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支持花呗分期

  • 任务1: 语音识别课前准备--kaidi安装流程
  • 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