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Other IT & Software

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深度学习-语音识别实战（基于PyTorch）

深度学习-语音识别实战（基于PyTorch）

Loại khoá học: Other IT & Software

基于深度学习的语音识别算法（论文）实战

50.000 VND

1.999.000 VND

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Học Online Tiện Lợi

Kích Hoạt Nhanh 2-5 Phút

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Mô tả

基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三部分内容：1.经典论文算法讲解；2.算法源码解读；3.项目实战；通俗讲解语音识别领域当下经典论文思想，详细解读源码中每一核心模块并基于真实数据集展开项目实战。整体课程覆盖语音识别领域四大核心主题：语音识别，语音分离，语音转换，语音合成；每一主题均按照论文思想解读，源码分析，项目实战顺序进行讲解。提供课程所需全部数据集，代码，PPT课件。

Bạn sẽ học được gì

掌握语音经典算法及其应用领域

熟练使用PyTorch框架构建语音识别模型

掌握语音识别领域经典论文算法

熟悉语音数据预处理方法

熟练使用深度学习框架进行语音识别任务开发

熟悉语音分离技术落地方案

熟练使用PyTorch框架构建语音分离模型

掌握语音合成最新论文及其算法思想

熟练使用PyTorch构建语音合成模型

掌握变声器构建原理及其应用

熟练使用PyTorch框架构建变声器模型

Yêu cầu

熟悉Python与深度学习基本算法

Nội dung khoá học

12 sections

seq2seq序列网络模型

8 lectures

课程简介

07:46

序列网络模型概述分析

08:57

网络工作原理概述

03:51

注意力机制的作用

06:00

加入attention的序列模型整体架构

09:23

TeacherForcing的作用与训练策略

07:11

额外补充-RNN网络模型解读

11:52

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00:00

LAS语音识别模型实战

10 lectures

数据源与环境配置

08:39

语料表制作方法

05:33

制作json标注数据

09:20

声音数据处理模块解读

11:11

Pack与Pad操作解析

10:00

编码器模块整体流程

07:10

加入注意力机制

07:46

计算得到每个输出的attention得分

09:34

解码器与训练过程演示

08:38

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00:00

starganvc2变声器论文原理解读

7 lectures

论文整体思路与架构解读

07:26

VCC2016输入数据

07:26

语音特征提取

11:38

生成器模型架构分析

05:11

InstanceNorm的作用解读

07:30

AdaIn的目的与效果

05:08

判别器模块分析

13:10

starganvc2变声器源码实战

12 lectures

数据与项目文件解读

07:00

环境配置与工具包安装

08:02

数据预处理与声音特征提取

13:46

生成器构造模块解读

09:07

下采样与上采样操作

07:54

starganvc2版本标签输入分析

06:00

生成器前向传播维度变化

07:03

判别器模块解读

07:49

论文损失函数

08:02

源码损失计算流程

06:07

测试模块-生成转换语音

09:05

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00:00

语音分离ConvTasnet模型

6 lectures

语音分离任务分析

03:32

经典语音分离模型概述

07:05

DeepClustering论文解读

05:53

TasNet编码器结构分析

10:38

DW卷积的作用与效果

04:26

基于Mask得到分离结果

05:51

ConvTasnet语音分离实战

9 lectures

数据准备与环境配置

11:19

训练任务所需参数介绍

07:10

DataLoader定义

04:57

采样数据特征编码

07:22

编码器特征提取

07:19

构建更大的感受区域

10:01

解码得到分离后的语音

06:39

测试模块所需参数

03:57

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00:00

语音合成技术概述

2 lectures

语音合成技术概述

05:44

语音合成技术概述

09:43

语音合成tacotron最新版实战

13 lectures

语音合成项目所需环境配置

09:03

所需数据集介绍

04:34

路径配置与整体流程解读

09:03

Dataloader构建数据与标签

11:54

编码层要完成的任务

08:08

得到编码特征向量

06:41

解码器输入准备

08:05

解码器流程梳理

09:07

注意力机制应用方法

08:32

得到加权的编码向量

10:14

模型输出结果

09:47

损失函数与预测

06:27

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00:00

基础补充-PyTorch框架基本处理操作

9 lectures

PyTorch框架发展趋势简介

08:25

框架安装方法（CPU与GPU版本）

05:13

PyTorch基本操作简介

09:25

自动求导机制

10:59

线性回归DEMO-数据与参数配置

08:56

线性回归DEMO-训练回归模型

10:08

常见tensor格式

07:10

Hub模块简介

08:25

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00:00

PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务

6 lectures

气温数据集与任务介绍

06:42

按建模顺序构建完成网络架构

11:38

简化代码训练网络模型

11:04

分类任务概述

05:12

构建分类网络模型

09:40

DataSet模块介绍与应用方法

10:11

算法补充-卷积神经网络原理与参数解读

12 lectures

卷积神经网络应用领域

07:25

卷积的作用

09:23

卷积特征值计算方法

08:07

得到特征图表示

06:59

步长与卷积核大小对结果的影响

08:11

边缘填充方法

06:30

特征图尺寸计算与参数共享

07:02

池化层的作用

05:38

整体网络架构

06:20

VGG网络架构

06:16

残差网络Resnet

07:41

感受野的作用

05:46

策略补充-迁移学习与Resnet网络架构

8 lectures

迁移学习的目标

05:31

迁移学习策略

07:11

迁移学习策略

11:54

Resnet网络细节

12:41

Resnet基本处理操作

06:17

shortcut模块

08:31

加载训练好的权重

07:01

迁移学习效果对比

09:01

Đánh giá của học viên

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Course Rating

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