt bỏ và phân đoạn âm thanh
• Tạo văn bản từ âm thanh: thời gian thực so với theo lô

Thực hành với Whisper và các API khác

• Cài đặt và sử dụng OpenAI Whisper
• Gọi các API đám mây (Google, Azure) để chuyển văn bản
• So sánh hiệu suất, độ trễ và chi phí

Ngôn ngữ, giọng địa phương và thích ứng theo lĩnh vực

• Làm việc với nhiều ngôn ngữ và giọng địa phương
• Bộ từ vựng tùy chỉnh và khả năng chịu nhiễu
• Xử lý ngôn ngữ pháp lý, y tế hoặc kỹ thuật

Định dạng đầu ra và tích hợp

• Thêm mốc thời gian, dấu câu và nhãn người nói
• Xuất sang các định dạng văn bản, SRT hoặc JSON
• Tích hợp bản chuyển văn bản vào ứng dụng hoặc cơ sở dữ liệu

Phòng lab triển khai trường hợp sử dụng

• Chuyển văn bản cho các cuộc họp, phỏng vấn hoặc podcast
• Hệ thống lệnh giọng nói thành văn bản
• Phụ đề thời gian thực cho các luồng video/âm thanh

Đánh giá, giới hạn và đạo đức

• Các chỉ số độ chính xác và chuẩn đoán hiệu năng mô hình
• Thiên vị và công bằng trong các mô hình giọng nói
• Cân nhắc về quyền riêng tư và tuân thủ

Tóm tắt và các bước tiếp theo