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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Überblick über Technologien zur Spracherkennung
- Geschichte und Entwicklung der Spracherkennung
- Akustische Modelle, Sprachmodelle und Decodierung
- Moderne Architekturen: RNNs, Transformer und Whisper
Audio-Preprocessing und Grundlagen der Transkription
- Umgang mit Audioformaten und Abtausraten
- Bereinigung, Zuschnitt und Segmentierung von Audio
- Generierung von Text aus Audio: Echtzeit vs. Stapelverarbeitung (Batch)
Praxisübungen mit Whisper und anderen APIs
- Installation und Nutzung von OpenAI Whisper
- Aufruf von Cloud-APIs (Google, Azure) zur Transkription
- Vergleich von Leistung, Latenz und Kosten
Sprache, Akzente und Domänenanpassung
- Arbeit mit mehreren Sprachen und Akzenten
- Benutzerdefinierte Vokabulare und Geräuschtoleranz
- Verarbeitung von juristischer, medizinischer oder technischer Sprache
Ausgabeformatierung und Integration
- Hinzufügen von Zeitstempeln, Interpunktion und Sprechervermerkungen
- Export in Text-, SRT- oder JSON-Formate
- Integration von Transkriptionen in Apps oder Datenbanken
Labor-Übungen zur Implementierung von Use Cases
- Transkription von Meetings, Interviews oder Podcasts
- Voice-to-Text-Befehlsysteme
- Echtzeit-Untertitel für Video-/Audio-Streams
Bewertung, Einschränkungen und Ethik
- Präzisionsmetriken und Benchmarking von Modellen
- Verzerrung und Fairness in Sprachmodellen
- Überlegungen zur Datensicherheit und Compliance
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der allgemeinen Konzepte von KI und Machine Learning
- Vertrautheit mit Audio- oder Mediadateiformaten und den dazugehörigen Werkzeugen
Zielgruppe
- Data Scientists und KI-Ingenieure, die mit Sprachdaten arbeiten
- Softwareentwickler, die transkriptionsbasierte Anwendungen erstellen
- Organisationen, die Spracherkennung für die Automatisierung erforschen
