• 学习时长

    8周/建议每周至少8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

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温顾知新

支持花呗分期

  • 1: 语音合成课程介绍
  • 2-1: 语音合成开课仪式
  • 2-2: 开课分享-李景怡助教
  • 3: 【视频】语音合成开课仪式
  • 第1章: 语音合成综述
  • 4: 【课件】L1-Intro
  • 第1节: 课程介绍
  • 5: 【视频】课程介绍
  • 第2节: 智能语音处理及应用
  • 6: 【视频】智能语音处理及应用
  • 第3节: 语音合成介绍
  • 7: 【视频】语音合成介绍
  • 第4节: 文本分析
  • 8: 【视频】文本分析
  • 第5节: 语音合成方法
  • 9: 【视频】语音合成方法
  • 10: 【视频】高阶话题
  • 第2章: 语音合成中的前端文本分析
  • 11: 【课件】前端文本分析
  • 第1节: 回顾
  • 12: 【视频】回顾
  • 第2节: 文本分析模块
  • 13: 【视频】文本分析模块
  • 第3节: 条件随机场
  • 14: 【视频】图模型基础
  • 15: 【视频】条件随机场
  • 第4节: 基于传统方法的前端文本分析模型
  • 16: 【视频】基于传统方法的前端文本分析模型
  • 第5节: RNN与LSTM(额外补充)
  • 17: 【视频】循环神经网络RNN
  • 第6节: 基于NN的文本分析
  • 18: 【视频】基于NN的文本分析
  • 第7节: 作业实践
  • 19: 【视频】作业实践
  • 20-1: 【作业】第二章
  • 20-2: 第二章思路提示-李景怡.pdf
  • 第3章: 传统语音合成算法
  • 21: 【课件】第三章
  • 第1节: 传统语音合成概述
  • 22: 【视频】传统语音合成概述
  • 第2节: 基于HMM的统计参数语音合成
  • 23: 【视频】统计参数语音合成框架
  • 24: 【视频】隐马尔可夫模型(HMM)
  • 25: 【视频】多空间概率分布MD-HMM
  • 26: 【视频】基于HMM的参数语音合成
  • 第3节: 基于NN的统计参数语音合成
  • 27: 【视频】基于神经网络(NN)的统计参数语音合成
  • 第4节: 传统声码器技术
  • 28: 【视频】传统声码器与单元拼接语音合成
  • 第5节: 【实践】作业实践
  • 29-1: 【作业】第三章
  • 29-2: 第三章思路提示-李景怡助教.pdf
  • 29-3: 第三章作业分享.pdf
  • 第4章: 基于seq2seq的语音合成
  • 30: 【课件】语音合成第四章
  • 第1节: 概述
  • 31: 【视频】概述
  • 第2节: Sequence-to-Sequence 和 Attention机制
  • 32: 【视频】seq2seq与Attention机制
  • 第3节: 基于Tacotron的端到端语音合成及变体
  • 33: 【视频】Tacotron
  • 第4节: 端到端语音合成的变体(一)
  • 34: 【视频】seq2seq声学模型变体
  • 第5节: 【实践】实现基于Tacotron的声学模型
  • 35: 【视频】实践作业介绍
  • 36-1: 【作业】第四章
  • 36-2: 第四章思路提示.pdf
  • 36-3: 【视频】第四章思路提示
  • 第5章: 端到端语音合成进阶
  • 37: 【课件】语音合成 第五章
  • 第1节: 概述
  • 38: 【视频】概述
  • 第2节: Attention与Transformer
  • 39: 【视频】Attention
  • 40: 【视频】Transformer TTS
  • 第3节: 序列到序列的模型变体
  • 41: 【视频】Transformer加入自注意力机制
  • 42: 【视频】变体2:Transformer中加入RNN
  • 43: 【视频】变体3:Transformer中直接建模局部依赖
  • 第4节: Attention机制探索
  • 44: 【视频】Attention机制探索
  • 第5节: FastSpeech和DurIAN
  • 45: 【视频】FastSpeech and DurIAN
  • 第6节: 【实践】实现基于LSA的attention机制的语音合成
  • 46: 【作业】第五章
  • 第6章: 神经网络声码器
  • 47: 【课件】L6 神经声码器
  • 第1节: 概述
  • 48: 【视频】概述
  • 第2节: 基于Flow的神经声码器
  • 49: 【视频】基于Flow的神经声码器
  • 第3节: 基于GAN的神经声码器:Parallel WaveGAN, MelGAN
  • 50: 【视频】基于GAN的神经声码器
  • 第4节: 实践作业
  • 51: 【作业】第六章
  • 第8章: 总结展望
  • 第1节: 课程回顾
  • 第2节: 语音合成的挑战
  • 第3节: 语音合成前沿展望

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