语音识别实战系列

语音识别实战系列
共7节 3人在学 课程详情
  • 1 节seq2seq序列网络模型

    • 1-序列网络模型概述分析
    • 2-工作原理概述
    • 3-注意力机制的作用
    • 4-加入attention的序列模型整体架构
    • 5-TeacherForcing的作用与训练策略.mp4
    • 6-额外补充-RNN网络模型解读.mp4
  • 2 节LAS模型语音识别实战

    • 1-数据源与环境配置
    • 2-语料表制作方法
    • 3-制作json标注数据
    • 4-声音数据处理模块解读
    • 5-Pack与Pad操作解析
    • 6-编码器模块整体流程
    • 7-加入注意力机制.mp4
    • 8-计算得到每个输出的attention得分
    • 9-解码器与训练过程演示
  • 3 节starganvc2变声器论文原理解读

    • 1-论文整体思路与架构解读.mp4
    • 2-VCC2016输入数据.
    • 3-语音特征提取
    • 4-生成器模型架构分析
    • 5-InstanceNorm的作用解读
    • 6-AdaIn的目的与效果.
    • 7-判别器模块分析
  • 4 节staeganvc2变声器源码实战

    • 1-数据与项目文件解读
    • 2-环境配置与工具包安装
    • 3-数据预处理与声音特征提取.
    • 4-生成器构造模块解读
    • 5-下采样与上采样操作
    • 6-starganvc2版本标签输入分析
    • 7-生成器前向传播维度变化
    • 8-判别器模块解读
    • 9-论文损失函数
    • 10-源码损失计算流程
    • 11-测试模块-生成转换语音
  • 5 节语音分离ConvTasnet模型

    • 1-语音分离任务分析
    • 2-经典语音分离模型概述
    • 3-DeepClustering论文解读
    • 4-TasNet编码器结构分析
    • 5-DW卷积的作用与效果
    • 6-基于Mask得到分离结果
  • 6 节ConvTasnet语音分离实战

    • 1-数据准备与环境配置
    • 2-训练任务所需参数介绍
    • 3-DataLoader定义
    • 4-采样数据特征编码
    • 5编码器特征提取
    • 6-构建更大的感受区域
    • 7-解码得到分离后的语音
    • 8-测试模块所需参数
  • 7 节语音合成tacotron最新版实战

    • 1-语音合成项目所需环境配置
    • 2-所需数据集介绍
    • 3-路径配置与整体流程解读
    • 4-Dataloader构建数据与标签
    • 5-编码层要完成的任务
    • 6-得到编码特征向量
    • 7-解码器输入准备
    • 8-解码器流程梳理
    • 9-注意力机制应用方法
    • 10-得到加权的编码向量
    • 11-模型输出结果
    • 12-损失函数与预测

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    课时介绍

    本课程从 AI 基础认知切入,主要学习InstanceNorm的作用解读

    课程介绍

    该视频主要讲述了语音识别的基本原理和过程,通过类比谍战片中的情报翻译来阐述语音数据转化为文字信息的任务。介绍了语音识别任务中的两个关键步骤:编码和解码,即将语音信号转化为特征向量,再通过解码将特征向量转化为文字。同时,还提及了序列到序列的网络模型,并强调了编码器和解码器的作用。最后,视频简单回顾了RNN结构,并指出了在语音识别领域中,RNN结构逐渐被其他更先进的模型所取代的趋势。

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