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深度学习-语音识别实战(基于PyTorch)
Rating: 4.0 out of 5(10 ratings)
148 students

深度学习-语音识别实战(基于PyTorch)

基于深度学习的语音识别算法(论文)实战
Created by唐宇迪 唐
Last updated 9/2020
Chinese (Simplified)
Chinese (Simplified) [Auto],

What you'll learn

  • 掌握语音经典算法及其应用领域
  • 熟练使用PyTorch框架构建语音识别模型
  • 掌握语音识别领域经典论文算法
  • 熟悉语音数据预处理方法
  • 熟练使用深度学习框架进行语音识别任务开发
  • 熟悉语音分离技术落地方案
  • 熟练使用PyTorch框架构建语音分离模型
  • 掌握语音合成最新论文及其算法思想
  • 熟练使用PyTorch构建语音合成模型
  • 掌握变声器构建原理及其应用
  • 熟练使用PyTorch框架构建变声器模型

Course content

12 sections102 lectures12h 49m total length
  • 课程简介7:46
  • 序列网络模型概述分析8:57
  • 网络工作原理概述3:51
  • 注意力机制的作用6:00
  • 加入attention的序列模型整体架构9:23
  • TeacherForcing的作用与训练策略7:11
  • 额外补充-RNN网络模型解读11:52
  • 本章课件下载

Requirements

  • 熟悉Python与深度学习基本算法

Description

基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三部分内容:1.经典论文算法讲解;2.算法源码解读;3.项目实战;通俗讲解语音识别领域当下经典论文思想,详细解读源码中每一核心模块并基于真实数据集展开项目实战。整体课程覆盖语音识别领域四大核心主题:语音识别,语音分离,语音转换,语音合成;每一主题均按照论文思想解读,源码分析,项目实战顺序进行讲解。提供课程所需全部数据集,代码,PPT课件。

Who this course is for:

  • 人工智能,深度学习方向的同学们