课程简介

未来的对话式AI技术将愈发聚焦于个性化和情感识别的深化。为实现这一目标，AI需要更加精准地捕捉和理解用户的个性、偏好以及情感状态，从而为用户量身定制符合其需求的服务。这一趋势的实现，离不开跨模态数据融合与理解的突破。通过同时处理、分析和理解来自文本、图像、音频等多种模态的信息，AI能够更全面地洞察用户的内心世界，提供更加贴心、自然的交互体验。这种跨模态融合的能力，正是当前人工智能领域在数据处理、模型训练、语音处理和内容生成等多个方面的重要发展趋势的体现。这些技术的进步，不仅推动了对话式AI技术的飞速发展，也为整个AI领域注入了新的活力，开辟了更广阔的应用前景。

但如何将不同模态的数据进行有效的集成和融合是当前的一个技术难题，这需要企业在数据处理、语音处理、内容生成等多个方面具备强大的技术实力，AI配音技术的应用及其背后的支撑技术，特别是处理多模态数据融合、语音克隆、语音翻译等方面的技术细节。

本次分享多模态数据支撑的对话式AI技术，通过案例展示、技术解析和解决方案探讨，让企业看到对话式AI技术的发展现状和未来趋势，也为相关领域的专业人士和爱好者提供有价值的参考和启示。

课程收益

1、帮助学员了解对话式AI技术的最新应用与趋势；

2、帮助学员深入理解AI配音技术的核心支撑；

3、帮助学员认识到高质量数据的重要性，为对话式AI提供解决方案

受众人群

企业管理者，IT行业从业者及其他对对话式AI感兴趣的人员

课程周期

3H

课程大纲

1、对话式AI技术的实际应用与案例；

2、多模态数据融合与支撑技术；

3、当前面临的数据挑战，如数据质量、数据多样性等问题；

4、案例：48kHz大模型语音克隆数据集以及端到端语音翻译数据等高质量数据集

5、QA