語音識別與合成：ASR/TTS技術實戰(zhàn)培訓課程
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培訓對象： 語音算法工程師、智能語音產品經理、呼叫中心系統(tǒng)開發(fā)者、人機交互設計人員。
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培訓目標：
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理解語音識別（ASR）和語音合成（TTS）的基本原理。
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掌握Whisper、FunASR等開源ASR模型的使用。
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熟練使用VITS、Edge-TTS等TTS引擎生成語音。
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能夠構建語音交互系統(tǒng)并優(yōu)化體驗。
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培訓內容介紹：
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一、 語音技術基礎概念： 理解語音信號的數字表示（采樣率、量化），了解聲學模型、語言模型和發(fā)音詞典。
二、 OpenAI Whisper模型原理： 了解Whisper的多任務訓練和弱監(jiān)督學習，支持多語言和翻譯的特點。
三、 Whisper本地部署與使用： 安裝Whisper，使用命令行和Python API進行語音識別，選擇不同模型尺寸。
四、 Whisper參數調優(yōu)： 調整溫度、最佳候選數等參數，處理長音頻的切分和合并，提升識別準確率。
五、 FunASR框架實戰(zhàn)： 使用阿里開源的FunASR，體驗中文場景下的優(yōu)化效果，進行實時語音識別。
六、 語音端點檢測（VAD）： 使用WebRTC VAD或Silero VAD檢測說話起止，優(yōu)化長音頻處理。
七、 TTS技術演進： 了解傳統(tǒng)拼接合成與神經網絡合成（Tacotron、FastSpeech）的差異。
八、 Edge-TTS快速使用： 使用微軟Edge-TTS在線服務，集成多種音色，控制語速和音調。
九、 VITS端到端合成： 部署VITS模型，體驗端到端的高質量合成，使用不同聲優(yōu)模型。
十、 語音克隆技術： 使用GPT-SoVITS或OpenVoice實現少樣本語音克隆，合成指定人聲。
十一、 語音交互系統(tǒng)設計： 結合ASR、LLM和TTS構建語音對話系統(tǒng)，處理喚醒、打斷和對話管理。
十二、 實戰(zhàn)項目：智能語音助手開發(fā)： 開發(fā)完整的語音交互應用（如語音查詢、有聲閱讀），實現從語音輸入到語音輸出的閉環(huán)。
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專家力量：
中國科學院軟件研究所，計算研究所高級研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達索等大型公司高級工程師，項目經理，技術支持專家
中科信軟培訓中心，資深專家或講師
大多名牌大學，碩士以上學歷，相關技術專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實際項目經歷，大型項目實戰(zhàn)案例，熱情，樂于技術分享
針對客戶實際需求，案例教學，互動式溝通，學有所獲
