Konuşma İşleme için Makine Öğrenmesi Temelleri

Konuşma teknolojisi hızla gelişerek, sanal asistanlardan otomatik müşteri hizmetlerine kadar her şeyi güçlendiriyor. Makine öğrenimi algoritmalarının insan dilini nasıl analiz edip sentezlediğini anlamak, modern yapay zeka gelişimi için şart. Bu kurs, ham ses sinyallerinden başlayarak klasik özellik mühendisliğinden en son derin öğrenme mimarilerine kadar tüm konuşma işleme boru hattının sağlam, temel anlayışını sağlar. Sonunda, konuşma tanıma ve ses aktivitesi tespiti gibi görevler için temel modelleri uygulamaya hazır olacaksınız. Ne öğreneceksin: * Ses fiziğini ve örnekleme, kuantumlama ve sinyal işleme temelleri de dahil olmak üzere dijital ses temsilinin ilkelerini anlamak. * Mel-Frekans Cepstral katsayıları (MFCC) ve spektrogramlar gibi temel akustik özellik çıkarma tekniklerini uygulama. * Temel makine öğrenme modellerini (Gizli Markov Modelleri ve Gauss Karışım Modelleri gibi) ve modern derin öğrenme yapılarına (RNN ve CNN) geçişi yönetmek. * Konuşma görevleri ile ilgili temel dikkat mekanizmaları ve dönüşüm mimari temelleri de dahil olmak üzere diziden diziye modelleme kavramlarını uygulayın. * Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) ve ses sınıflandırması gibi kilit uygulamalar için temel modeller oluşturmak ve eğitmek. Malzeme çekirdek terminoloji ve sinyal işleme temelleriyle başlar, özellik mühendisliği yoluyla ilerler ve derin sinir ağı yaklaşımlarının ve ortak konuşma görevleri için uygulama paternlerinin incelenmesiyle sonuçlanır. Bu ders, konuşma işleme ve makine öğrenimi alanında pratik, metin tabanlı bir giriş yapmak isteyen kesin acemiler için tasarlanmıştır. Önceden uzmanlık bilgisi gerekmez. Yapay zekanın en hızlı büyüyen alanlarından birinde uzmanlığınızı bugün inşa etmeye başlayın.