• 学习时长

    3个月左右/每周至少6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,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 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

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