语音识别与合成：ASR/TTS技术实战培训课程
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培训对象： 语音算法工程师、智能语音产品经理、呼叫中心系统开发者、人机交互设计人员。
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培训目标：
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理解语音识别（ASR）和语音合成（TTS）的基本原理。
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掌握Whisper、FunASR等开源ASR模型的使用。
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熟练使用VITS、Edge-TTS等TTS引擎生成语音。
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能够构建语音交互系统并优化体验。
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培训内容介绍：
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一、 语音技术基础概念： 理解语音信号的数字表示（采样率、量化），了解声学模型、语言模型和发音词典。
二、 OpenAI Whisper模型原理： 了解Whisper的多任务训练和弱监督学习，支持多语言和翻译的特点。
三、 Whisper本地部署与使用： 安装Whisper，使用命令行和Python API进行语音识别，选择不同模型尺寸。
四、 Whisper参数调优： 调整温度、最佳候选数等参数，处理长音频的切分和合并，提升识别准确率。
五、 FunASR框架实战： 使用阿里开源的FunASR，体验中文场景下的优化效果，进行实时语音识别。
六、 语音端点检测（VAD）： 使用WebRTC VAD或Silero VAD检测说话起止，优化长音频处理。
七、 TTS技术演进： 了解传统拼接合成与神经网络合成（Tacotron、FastSpeech）的差异。
八、 Edge-TTS快速使用： 使用微软Edge-TTS在线服务，集成多种音色，控制语速和音调。
九、 VITS端到端合成： 部署VITS模型，体验端到端的高质量合成，使用不同声优模型。
十、 语音克隆技术： 使用GPT-SoVITS或OpenVoice实现少样本语音克隆，合成指定人声。
十一、 语音交互系统设计： 结合ASR、LLM和TTS构建语音对话系统，处理唤醒、打断和对话管理。
十二、 实战项目：智能语音助手开发： 开发完整的语音交互应用（如语音查询、有声阅读），实现从语音输入到语音输出的闭环。
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中国科学院软件研究所，计算研究所高级研究人员
oracle,微软，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,达索等大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
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大多名牌大学，硕士以上学历，相关技术专业，理论素养丰富
多年实际项目经历，大型项目实战案例，热情，乐于技术分享
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