After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Pelajari Pengenalan Suara dan Pemrosesan Bahasa Lisan dalam Python
Kita belajar berbicara jauh sebelum kita belajar membaca. Bahkan di era digital, metode komunikasi utama kita tetaplah ucapan. Pemrosesan Bahasa Lisan dalam Python akan membantu Anda memuat, mengubah, dan mentranskrip berkas audio. Anda akan memulai dengan melihat seperti apa bentuk audio mentah dalam Python, kemudian melanjutkan dengan menjelajahi perpustakaan-perpustakaan populer, dan mengerjakan contoh kasus penggunaan bisnis.Gunakan Python SpeechRecognition dan PyDub untuk mentranskrip berkas audio.
Python memiliki sejumlah perpustakaan populer yang membantu Anda memproses bahasa lisan. SpeechRecognition menyediakan cara mudah untuk mengintegrasikan dengan API pengenalan suara ke teks, sementara PyDub membantu Anda secara programatik mengubah atribut file audio agar siap untuk transkripsi. Setiap perpustakaan ini dibahas secara mendalam dalam bab tersendiri, memberikan Anda kesempatan untuk menerapkan teori ke dalam praktik guna memperkuat pemahaman Anda.Latihan Transkripsi Ucapan dengan Proyek Dalam Kursus
Bab terakhir dalam kursus ini memberikan Anda kesempatan untuk mengaplikasikan semua yang telah Anda pelajari dengan membangun konsep bukti (proof of concept) pemrosesan suara untuk sebuah perusahaan teknologi fiktif. Anda akan membangun sistem yang mentranskrip audio panggilan telepon menjadi teks, kemudian melakukan analisis sentimen untuk meninjau panggilan telepon layanan pelanggan.Pada akhir kursus ini, Anda akan memiliki pengetahuan dan pengalaman praktis yang diperlukan untuk menerapkan apa yang telah Anda pelajari dalam pekerjaan atau proyek pribadi Anda.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Pengantar Pemrosesan Bahasa Lisan dengan Python
Berkas audio berbeda dengan sebagian besar jenis data lainnya. Sebelum dapat digunakan, berkas tersebut memerlukan prapemrosesan. Di bab ini, Anda akan mempelajari langkah awal bekerja dengan berkas ujaran dengan mengonversi dua berkas audio berbeda menjadi gelombang suara dan membandingkannya secara visual.
- Pengantar data audio di Python50 XP
- Frekuensi yang tepat50 XP
- Mengimpor berkas audio dengan Python100 XP
- Mengonversi byte gelombang suara menjadi bilangan bulat50 XP
- Tipe data yang tepat50 XP
- Byte ke bilangan bulat100 XP
- Menentukan cap waktu (time stamp)100 XP
- Memvisualisasikan gelombang suara50 XP
- Menjaga konsistensi50 XP
- Memproses data audio dengan Python100 XP
2
Menggunakan pustaka SpeechRecognition di Python
Pengenalan ujaran masih jauh dari sempurna. Namun pustaka SpeechRecognition menyediakan cara mudah untuk berinteraksi dengan banyak API speech-to-text. Di bagian ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan pustaka SpeechRecognition untuk mulai mengonversi bahasa lisan dalam berkas audio Anda menjadi teks dengan mudah.
3
Memanipulasi Berkas Audio dengan PyDub
Tidak semua berkas audio memiliki bentuk, ukuran, atau format yang sama. Untungnya, pustaka PyDub oleh James Robert menyediakan alat yang dapat Anda gunakan untuk secara terprogram mengubah berbagai atribut berkas audio seperti laju bingkai, jumlah kanal, format berkas, dan lainnya. Di bab ini, Anda akan mempelajari cara menggunakan pustaka yang membantu ini untuk memastikan semua berkas audio Anda berada dalam kondisi yang tepat untuk ditranskripsi.
4
Memroses teks hasil transkripsi bahasa lisan
Di bab ini, Anda akan menggabungkan semua yang telah dipelajari dengan membangun proyek bukti konsep pemrosesan ujaran untuk sebuah perusahaan teknologi, Acme Studios. Anda akan mulai dengan mentranskripsi cuplikan audio panggilan dukungan pelanggan menjadi teks. Lalu Anda akan melakukan analisis sentimen menggunakan NLTK, pengenalan entitas bernama menggunakan spaCy, dan klasifikasi teks menggunakan scikit-learn pada teks hasil transkripsi.
Pemrosesan Bahasa Lisan dengan Python
Kursus
Selesai
