• 学习时长

    3个月左右/每周至少6小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程奖学金

    1万元第四范式奖学金

  • 任务1: 助教分组结果
  • 第2章: 语音信号处理及特征提取
  • 第1节: 信号处理基础知识
  • 任务3: 【课件】语音信号处理及特征提取.pdf
  • 任务4: 【视频】语音信号处理及特征提取 57:02
  • 第2节: 实践作业
  • 任务5: 【作业】第2章
  • 第3章: GMM以及EM算法
  • 第1节: GMM与EM模型
  • 任务6-1: 【课件】GMM&EM.pdf(1月22日更新版)
  • 任务6-2: 【视频】GMM以及EM模型 71:16
  • 第2节: 实践作业
  • 任务7: 【作业】第3章
  • 第4章: HMM模型
  • 第1节: HMM模型
  • 任务8-1: 【课件】HMM模型.pdf
  • 任务8-2: 【视频】HMM模型
  • 第2节: 实践作业
  • 任务9: 【作业】第4章
  • 第5章: 基于GMM-HMM的语音识别系统
  • 第1节: 基于GMM-HMM的语音识别系统
  • 任务10: 【课件】GMM-HMM.pdf
  • 任务11: 【视频】基于GMM-HMM的语音识别系统
  • 第2节: 实践作业
  • 任务12: 【作业】第5章
  • 第6章: DNN-HMM声学模型
  • 第1节: DNN-HMM声学模型
  • 任务13-1: 【课件】DNN-HMM声学模型.pdf
  • 任务13-2: 【视频】DNN-HMM声学模型
  • 第2节: 实践作业
  • 任务14: 【作业】第6章
  • 第7章: 语言模型
  • 第1节: 语言模型
  • 任务15: 【课件】语言模型.pdf
  • 任务16: 【视频】语言模型 103:10
  • 第2节: 实践作业
  • 任务17: 【作业】第7章
  • 第8章: 基于WFST的解码器
  • 第1节: WFST的基本知识
  • 任务18-1: 【课件】Decoder.pdf
  • 任务18-2: 基于WFST的decoder
  • 第2节: 实践作业
  • 任务19: 【作业】第8章
  • 第11章: 总结展望
  • 第1节: 课程回顾与展望
  • 任务24: 【课件】Summary.pdf
  • 任务25-1: 【视频】课程总结
  • 任务25-2: 【视频】kaldi学习经验 39:26

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