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- 第1章: 语音识别综述
- 第1节: 什么是语音
- 第2节: 语音产生与感知
- 第3节: 语音处理技术的范畴
- 第4节: 语音识别的定义、历史及应用
- 第5节: 基础系统构成与关键技术
- 第6节: 评价标准
- 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
- 第2节: 语音特征提取
- 第3节: 实战
- 第3章: GMM以及EM算法
- 第1节: GMM模型
- 第2节: EM算法
- 第3节: 基于EM的GMM参数估计
- 第4节: 实战
- 第4章: HMM模型
- 第1节: HMM模型及其三个问题
- 第2节: GMM-HMM
- 第3节: 实战
- 第5章: 基于GMM-HMM的语音识别系统
- 第1节: Big-picture（包括建模单元、三音素模型，训练，解码）
- 第2节: 单音素模型训练（Baum-Welch算法，Viterbi算法训练，对齐）
- 第3节: Viterbi解码
- 第4节: 实战
- 第6章: DNN-HMM声学模型
- 第1节: DNN简介
- 第2节: DNN-HMM声学模型介绍
- 第3节: DNN-HMM声学模型训练流程
- 第4节: 基于各种NN的声学模型
- 第5节: 实战
- 第7章: 语言模型
- 第1节: 语言模型以及n-gram基础知识
- 第2节: N-gram语言模型训练、回退等
- 第3节: RNN-LM
- 第4节: 高级话题：大量词汇连续语音识别梳理
- 第5节: 实战
- 第8章: 基于WFST的解码器
- 第1节: WFST的基本知识
- 第2节: WFST的各种操作
- 第3节: 基于WFST的解码器原理
- 第4节: 高级话题：rescore
- 第5节: 实战
- 第9章: 区分性训练
- 第1节: 区分性训练基本思想
- 第2节: 区分性训练准则（MMI，bMMI，MPE，sMBR）
- 第3节: 基于GMM-HMM的区分性训练
- 第4节: 基于DNN-HMM的Lattice-free MMI训练
- 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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