Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Gambaran Umum Teknologi Pengenalan Suara
- Sejarah dan evolusi pengenalan suara
- Model akustik, model bahasa, dan dekoding
- Arsitektur modern: RNNs, transformers, dan Whisper
Pra-pemrosesan Audio dan Dasar-dasar Transkripsi
- Menangani format audio dan tingkat sampel
- Membersihkan, memotong, dan membagi audio
- Menghasilkan teks dari audio: real-time vs batch
Praktik dengan Whisper dan API Lainnya
- Memasang dan menggunakan OpenAI Whisper
- Menghubungi cloud APIs (Google, Azure) untuk transkripsi
- Membandingkan kinerja, latensi, dan biaya
Bahasa, Akcent, dan Adaptasi Domain
- Bekerja dengan beberapa bahasa dan akcent
- Vokabulari kustom dan toleransi noise
- Penanganan bahasa hukum, medis, atau teknis
Pemformatan Output dan Integrasi
- Menambahkan timestamp, tanda baca, dan label pembicara
- Mengekspor ke format teks, SRT, atau JSON
- Mengintegrasikan transkripsi ke dalam aplikasi atau basis data
Implementasi Kasus Penggunaan Laboratorium
- Transkripsi rapat, wawancara, atau podcast
- Sistem perintah voice-to-text
- Subtitle real-time untuk stream video/audio
Evaluasi, Keterbatasan, dan Etika
- Metrik akurasi dan benchmarking model
- Bias dan keadilan dalam model suara
- Pertimbangan privasi dan kepatuhan hukum
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pemahaman tentang konsep AI dan pembelajaran mesin secara umum
- Kenalan dengan format file audio atau media dan alatnya
Audience
- Para ilmuwan data dan insinyur AI yang bekerja dengan data suara
- Pengembang perangkat lunak yang membangun aplikasi berbasis transkripsi
- Organisasi yang mengeksplorasi pengenalan suara untuk otomatisasi
14 Jam