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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 telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise avancée de DeepSpeech pour la reconnaissance vocale open source, 65% des intégrations applicatives échouent, générant des erreurs de transcription jusqu'à 35% sur des flux réels.
Chaque projet défaillant coûte en moyenne 15 000 € en refontes et debugging, avec des délais supplémentaires de 2 à 4 mois qui plombent les budgets IT.
Votre entreprise expose ses données sensibles à des fuites (20% des incidents vocaux liés à des implémentations imparfaites), tandis que vos concurrents captent 25% de parts de marché supplémentaires.
Chaque trimestre sans expertise accélère la perte de compétitivité, menaçant directement la pérennité business et votre ascension professionnelle.
La formation Maîtriser DeepSpeech : Reconnaissance Vocale avec l’IA Open Source est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-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.
Pour garantir la qualité de la formation Maîtriser DeepSpeech : Reconnaissance Vocale avec l’IA Open Source, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
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.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Maîtriser DeepSpeech : Reconnaissance Vocale avec l’IA Open Source s'effectue à travers :
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.
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.
Historique et enjeux de la reconnaissance vocale, présentation de DeepSpeech (origines, architecture, évolutions), installation sur Windows/Linux/Mac, découverte des API Python et CLI, premiers essais de transcription audio, présentation des jeux de données publics.
Comprendre le traitement du signal audio (sampling, bruit, codecs), nettoyage et annotation manuelle/automatique, création de jeux de données personnalisés, extraction des features (MFCC, spectrogrammes), découverte d’outils pratiques pour le preprocessing, exercices d’étiquetage et préparation de corpus multilingues.
Entraînement sur GPU/CPU, monitoring des étapes, hyperparamètres clés, fine-tuning sur un vocabulaire spécifique, gestion du vocabulaire et d’un dictionnaire de prononciation, intégration de DeepSpeech dans des applications Python et Node.js, mise en œuvre sur application web ou mobile, techniques d’optimisation et de déploiement en production, retours d’expérience et solutions aux problèmes fréquents.
Public
Développeurs, ingénieurs en IA, data scientists, professionnels souhaitant intégrer la reconnaissance vocale dans leurs applications
Prérequis
Bonne connaissance du langage Python, bases en Machine Learning et en traitement du signal audio
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