Ga naar hoofdinhoud
HomePython

Cursus

Spoken Language Processing in Python

GevorderdVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 08-2024
Leer hoe je spraak uit ruwe audiobestanden kunt laden, omzetten en transcriberen in Python.
Start Cursus Kosteloos
PythonData Manipulation
4 u
14 videos
53 Opdrachten
4,400 XP
9,084
Bewijs van Prestatie

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of


Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Group

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

Cursusbeschrijving

Leer spraakherkenning en gesproken taalverwerking in Python

We leren praten lang voordat we leren lezen. Zelfs in het digitale tijdperk is praten nog steeds onze belangrijkste manier om te communiceren. Spoken Language Processing in Python helpt je bij het laden, bewerken en transcriberen van audiobestanden. Je begint met te kijken hoe ruwe audio eruitziet in Python, en gaat dan verder met het verkennen van populaire bibliotheken en het doorlopen van een voorbeeld van een zakelijke toepassing.

Gebruik Python SpeechRecognition en PyDub om audiobestanden te transcriberen

Python heeft een paar populaire bibliotheken die je helpen bij het verwerken van gesproken taal. SpeechRecognition maakt het makkelijk om spraak-naar-tekst-API's te integreren, terwijl PyDub je helpt om de eigenschappen van audiobestanden te veranderen zodat ze klaar zijn voor transcriptie. Elk van deze bibliotheken wordt uitgebreid behandeld in een hoofdstuk, zodat je de theorie in de praktijk kunt brengen en je kennis kunt versterken.

Oefen spraak transcriptie met een project tijdens de cursus

In het laatste hoofdstuk van deze cursus kun je alles wat je hebt geleerd samenvoegen door een proof of concept voor spraakverwerking te maken voor een fictief technologiebedrijf. Je gaat een systeem bouwen dat telefoongesprekken omzet in tekst en dan een sentimentanalyse doet om telefoontjes naar de klantenservice te checken.

Aan het einde van deze cursus heb je zowel de kennis als de praktische ervaring om wat je hebt geleerd toe te passen in je werk of persoonlijke projecten.

Vereisten

Introduction to Natural Language Processing in PythonSupervised Learning with scikit-learn
1

Introductie tot Spoken Language Processing met Python

Audiobestanden verschillen van de meeste andere soorten data. Voor je ermee kunt werken, is wat voorbewerking nodig. In dit hoofdstuk leer je de eerste stappen om met spraakbestanden te werken door twee verschillende audiobestanden om te zetten naar geluidsgolven en ze visueel te vergelijken.
Hoofdstuk beginnen
2

De Python-bibliotheek SpeechRecognition gebruiken

Spraakherkenning is nog verre van perfect. Maar de SpeechRecognition-bibliotheek biedt een makkelijke manier om met veel speech-to-text-API's te werken. In deze sectie leer je hoe je met de SpeechRecognition-bibliotheek eenvoudig begint met het omzetten van de gesproken taal in je audiobestanden naar tekst.
Hoofdstuk beginnen
3

Audiobestanden bewerken met PyDub

Niet alle audiobestanden hebben dezelfde vorm, grootte of indeling. Gelukkig biedt de PyDub-bibliotheek van James Robert tools waarmee je programmatisch verschillende audiobestandseigenschappen kunt aanpassen, zoals framerate, aantal kanalen, bestandsindeling en meer. In dit hoofdstuk leer je hoe je deze handige bibliotheek gebruikt om ervoor te zorgen dat al je audiobestanden de juiste vorm hebben voor transcriptie.
Hoofdstuk beginnen
Spoken Language Processing in Python
Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprek
Schrijf je nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Spoken Language Processing in Python!

Maak je kosteloos account aan

Ga verder met GoogleMeer opties weergeven

of


Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.