• 学习时长

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  • 任务1: 助教分组结果-语音识别第二期.xlsx
  • 任务2: 语音识别课前准备--kaldi安装流程
  • 第2章: 语音信号处理及特征提取
  • 第1节: 本节导读
  • 任务5-1: 【课件】L2 特征提取.pdf
  • 任务5-2: 【视频】本节导读 02:52
  • 第2节: 信号处理基础知识
  • 任务6: 【视频】基础知识 31:47
  • 第3节: 语音特征提取
  • 任务7: 【视频】Fbank与MFCC特征 24:02
  • 第4节: 实战
  • 任务8-1: 【视频】实践代码解读 06:07
  • 任务8-2: 【作业】Fbank和MFCC特征实践
  • 任务8-3: 第二章作业讲评-俞帆助教.pdf
  • 第3章: GMM以及EM算法
  • 任务9: 【课件】GMM以及EM.pdf
  • 第1节: GMM模型
  • 任务10: 【视频】GMM模型
  • 第2节: EM算法
  • 任务11: 【视频】EM算法
  • 第3节: 实战
  • 任务12-1: 【视频】作业代码讲解
  • 任务12-2: 【作业】实现基于GMM的0(o)-9孤立词识别系统
  • 任务12-3: 第三章作业讲评-姚卓远助教.pdf
  • 第4章: HMM模型
  • 第1节: HMM模型
  • 任务13-1: 【课件】HMM模型.pdf
  • 任务13-2: 【视频】HMM模型
  • 第2节: 实战
  • 任务14-1: 【课件】作业代码框架讲解.pdf
  • 任务14-2: 【视频】实践代码讲解
  • 任务14-3: 【作业】第4节
  • 任务14-4: 第四章作业讲评-俞帆助教.pdf
  • 第5章: 基于GMM-HMM的语音识别系统
  • 第1节: 语音识别系统理论讲解
  • 任务15-1: 【课件】GMM-HMM.pdf
  • 任务15-2: 【视频】GMM-HMM语音识别系统
  • 第2节: 基于GMM-HMM的语音识别流程(手写版)
  • 任务16: 【视频】基于GMM-HMM的语音识别系统流程
  • 第3节: 代码详解
  • 任务17-1: 【视频】系统代码细读
  • 任务17-2: 【作业】基于GMM-HMM的语音识别系统搭建
  • 任务17-3: 第五章作业评讲-姚卓远助教.pdf
  • 第6章: DNN-HMM声学模型
  • 第1节: Kaldi简介
  • 任务18-1: 【课件】Kaldi介绍.pdf
  • 任务18-2: 【视频】Kaldi简介
  • 第2节: DNN-HMM声学模型介绍(选修)
  • 任务19: 【视频】基于DNN-HMM的语音识别概述
  • 第7章: 语言模型
  • 第1节: 统计语言模型以及n-gram语言模型
  • 任务20-1: 【课件】语言模型-吕航.pdf
  • 任务20-2: 【视频】统计语言模型与N-gram语言模型
  • 第2节: 平滑算法
  • 任务21: 【视频】平滑算法
  • 第3节: RNN语音模型
  • 任务22: 【视频】RNN语音模型
  • 第4节: 实践作业及附加材料
  • 任务23-1: 【视频】作业及附加材料
  • 任务23-2: 【作业】第7章
  • 第8章: 基于WFST的解码器
  • 第1节: 内容介绍
  • 任务24-1: 语音识别 L8 Decoder.pdf
  • 任务24-2: 【视频】内容介绍
  • 第2节: 解码任务
  • 任务25: 【视频】解码任务
  • 第3节: 解码器
  • 任务26: 【视频】解码器
  • 第4节: WFST
  • 任务27: 【视频】WFST
  • 第5节: 实战
  • 任务28-1: 【作业】L8.pdf
  • 任务28-2: 【作业】第8节
  • 第9章: 区分性训练
  • 第1节: 区分性训练与LF-MMI
  • 任务29-1: 语音识别 L9.pdf
  • 任务29-2: 【视频】区分性训练与LF-MMI
  • 任务29-3: 【作业】第9节
  • 第10章: 端到端语音识别
  • 第1节: 动机
  • 第2节: Sequence-to-Sequence与注意力机制
  • 第3节: LAS
  • 第4节: Speech Transformer
  • 第5节: CTC
  • 第6节: RNN-T
  • 第11章: 总结展望
  • 第1节: 课程回顾
  • 第2节: 语音识别面临的挑战
  • 第3节: 语音识别前沿展望

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