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Comprendre et Maîtriser ESPnet : Développer des systèmes de Reconnaissance Vocale par Deep Learning

Réf. : MNK758
8 personnes max.
À partir de 3300 € HT / par personne
Présentiel sur devis · +450€ avec passage de certification
3 journées
distanciel

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Objectifs de la formation

  • Découvrir l'architecture et l’écosystème d’ESPnet
  • Comprendre et manipuler des modèles de speech recognition et speech synthesis
  • Configurer, entraîner et évaluer un modèle automatique de reconnaissance vocale (ASR) avec ESPnet
  • Effectuer de la synthèse vocale automatisée (TTS) à l’aide des modules ESPnet
  • Maîtriser les pipelines de prétraitement audio, data augmentation et décodage
  • Déployer et personnaliser ESPnet pour différents jeux de données et langues
Un enfant sur le chemin de l'école avec son cartable
Engagement solidaire

Un kit scolaire offert à un enfant pour chaque formation

Pour lutter contre les inégalités d'accès à l'éducation, Learni offre un kit scolaire complet à un enfant dans le besoin pour chaque formation réservée. Vous montez en compétence, un enfant prend le chemin de l'école.

  • Cartable, cahiers et fournitures essentielles
  • Distribué via nos associations partenaires
  • Inclus, sans surcoût pour vous

L'histoire de Learni

Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles — Paris, Lyon, Marseille — mais aussi à l'international, pour accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.

Ne laissez pas ce retard s'accumuler

Pourquoi cette formation est essentielle

  • Sans maîtrise des systèmes de reconnaissance vocale par Deep Learning via ESPnet, 65 % des projets IA vocale échouent en phase de déploiement, générant un taux d'erreur supérieur à 25 %.

  • Cela représente des pertes directes de 80 000 € par incident en temps de R&D prolongé et coûts de correction, avec des délais multipliés par 2,5 en moyenne.

  • Votre entreprise perd alors sa compétitivité sur des marchés en croissance de 40 % par an, tandis que votre carrière patine face à la pénurie de 200 000 experts IA audio d'ici 2025.

  • Chaque trimestre sans ces compétences expose à des opportunités manquées valant des millions.

Imed BEN AMOR
Imed BEN AMOR

Formateur Learni · Expert Développement

73%écart de productivité
×3coût de l'inaction

Programme de la formation

Module 1Introduction à la reconnaissance vocale et prise en main d’ESPnet

Panorama des systèmes de speech recognition modernes ; Présentation de l’architecture open source ESPnet (ASR, ST, TTS, diarization) ; Installation et configuration de l’environnement ; Introduction aux prérequis matériels et logiciels ; Découverte de la documentation et de la communauté ESPnet ; Première exécution d'un script de démo sur un dataset restreint.

Module 2Traitement des données et entraînement des modèles ASR avec ESPnet

Préparation et nettoyage des corpus audio et textes ; Techniques de formatage, extraction de features, data augmentation ; Exploration et paramétrage des scripts d’entraînement ; Lancement d’un entraînement sur un corpus (Librispeech, Common Voice, etc.) ; Suivi de la progression et ajustement des hyperparamètres ; Initiation aux techniques d’évaluation (WER, CER).

Module 3Synthèse vocale, évaluation avancée et personnalisation d’ESPnet

Introduction à la speech synthesis (TTS) avec ESPnet ; Entraînement d’un modèle TTS ; Cas d’application : génération de voix customisées ; Analyse des logs et des métriques ; Integration d’ESPnet dans des workflows existants ; Adoption de l’API ESPnet pour le déploiement ; Bonnes pratiques, optimisation et support multilingue ; Ateliers pratiques sur des jeux de données des participants.

Méthode d'évaluation

  • Projets pratiques fil rouge : entraînement d’un modèle ASR puis TTS sur un jeu de données fourni ou personnel
  • QCM final de validation des acquis
  • Analyse d’erreurs et recommandations personnalisées

Méthode d'apprentissage

  • Exposés magistraux interactifs
  • Études de cas réels
  • Mises en situation : configuration, entraînement et évaluation de modèles
  • Accès à tous les supports et scripts ESPnet adaptés en français

Modalités, méthodes et moyens pédagogiques

La formation Comprendre et Maîtriser ESPnet : Développer des systèmes de Reconnaissance Vocale par Deep Learning est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.

Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.

Moyens pédagogiques requis

Pour le bon déroulement de la formation Comprendre et Maîtriser ESPnet : Développer des systèmes de Reconnaissance Vocale par Deep Learning, les moyens pédagogiques suivants sont nécessaires :

  • Ordinateurs Mac ou PC, connexion internet haut débit fibre, tableau blanc ou paperboard, vidéoprojecteur ou écran tactile interactif (pour les sessions en distanciel)
  • Environnements de formation installés sur les postes de travail ou accessibles en ligne
  • Supports de cours, exercices pratiques et ressources complémentaires
  • Accès post-formation aux supports et ressources pédagogiques

En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet…) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.

* nous consulter pour la faisabilité en distanciel** ratio variable selon la formation suivie

Modalités d'évaluation des acquis

L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Comprendre et Maîtriser ESPnet : Développer des systèmes de Reconnaissance Vocale par Deep Learning s'effectue à travers :

  • En cours de formation : études de cas, travaux pratiques et mises en situation professionnelle
  • En fin de formation : questionnaire d'auto-évaluation et évaluation des acquis par le formateur
  • Après la formation : attestation de fin de formation détaillant les compétences acquises

Accessibilité de la formation

Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.

Modalités et délais d'accès à la formation

Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.

Avis vérifiés

Ils ont suivi nos formations

4,9 · +100 avis vérifiés
★★★★★

« cool, j'ai appris des trucs »

TomFormation AWS — Cloud Practitioner
★★★★★

« j'etais perdu au debut mais Ramy Saharaoui m'a pas laché, il a pris le temps. merci vraiment »

Eva CarpentierFormation LLM en Entreprise — Claude, ChatGPT, Mistral
★★★★★

« la formation dev etait intense mais grave bien. merci Anthony Khelil »

NolanDWWM - Développeur Web et Web Mobile
★★★★★

« 😊👍 »

AmbreDWWM - Développement Web & Mobile React
★★★★★

« bien 👍 »

Léo BlanchardFormation AWS — DevOps Engineer Professional
★★★★★

« Allan Busi t'es au top, continue comme ça. formation géniale »

MargotFormation Claude & ChatGPT — Comparatif et Cas d'Usage
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Notre méthode

La qualité de la formation, garantie à chaque étape

Avant, pendant, après : on cadre, on présente le formateur, on adapte le contenu et on mesure l'impact. Vous gardez la main du début à la fin.

Étape 1

Sélection rigoureuse du formateur

Chaque formateur est validé sur trois critères : expertise métier en exercice, pédagogie éprouvée et alignement avec votre secteur.

  • Triple validation : technique, pédagogique, sectorielle.
  • Note minimale 4,8/5 sur les 12 dernières sessions.
Étape 2

Vous rencontrez le formateur avant

Visio de 30 minutes entre vous et le formateur retenu pour valider l'alignement, ajuster le contenu et lever les derniers doutes.

  • Briefing live des objectifs et du contexte d'équipe.
  • Veto possible — on remplace gratuitement si besoin.
Étape 3

Contenu adapté à votre contexte

Pas de slides recyclées. Le syllabus est retravaillé à partir de vos cas réels : outils, contraintes, vocabulaire, projets en cours.

  • Cas pratiques issus de votre stack et de vos projets.
  • Programme co-écrit puis validé par votre équipe.
Étape 4

Suivi qualité continu

Évaluations à chaud, à 30/90/180 jours et plan de consolidation. Si la formation n'a pas l'impact prévu, on retravaille.

  • NPS, quiz d'acquis et auto-évaluation des compétences.
  • Engagement satisfaction : 100 % satisfait ou refonte gratuite.

Une promesse simple : vous ne payez pas pour découvrir le formateur le jour J. Tout est validé en amont, par vous.

FAQ

Questions fréquentes

Quel est le prix de la formation Comprendre et Maîtriser ESPnet : Développer des systèmes de Reconnaissance Vocale par Deep Learning ?+
Le tarif individuel est de 3300 € HT. Le forfait groupe / intra-entreprise est indiqué sur la fiche. Un devis détaillé est fourni sous 48 h.
Quelle est la durée de la formation Comprendre et Maîtriser ESPnet : Développer des systèmes de Reconnaissance Vocale par Deep Learning ?+
La formation dure 3 journées, en distanciel.
Cette formation est-elle finançable ?+
Oui. Learni est certifié Qualiopi (NDA 11 77 08678 77), la formation est donc éligible aux financements OPCO, au dispositif FNE-Formation, à France Travail et au financement direct par l'entreprise.
Y a-t-il des prérequis ?+
Maîtrise du langage Python, connaissances solides en Deep Learning et traitement du signal audio, environnement Linux
Une attestation est-elle délivrée à la fin ?+
Oui. Une attestation de fin de formation Learni est délivrée, accompagnée du bilan individuel d'évaluation.
Learni fournit-il le matériel ?+
Non. Un ordinateur et une connexion internet stable sont requis pour le participant. Learni assure la plateforme pédagogique, le formateur et l'ensemble des supports de cours.
Présentiel & distanciel

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