Основы машинного обучения для обработки речи

Технологии обработки речи быстро развиваются, и сегодня они используются во всем, начиная от виртуальных ассистентов и заканчивая автоматизированным обслуживанием клиентов. Этот курс дает прочное, фундаментальное понимание всего конвейера обработки речи, начиная от необработанных звуковых сигналов и проходя через классическую инженерию особенностей до современных архитектур глубокого обучения. К концу курса вы будете готовы реализовать фундаментальные модели для таких задач, как распознавание речи и обнаружение голосовой активности с использованием современных методов. Что вы узнаете: * Понимание физики звука и принципов цифрового представления звука, включая выборку, квантование и основы обработки сигналов. * Практика основных методов экстракции акустических особенностей, таких как коэффициенты Mel-Frequency Cepstral (MFCCs) и спектрограммы. * Освоение основных моделей машинного обучения (например, скрытых марковских моделей и гауссовых моделей смесей) и переход к современным структурам глубокого обучения. * Применять концепции моделирования последовательности-последовательности, включая основные механизмы внимания и основы трансформаторной архитектуры, относящиеся к речевым задачам. * Настройка и обучение базовых моделей для ключевых приложений, таких как автоматическое распознавание речи (ASR) и классификация голоса. Материал начинается с основной терминологии и основ обработки сигналов, продвигается через инженерию особенностей и заканчивается рассмотрением подходов к глубоким нейронным сетям и моделей реализации для обычных речевых задач. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в области обработки речи и машинного обучения, которые хотят получить практическое, основанное на тексте введение в эту область. Начните накапливать опыт в одной из самых быстрорастущих областей искусственного интеллекта уже сегодня.