Fundamentos de aprendizado de máquina para processamento de fala

A tecnologia de fala está avançando rapidamente, impulsionando tudo, desde assistentes virtuais até atendimento automatizado ao cliente.Entender como os algoritmos de aprendizado de máquina analisam e sintetizam a linguagem humana é essencial para o desenvolvimento de IA moderna. Este curso fornece uma compreensão sólida e fundamental de todo o pipeline de processamento de fala, começando com sinais de áudio brutos e passando pela engenharia de recursos clássica para arquiteturas de aprendizado profundo de última geração. No final, você estará preparado para implementar modelos fundamentais para tarefas como reconhecimento de fala e detecção de atividade de voz usando técnicas modernas. O que você vai aprender: * Compreender a física do som e os princípios da representação de áudio digital, incluindo amostragem, quantização e noções básicas de processamento de sinais. * Pratique técnicas essenciais de extração de recursos acústicos, como coeficientes cepstrais de frequência MEL (MFCCs) e espectogramas. * Dominar modelos fundamentais de aprendizado de máquina (como Modelos de Markov Ocultos e Modelos Gaussianos de Mistura) e transição para estruturas modernas de aprendizagem profunda (RNNs e CNNs). * Aplicar conceitos de modelagem de sequência a sequências, incluindo mecanismos básicos de atenção e fundamentos de arquitetura de transformadores relevantes para tarefas de fala. * Configurar e treinar modelos básicos para aplicações-chave como Reconhecimento Automático de Fala (ASR) e classificação de voz. O material começa com a terminologia básica e os conceitos básicos de processamento de sinais, progride através da engenharia de recursos e conclui com um exame das abordagens de redes neurais profundas e padrões de implementação para tarefas de fala comuns. Este curso é projetado para iniciantes absolutos em processamento de fala e aprendizado de máquina que desejam uma introdução prática e baseada em texto ao campo. Comece a construir sua experiência em uma das áreas de mais rápido crescimento da inteligência artificial hoje.