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【第一天】語(yǔ)音信號(hào)處理與基礎(chǔ)算法
1. 培訓(xùn)目標(biāo)
·?培訓(xùn)安排說明
·?培訓(xùn)目標(biāo)及學(xué)習(xí)路徑
2. 語(yǔ)音信號(hào)基礎(chǔ)
·?聲音的物理屬性與感知特性
·?數(shù)字信號(hào)處理基礎(chǔ)概念
o?取樣、量化、編碼
o?時(shí)域與頻域分析
3. 語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理
·?端點(diǎn)檢測(cè)（VAD）
·?預(yù)加重、分幀與加窗
·?常用窗函數(shù)原理與作用
·?實(shí)戰(zhàn)演練：讀取語(yǔ)音數(shù)據(jù)并完成預(yù)處理
4. 特征提取算法
·?常用特征介紹（短時(shí)能量、過零率）
·?MFCC、梅爾頻率倒譜系數(shù)
·?PLP、LPCC等其他特征
·?實(shí)戰(zhàn)演練：提取MFCC特征
5. 語(yǔ)音增強(qiáng)與降噪
·?噪聲類型與常見來源
·?時(shí)間域、頻域降噪算法
o?均值濾波、譜減法、Wiener濾波
·?實(shí)戰(zhàn)演練：簡(jiǎn)單噪聲抑制實(shí)現(xiàn)
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【第二天】語(yǔ)音識(shí)別與進(jìn)階算法
1. 語(yǔ)音識(shí)別基礎(chǔ)
·?語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)基本架構(gòu)
·?聲學(xué)模型、語(yǔ)言模型與解碼器簡(jiǎn)介
·?基于HMM、GMM-DNN的傳統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別模型
2. 深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音算法中的應(yīng)用
·?端到端語(yǔ)音識(shí)別（CTC、Seq2Seq、Transformer）
·?常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（CNN、RNN、LSTM等）
·?主流開源工具和框架介紹（Kaldi、TensorFlow、PyTorch、ESPnet等）
3. 語(yǔ)音合成（TTS）入門
·?TTS原理與流程
·?常見架構(gòu)（基于unit selection、基于深度學(xué)習(xí)的Tacotron、WaveNet等）
·?簡(jiǎn)要案例演示：文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音合成流程
4. 語(yǔ)音喚醒與說話人識(shí)別
·?關(guān)鍵詞喚醒（KWS）原理及算法
·?說話人識(shí)別（Speaker Recognition）與驗(yàn)證
·?簡(jiǎn)要案例演示與實(shí)驗(yàn)
5. 綜合實(shí)戰(zhàn)與應(yīng)用案例
·?搭建一個(gè)簡(jiǎn)易的語(yǔ)音識(shí)別/合成demo
·?常見問題討論與算法優(yōu)化
·?行業(yè)應(yīng)用分享（智能硬件、語(yǔ)音助手、會(huì)議轉(zhuǎn)寫等）
6. 總結(jié)
