語音算法培訓(xùn)

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【第一天】語音信號(hào)處理與基礎(chǔ)算法

1. 培訓(xùn)目標(biāo)

·?培訓(xùn)安排說明

·?培訓(xùn)目標(biāo)及學(xué)習(xí)路徑

2. 語音信號(hào)基礎(chǔ)

·?聲音的物理屬性與感知特性

·?數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)概念

o?取樣、量化、編碼

o?時(shí)域與頻域分析

3. 語音信號(hào)預(yù)處理

·?端點(diǎn)檢測（VAD）

·?預(yù)加重、分幀與加窗

·?常用窗函數(shù)原理與作用

·?實(shí)戰(zhàn)演練：讀取語音數(shù)據(jù)并完成預(yù)處理

4. 特征提取算法

·?常用特征介紹（短時(shí)能量、過零率）

·?MFCC、梅爾頻率倒譜系數(shù)

·?PLP、LPCC等其他特征

·?實(shí)戰(zhàn)演練：提取MFCC特征

5. 語音增強(qiáng)與降噪

·?噪聲類型與常見來源

·?時(shí)間域、頻域降噪算法

o?均值濾波、譜減法、Wiener濾波

·?實(shí)戰(zhàn)演練：簡單噪聲抑制實(shí)現(xiàn)

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【第二天】語音識(shí)別與進(jìn)階算法

1. 語音識(shí)別基礎(chǔ)

·?語音識(shí)別系統(tǒng)基本架構(gòu)

·?聲學(xué)模型、語言模型與解碼器簡介

·?基于HMM、GMM-DNN的傳統(tǒng)語音識(shí)別模型

2. 深度學(xué)習(xí)在語音算法中的應(yīng)用

·?端到端語音識(shí)別（CTC、Seq2Seq、Transformer）

·?常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（CNN、RNN、LSTM等）

·?主流開源工具和框架介紹（Kaldi、TensorFlow、PyTorch、ESPnet等）

3. 語音合成（TTS）入門

·?TTS原理與流程

·?常見架構(gòu)（基于unit selection、基于深度學(xué)習(xí)的Tacotron、WaveNet等）

·?簡要案例演示：文本轉(zhuǎn)語音合成流程

4. 語音喚醒與說話人識(shí)別

·?關(guān)鍵詞喚醒（KWS）原理及算法

·?說話人識(shí)別（Speaker Recognition）與驗(yàn)證

·?簡要案例演示與實(shí)驗(yàn)

5. 綜合實(shí)戰(zhàn)與應(yīng)用案例

·?搭建一個(gè)簡易的語音識(shí)別/合成demo

·?常見問題討論與算法優(yōu)化

·?行業(yè)應(yīng)用分享（智能硬件、語音助手、會(huì)議轉(zhuǎn)寫等）

6. 總結(jié)與進(jìn)階指引

·?行業(yè)發(fā)展趨勢與技術(shù)路線

·?進(jìn)階學(xué)習(xí)建議和資源推薦

·?提問與交流

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如果需要指定使用某一類工具/開發(fā)環(huán)境（如Python+Kaldi，C++等）

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