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人工智能智能語音技術(shù)的深度解析

課程編號:22070

課程價格:¥21200/天

課程時長:2 天

課程人氣:1109

行業(yè)類別:不限行業(yè)     

專業(yè)類別:人工智能 

授課講師:胡忠

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對象】


【培訓(xùn)收益】


 

一.語音識別的定義和概要簡述

a) 語音識別的發(fā)展簡史

i. 1950貝爾實驗室首次實現(xiàn)Audrey英文數(shù)字識別系統(tǒng)

ii. 1970--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(fā)展

iii. 1980--隱馬爾科夫模型( HMM )、N-gram語言模型

iv. 1990提出了區(qū)分性的模型訓(xùn)練方法MCEMMI,使得語音識別的精確度日益提高

v. 2000--神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Hinton提出深度置信網(wǎng)絡(luò)

 

b) 語音識別技術(shù)簡要原理

i. 聲音模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號

ii. 香農(nóng)定理傅里葉變換

iii. 硬件傳感器技術(shù)的迭代和進步

二.語音識別在日常生活中的應(yīng)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(tǒng)的語音識別方法和原理

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(xué)模型

1. 隱馬爾科夫模型

c) 語言模型

1. CRF條件隨機場

.深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代語音識別場景

a) 端到端(END-TO-END)的概念

a) 特征工程的取消

b) 用大規(guī)模參數(shù)擬合和逼近

b) 神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)的概念

a) 感知機和神經(jīng)元,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),深度學(xué)習(xí)的概念

b) 算力和數(shù)據(jù)規(guī)模的提升,促進了擬合客觀物理世界準確率的提升

c) CNNRNN,LSTM,BILSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)

a) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的模型架構(gòu)

b) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN的模型架構(gòu)

c) LSTMBILSTM的模型架構(gòu)

d) Transformer模型架構(gòu)

a) Transformer+Attention注意力機制的模型架構(gòu)

.語音技術(shù)在各個應(yīng)用場景中的應(yīng)用

a) 語音識別科大訊飛語音輸入法,門禁系統(tǒng),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(xué)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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