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学习时长
10周左右/建议每周至少学习6个小时
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答疑服务
专属答疑群/讲师助教均参与
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作业批改
每章节设计作业/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
- 第1章: 语音信号概述
- 第1节: 语音交互
- 第2节: 复杂的声学环境
- 第3节: 前端语音信号处理
- 第4节: 课程安排&推荐阅读
- 第2章: 数字信号处理中的关键概念
- 第1节: 数字信号及其基本运算
- 第2节: 采样定理
- 第3节: 时频分析与傅里叶变换
- 第4节: 实践作业
- 第3章: 自适应滤波方法（一）
- 第1节: 自适应滤波方法（一）
- 第2节: 实践 - Overlalp-save算法
- 第4章: 自适应滤波方法（二）
- 第1节: 自适应滤波方法——RLS算法
- 第2节: 自适应滤波方法——AP算法
- 第3节: 实践 - LMS和RLS算法
- 第5章: 声学回声消除（AEC）和噪声抑制技术
- 第1节: 引言
- 第2节: 子带分解 —— FFTbank
- 第3节: 噪声抑制NS
- 第4节: 实践 - AEC回声消除
- 第5节: 实践作业
- 第6章: 阵列信号处理（一）
- 第1节: 引言
- 第2节: 阵列信号处理的基本概念
- 第3节: 实践 - 经典的波束形成算法
- 第4节: 实践作业
- 第7章: 阵列信号处理（二）
- 第1节: 声源定位技术
- 第2节: 波束形成 —— GSC算法的实际应用
- 第3节: 实践作业
- 第8章: 深度学习用于语音分离（选修）
- 第1节: 基于DNN的语音分离
- 第9章: 端到端语音分离与目标说话人抽取
- 第1节: 语音分离的基本框架
- 第2节: 端到端的单通道语音分离
- 第3节: 端到端的多通道语音分离
- 第4节: 实践 - 基于端到端的语音分离系统
- 第10章: 回声消除与噪声抑制的最新进展
- 第1节: 回声消除的最新进展
- 第2节: 噪声抑制的最新进展
