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人工智能智能语音技术的深度解析

课程编号:22070

课程价格:¥21200/天

课程时长:2 天

课程人气:716

行业类别:不限行业     

专业类别:人工智能 

授课讲师:胡忠

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】


【培训收益】


 

一.语音识别的定义和概要简述

a) 语音识别的发展简史

i. 1950贝尔实验室首次实现Audrey英文数字识别系统

ii. 1970--美国国防部研究所(DARPA)赞助了五年期限的语音理解研究项目,推动了语音识别的一次大发展

iii. 1980--隐马尔科夫模型( HMM )、N-gram语言模型

iv. 1990提出了区分性的模型训练方法MCEMMI,使得语音识别的精确度日益提高

v. 2000--神经网络之父Hinton提出深度置信网络

 

b) 语音识别技术简要原理

i. 声音模拟信号转换成数字信号

ii. 香农定理傅里叶变换

iii. 硬件传感器技术的迭代和进步

二.语音识别在日常生活中的应用场景

a) 语音识别,声纹识别

b) 机器翻译,语音合成

c) 对话机器人

三.传统的语音识别方法和原理

a) 前端信号处理

1. 语音活动检测

2. 降噪,回音消除混响消除

3. 声源定位,波束形成

b) 声学模型

1. 隐马尔科夫模型

c) 语言模型

1. CRF条件随机场

.深度学习神经网络时代语音识别场景

a) 端到端(END-TO-END)的概念

a) 特征工程的取消

b) 用大规模参数拟合和逼近

b) 神经元和神经网络,深度学习的概念

a) 感知机和神经元,神经网络,深度学习的概念

b) 算力和数据规模的提升促进了拟合客观物理世界准确率的提升

c) CNNRNNLSTMBILSTM神经网络模型架构

a) 卷积神经网络CNN的模型架构

b) 循环神经网络RNN的模型架构

c) LSTMBILSTM的模型架构

d) Transformer模型架构

a) Transformer+Attention注意力机制的模型架构

.语音技术在各个应用场景中的应用

a) 语音识别科大讯飞语音输入法门禁系统智能问答智能音箱

b) 声纹识别生物特征检测识别

c) 机器翻译搜狗语音翻译笔,旅游留学中英互译,中西互译,中法互译等

d) 语音合成名人的声音模拟和合成

e) 对话机器人银行智能语音智能客服

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