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智能語音技術的深度解析

課程編號:34605

課程價格:¥21200/天

課程時長:2 天

課程人氣:447

行業類別:行業通用     

專業類別:管理技能 

授課講師:胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓對象】


【培訓收益】


語音識別的定義和概要簡述
a)語音識別的發展簡史
i.1950年—貝爾實驗室首次實現Audrey英文數字識別系統
ii.1970年--美國國防部研究所(DARPA)贊助了五年期限的語音理解研究項目,推動了語音識別的一次大發展
iii.1980年--隱馬爾科夫模型( HMM )、N-gram語言模型
iv.1990年—提出了區分性的模型訓練方法MCE和MMI,使得語音識別的精確度日益提高
v.2000年--神經網絡之父Hinton提出深度置信網絡

b)語音識別技術簡要原理
i.聲音模擬信號轉換成數字信號
ii.香農定理,傅里葉變換
iii.硬件傳感器技術的迭代和進步
二.語音識別在日常生活中的應用場景
a)語音識別,聲紋識別
b)機器翻譯,語音合成
c)對話機器人
三.傳統的語音識別的方法和原理
a)前端信號處理
1.語音活動檢測
2.降噪,回音消除,混響消除
3.聲源定位,波束形成
b)聲學模型
1.隱馬爾科夫模型
c)語言模型
1.CRF條件隨機場
四.深度學習神經網絡時代的語音識別場景
a)端到端(END-TO-END)的概念
a)特征工程的取消
b)用大規模參數擬合和逼近
b)神經元和神經網絡,深度學習的概念
a)感知機和神經元,神經網絡,深度學習的概念
b)算力和數據規模的提升,促進了擬合客觀物理世界準確率的提升
c)CNN,RNN,LSTM,BILSTM神經網絡模型架構
a)卷積神經網絡CNN的模型架構
b)循環神經網絡RNN的模型架構
c)LSTM和BILSTM的模型架構
d)Transformer模型架構
a)Transformer+Attention注意力機制的模型架構
五.語音技術在各個應用場景中的應用
a)語音識別—科大訊飛語音輸入法,門禁系統,智能問答,智能音箱
b)聲紋識別—生物特征檢測識別
c)機器翻譯—搜狗語音翻譯筆,旅游留學中英互譯,中西互譯,中法互譯等
d)語音合成—名人的聲音模擬和合成
e)對話機器人—銀行智能語音,智能客服 

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