After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Impara il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio parlato in Python
Impariamo a parlare molto prima di imparare a leggere. Anche nell'era digitale, il nostro modo principale per comunicare è parlare. L'elaborazione del linguaggio parlato in Python ti aiuterà a caricare, trasformare e trascrivere i file audio. Inizierai vedendo come appare l'audio grezzo in Python, per poi passare all'esplorazione delle librerie più diffuse e all'analisi di un esempio di caso d'uso aziendale.Usa Python SpeechRecognition e PyDub per trascrivere i file audio
Python ha un sacco di librerie famose che ti aiutano a gestire il linguaggio parlato. SpeechRecognition ti dà un modo semplice per integrare le API di conversione da voce a testo, mentre PyDub ti aiuta a cambiare gli attributi dei file audio in modo da prepararli per la trascrizione. Ciascuna di queste librerie è trattata in un capitolo approfondito, offrendoti l'opportunità di mettere in pratica la teoria per consolidare le tue conoscenze.Esercitati nella trascrizione di discorsi con un progetto durante il corso
L'ultimo capitolo di questo corso ti dà la possibilità di mettere insieme tutto quello che hai imparato creando un prototipo di elaborazione vocale per un'azienda tecnologica immaginaria. Creerai un sistema che trasforma le chiamate in testo e poi fa un'analisi del tono per controllare le chiamate dell'assistenza clienti.Alla fine di questo corso, avrai sia le conoscenze che l'esperienza pratica per mettere in pratica quello che hai imparato nel tuo lavoro o nei tuoi progetti personali.
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Introduzione all’elaborazione del linguaggio parlato con Python
I file audio sono diversi dalla maggior parte degli altri tipi di dati. Prima di poterci lavorare, richiedono un po’ di pre-elaborazione. In questo capitolo, imparerai i primi passi per lavorare con i file audio convertendo due file diversi in onde sonore e confrontandoli visivamente.
- Introduzione ai dati audio in Python50 XP
- La frequenza giusta50 XP
- Importare un file audio con Python100 XP
- Convertire i byte dell’onda sonora in interi50 XP
- Il tipo di dato giusto50 XP
- Da byte a interi100 XP
- Trovare i timestamp100 XP
- Visualizzare le onde sonore50 XP
- Mantenere la coerenza50 XP
- Elaborare dati audio con Python100 XP
2
Uso della libreria SpeechRecognition di Python
Il riconoscimento vocale è ancora lontano dall’essere perfetto. Ma la libreria SpeechRecognition offre un modo semplice per interagire con molte API di speech-to-text. In questa sezione, imparerai a usare la libreria SpeechRecognition per iniziare facilmente a convertire in testo il linguaggio parlato nei tuoi file audio.
3
Manipolare file audio con PyDub
Non tutti i file audio hanno la stessa forma, dimensione o formato. Per fortuna, la libreria PyDub di James Robert fornisce strumenti con cui puoi modificare in modo programmatico diversi attributi dei file audio, come frequenza di campionamento, numero di canali, formato del file e altro ancora. In questo capitolo, imparerai a usare questa utile libreria per assicurarti che tutti i tuoi file audio siano nel formato giusto per la trascrizione.
4
Elaborare il testo trascritto dal parlato
In questo capitolo metterai insieme tutto ciò che hai imparato realizzando un progetto di prova di elaborazione del parlato per un’azienda tecnologica, Acme Studios. Inizierai trascrivendo in testo frammenti audio di chiamate all’assistenza clienti. Poi eseguirai sentiment analysis con NLTK, riconoscimento di entità nominate con spaCy e classificazione del testo con scikit-learn sul testo trascritto.
Elaborazione del linguaggio parlato in Python
Corso
completato
