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SpeechLM Architecture, Training, and Advanced Applications

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Ce que vous apprendrez

  • Design modern SpeechLM architectures for ASR and TTS applications

  • Implement audio tokenization and vocoder pipelines for speech synthesis

  • Deploy scalable multi-agent systems with low-latency voice interactions

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Generative Model Architectures
  • Catégorie : Speech Language Pathology
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Embeddings
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Fine-tuning
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : LLM Application
  • Catégorie : Responsible AI

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octobre 2026

Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Speech Language Models for Modern Voice AI"
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Il y a 4 modules dans ce cours

This module explores the architecture and components of SpeechLMs, focusing on speech tokenization, language models, and vocoders. Learners will gain hands-on experience with coding examples and comparative analysis of different speech synthesis techniques. The module emphasizes both theoretical understanding and practical implementation of agent memory systems.

Inclus

13 vidéos1 lecture1 devoir

This module explores advanced training methodologies for SpeechLMs, including pre-training, instruction-tuning, post-alignment, and real-world deployment. It covers practical implementation of multi-stage pipelines and techniques like LoRA-based PEFT and RLHF. Learners will gain hands-on experience with datasets, decoding strategies, and model alignment strategies.

Inclus

13 vidéos1 devoir

This module explores the advanced capabilities of SpeechLMs in multi-agent systems, covering semantic tasks like ASR and TTS, speaker-related applications such as identification and verification, and paralinguistic features like emotion recognition and prosody control. Learners will gain hands-on experience implementing these technologies and understanding their real-world applications in voice AI systems.

Inclus

13 vidéos1 devoir

This module provides an in-depth exploration of evaluation metrics, benchmarking strategies, and practical coding implementations for assessing SpeechLMs. Learners will gain hands-on experience with ASR, TTS, and speech translation evaluation frameworks, as well as strategies for comparing SpeechLMs with traditional systems.

Inclus

14 vidéos1 lecture2 devoirs

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Larry W.

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Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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