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语音算法原理解析课

📚 共计 30 章节
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01
语音信号基础
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02
语音信号预处理
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03
时域特征提取
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04
频域特征提取
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05
倒谱分析与MFCC
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06
滤波器组（Filter Banks）特征
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07
语音增强基础
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08
噪声抑制与降噪
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09
声源定位与分离
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10
语音活动检测（VAD）进阶
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11
隐马尔可夫模型（HMM）
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12
高斯混合模型（GMM）
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13
动态时间规整（DTW）
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14
语言模型基础
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15
深度学习入门（语音方向）
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16
循环神经网络（RNN）
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17
连接主义时间分类（CTC）
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18
注意力机制（Attention）
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19
Transformer在语音中的应用
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20
端到端语音识别（LAS）
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21
语音合成（TTS）基础
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22
Tacotron系列模型
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23
WaveNet与声码器
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24
说话人识别（声纹识别）
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25
语音情感识别
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26
关键词唤醒（KWS）
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27
语音分离（Speech Separation）
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28
多任务学习与自监督学习
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29
语音识别系统搭建
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30
语音算法工程化
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