Học máy cơ bản cho xử lý giọng nói

Công nghệ nói đang phát triển nhanh chóng, cung cấp mọi thứ từ trợ lý ảo đến dịch vụ khách hàng tự động. Chương trình này cung cấp một nền tảng vững chắc, hiểu biết cơ bản về toàn bộ hệ thống xử lý giọng nói, bắt đầu từ tín hiệu âm thanh thô và chuyển qua kỹ thuật đặc điểm cổ điển đến kiến trúc học sâu hiện đại. Cuối cùng, bạn sẽ được chuẩn bị để thực hiện các mô hình cơ bản cho các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói và phát hiện hoạt động giọng bằng cách sử dụng các kỹ thuật hiện đại. Bạn sẽ học được: * Hiểu về vật lý của âm thanh và các nguyên tắc của ấn bản âm nhạc kỹ thuật số, bao gồm lấy mẫu, lượng tử hóa và xử lý tín hiệu cơ bản. * Thực hành các kỹ thuật chiết xuất tính năng âm thanh thiết yếu như Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCCs) và spectograms. * Mô hình học máy cơ bản (như Mô hình Markov ẩn và Mô hình hỗn hợp Gaussian) và chuyển đổi sang cấu trúc học sâu hiện đại (RNN và CNN). * Apply sequence-to-sequence modeling concepts, bao gồm cơ chế chú ý cơ bản và nền tảng kiến trúc biến đổi liên quan đến các nhiệm vụ phát âm. * Cấu hình và huấn luyện các mô hình cơ bản cho các ứng dụng chính như nhận diện giọng nói tự động (ASR) và phân loại giọng. Vật liệu bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và cơ bản xử lý tín hiệu, tiến triển qua kỹ thuật tính năng, và kết thúc với một cuộc kiểm tra các phương pháp mạng nơron sâu và mô hình thực hiện cho các nhiệm vụ nói chung. Chương trình này được thiết kế cho những người mới bắt đầu với xử lý giọng nói và học máy, những người muốn có một sự giới thiệu thực tế, dựa trên văn bản về lĩnh vực này. Không cần phải có kiến thức chuyên môn trước đó. Bắt đầu xây dựng chuyên môn của bạn trong một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất của trí tuệ nhân tạo hôm nay.