课程价格 ：
¥999.00
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学习时长
3个月左右/每周至少6小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
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课程有效期
一年/告别拖延，温故知新
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- 1： 语音识别课前准备-kaldi安装流程
- 2-1： 语音识别第六期开课仪式
- 2-2： 【视频】语音识别第六期开课仪式
- 第1章: 语音识别综述
- 第1节: 课程概述
- 3： 【课件】L1 Intro
- 第2节: 语音识别概述
- 4： 【视频】语音识别概述
- 第3节: 现代语音识别框架
- 5： 【视频】现代语音识别框架
- 第2章: 语音信号处理及特征提取
- 6： 【课件】语音特征提取
- 第1节: 本节导读
- 7： 【视频】本节导读
- 第2节: 信号处理基础知识
- 8： 【视频】基础知识
- 第3节: 语音特征提取
- 9： 【视频】Fbank与MFCC特征
- 第4节: 实践：语音信号处理及特征提取
- 10： 【视频】实践代码解读
- 11： 【作业】第二章
- 第3章: GMM以及EM算法
- 第1节: GMM模型
- 第2节: EM算法
- 第3节: 实践
- 第4节: 实践作业
- 第4章: HMM模型
- 第1节: HMM模型
- 第2节: 实践：HMM模型
- 第3节: 作业
- 第5章: 基于GMM-HMM的语音识别系统
- 第1节: 基于孤立词的GMM-HMM语音识别系统
- 第2节: 基于单音素的GMM-HMM语音识别系统
- 第3节: 实践：基于GMM-HMM语音识别系统
- 第6章: DNN-HMM声学模型
- 第1节: GMM-HMM语音识别系统(回顾)
- 第2节: DNN-HMM语音识别系统
- 第3节: 实践：DNN-HMM声学模型
- 第7章: 语言模型
- 第1节: 概念及流程图
- 第2节: 统计语言模型与N-gram语言模型
- 第3节: 平滑算法
- 第4节: 语言模型的存储格式
- 第5节: RNN语言模型
- 第6节: 大词汇量连续语音识别
- 第7节: 实践：语言模型
- 第8章: 基于WFST的解码器
- 第1节: 解码
- 第2节: 解码器
- 第3节: WFST介绍
- 第4节: 识别中的WFST—基于Kaldi
- 第5节: 实践：基于WFST的解码器
- 第9章: 区分性训练
- 第1节: 区分性训练与LF-MMI
- 第2节: 作业
- 第10章: 端到端语音识别
- 第1节: 端到端语音识别的动机
- 第2节: wenet
- 第11章: 总结展望
- 第1节: 课程回顾与展望
请选择自己感兴趣的领域
