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语言识别是一门研究如何让计算机能够理解和处理人类语言的学科。这门课程旨在介绍语言识别的基本原理、技术和应用，以及相关领域的最新研究进展。
课程概览
课程内容:
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语音信号处理基础: 介绍语音信号的特性和数字信号处理的基本概念，包括音频采样、滤波、频谱分析等。
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语音特征提取: 学习如何从语音信号中提取有用的特征，如短时能量、过零率、梅尔频率倒谱系数（MFCC）等。
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隐马尔可夫模型（HMM）: 研究HMM在语言识别中的应用，包括声学建模和语言建模。
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音素识别: 探讨音素识别的基本原理和方法，包括基于HMM的音素识别算法和训练过程。
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语音识别系统架构: 介绍典型的语音识别系统架构，包括前端特征提取、声学建模、语言模型等组成部分。
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深度学习在语音识别中的应用: 引入深度学习技术在语音识别中的应用，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
授课讲师
个人技能： 精通Huawei LiteOS Studio，能够高效开发物联网应用。 熟练操作华为物联网操作平台，擅长设备管理和数据分析。 熟悉物联网bearPi开发套件，能够设计和实施创新的物联网项目。 授课特色： 倪老师的授课风格细致、风趣、生动，富有责任心。 他注重理论与实践相结合，通过实际案例让复杂的技术概念变得易于理解。 课堂氛围活跃，鼓励学生积极参与，提高学生的实践操作能力。 倪老师致力于提供高质量的教学，帮助学生在物联网领域打下坚实的基础。 倪老师以其专业的技术背景和丰富的教学经验，为学生提供了深入浅出、富有启发性的物联网教育，深受学生好评。
课程大纲
- 第1章语音处理介绍
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第1节 语音处理介绍
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第2节 语音预处理基础
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第3节 语音信号分析及特征提取
- 第2章语音识别
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第1节 语音识别
- 第3章语音合成
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第1节 语音合成
- 第4章传统声学模型GMM-HMM
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第1节 GMM
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第2节 HMM
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第3节 GMM+HMM
实验列表
| 节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
| 第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
| 第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
| 第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
| 第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
| 第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
| 第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
| 第8节 | 17:00 - 17:40 |
| 天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
|---|
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2023-08-29
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