课程简介

多模态大模型在垂直领域中的应用趋势呈现出多元化和深入化的特点。以往文本大模型结合行业知识库、模型微调、提示词工程等低成本技术，推动了垂直领域的轻量化应用。同时，视觉和语音模态的突破更拓展了应用的边界，多模态大模型正加速融合语音、视觉能力，驱动交互升级，在营销、智能客服等场景催生出丰富多样的交互体验。与此同时，轻量定制化设计的引入，则为医疗、司法等高专业性领域精准赋能。

在语音模态上，尤其是随着GPT-4o等模型的发布，语音大模型迎来爆发式增长。众多企业在探索应用时，都普遍存在一个核心痛点：突破“闲聊”的局限，将语音大模型技术能力真正落地到具体的垂直行业场景中，解决业务难题、创造实际价值。企业可聚焦语音大模型三大核心能力：识别、合成、理解与对话，进行了深入的行业场景实践探索，通过具体项目验证了可行性，积累可复用的落地方法与实践经验。解决语音大模型行业难点。

本次分享将聚焦语音大模型这“三大能力”展开，深入探这些能力赋能于不同行业的具体业务场景，并结合实践经验，着重分析落地过程中面临的关键挑战、风险与可行的解决思路，为构建可落地、有价值的行业语音智能应用提供一些专业性参考。

课程收益

1、帮助学员掌握端语音大模型核心形态与定制化技术，降低垂直领域落地门槛；

2、帮助学员通过Multi-Token Prediction与混训策略，提升模型效率并降低部署成本；

3、帮助学员构建“模型-业务-迭代”闭环能力，驱动端到端方案的专业化升级

受众人群

语音/AI技术开发者、算法工程师、行业解决方案专家、AI产品经理等从事语音大模型应用开发的技术人员，以及其他对语音大模型感兴趣的人员

课程周期

 0.5天（3H）

课程大纲

1、分享语音大模型当前演进方向与趋势

2、语音识别模型应用实践

通过语音识别大模型提升销售效率，结合传统识别技术助力语音识别大模型高效落地实施；

3、语音合成大模型与应用实践

以AI销售对话场景为例，展示语音合成大模型打造沉浸式购物体验，减少语音合成大模型的部署成本；

4、语音对话模型应用实践

结合多方言翻译软件场景，探讨语音对话大模型的应用价值、端到端实施的痛点及优化思路。

5、QA