Fondamenti di apprendimento automatico per l'elaborazione del parlato

Comprendere come gli algoritmi di apprendimento automatico analizzano e sintetizzano il linguaggio umano è essenziale per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale moderna. Questo corso fornisce una solida comprensione fondamentale dell'intera pipeline di elaborazione del parlato, a partire dai segnali audio grezzi e passando attraverso l'ingegneria delle funzionalità classiche alle architetture di deep learning all'avanguardia. Alla fine, sarete pronti a implementare modelli di base per attività come il riconoscimento vocale e il rilevamento dell'attività vocale utilizzando tecniche moderne. Cosa imparerai: * Comprendere la fisica del suono e i principi della rappresentazione audio digitale, compresi campionamento, quantizzazione e basi di elaborazione del segnale. * Praticare tecniche di estrazione di caratteristiche acustiche essenziali come Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) e spettrogrammi. * Modelli di apprendimento automatico di base (come modelli di Markov nascosti e modelli Gaussian Mixture) e transizione a moderne strutture di apprentimento profondo (RNN e CNN). * Applicare concetti di modellazione sequenza-sequenza, inclusi i meccanismi di attenzione di base e le fondamenta dell'architettura del trasformatore rilevanti per le attività di discorso. * Configurare e addestrare modelli di base per applicazioni chiave come il riconoscimento automatico della voce (ASR) e la classificazione vocale. Il materiale inizia con la terminologia di base e le basi dell'elaborazione del segnale, progredisce attraverso l'ingegneria delle funzionalità e si conclude con un esame degli approcci delle reti neurali profonde e dei modelli di implementazione per le attività di linguaggio comune. Questo corso è progettato per i principianti assoluti nell'elaborazione del linguaggio e nell'apprendimento automatico che desiderano un'introduzione pratica e basata sul testo al campo. Inizia oggi stesso a sviluppare le tue competenze in una delle aree in più rapida crescita dell'intelligenza artificiale.