深度學(xué)習(xí)語音識別教程

音頻處理、特征提取、說話人識別、機器學(xué)習(xí)和帶有編碼示例的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

課程英文名：Speaker Recognition ?By Award Winning Textbook Author

此視頻教程共4.0小時，中英雙語字幕，畫質(zhì)清晰無水印，源碼附件全

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課程編號：387百度網(wǎng)盤地址：https://pan.baidu.com/s/1_eoVIwUijTDjw8v5pVDccA?pwd=ndku

課程內(nèi)容

你將會學(xué)到的

• 說話人識別的基本概念和核心算法

• 音頻處理和聲學(xué)

• 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識

• 音頻和語音的編碼實踐和工具包

• 用于機器學(xué)習(xí)的 Python 和 PyTorch

• 從頭開始構(gòu)建說話人識別系統(tǒng)

要求

• 大學(xué)水平的數(shù)學(xué)

• 有機器學(xué)習(xí)或編碼經(jīng)驗者優(yōu)先

說明

本課程介紹說話人識別技術(shù)。

說話人識別是音頻處理、生物識別和機器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域，具有多種應(yīng)用。你可以在你的智能手機、智能家居設(shè)備和各種商業(yè)服務(wù)上找到說話人識別的應(yīng)用。

在本課程中，我們將從介紹說話人識別技術(shù)的歷史開始，看看它是如何從簡單的人類努力演變?yōu)榛诂F(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的智能系統(tǒng)的。

我們將涵蓋聲學(xué)、感知、音頻處理、信號處理和特征提取的基礎(chǔ)知識，因此您不需要這些領(lǐng)域的背景知識。我們還將介紹流行的機器學(xué)習(xí)方法，例如高斯混合模型、支持向量機、因子分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

我們將專注于如何構(gòu)建基于聲學(xué)特征和機器學(xué)習(xí)模型的說話人識別系統(tǒng)，重點是現(xiàn)代說話人識別與深度學(xué)習(xí)，例如推理邏輯、損失函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞牟煌x擇。

我們還將討論數(shù)據(jù)處理技術(shù)，例如數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)擴充和數(shù)據(jù)融合。

我們提供了許多實踐練習(xí)和編碼示例，以幫助您真正掌握本課程中介紹的主題，并提供了一個最終項目來指導(dǎo)您從頭開始構(gòu)建自己的說話人識別系統(tǒng)。

如果你是一名對人工智能或信號處理感興趣的大學(xué)生，或者從事相關(guān)技術(shù)工作的軟件工程師、系統(tǒng)架構(gòu)師或產(chǎn)品經(jīng)理，那么這門課程絕對適合你！

此課程面向哪些人：

• 大學(xué)生或研究生

• 大學(xué)或行業(yè)的工程師、研究人員和項目經(jīng)理

• 對人工智能感興趣的普通觀眾

• 炫酷科技愛好者

計算機字幕視頻教程網(wǎng)https://blog.ittutorial.top/ ?持續(xù)更新Udemy，Coursera等在線課堂上的視頻教程，類別涵蓋人工智能、機器學(xué)習(xí)、編程語言、游戲開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)安全、云計算、Linux運維、面試技巧等計算機學(xué)科的全部知識。

所有視頻教程均包含中英雙語字幕、練習(xí)源碼及配套的補充資料。