AI人工智能技术 Python TensorFlow机器学习实战教程 第9章 语音处理 共16页.pptx

【课程简介】 本课程适合所有需要学习自然语言处理技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85239205 【全部课程列表】 第1章 机器学习概述 共18页.pptx 第2章 Tensorflow基础 共15页.pptx 第3章 Tensorflow进阶 共11页.pptx 第4章 线性模型 共14页.pptx 第5章 支持向量机 共19页.pptx 第6章 神经网络 共41页.pptx 第7章 无监督学习 共13页.pptx 第8章 自然语言文本处理 共24页.pptx 第9章 语音处理 共16页.pptx 第10章 图像处理 共21页.pptx 第11章 人脸识别 共19页.pptx 【课程内容概述】 本课程是关于AI人工智能技术的实践教程，特别关注Python和TensorFlow在机器学习中的应用，包括语音处理。课程结构清晰，适合初学者和需要复习知识的学习者。其中，第9章专门讲解语音处理，共有16页内容，涵盖了语音识别和语音合成两个核心主题。 【语音识别】 在语音识别方面，课程首先介绍了模型的基本工作流程，分为三个主要步骤：1）从语音中提取特征；2）解码语音向量；3）获取识别结果。关键技术包括声学模型、语音字典和语言模型的构建。声学特征提取通常涉及将模拟信号转化为数字信号、音频预处理（去除非语音段）、分帧处理（通过窗函数确保帧间关联）以及使用如MFCC（梅尔频率倒谱系数）的方法提取特征。声学模型将声音转换为音素，字典则将连续的音素映射到特定单词，而语言模型则在给定发音序列后找出最可能的单词序列。 【听懂数字】 在实际示例中，课程展示了如何创建一个简单的英文数字识别器。数据预处理使用librosa库提取MFCC特征，并在LSTM（长短期记忆）循环神经网络上构建识别模型进行训练。模型经过多轮迭代后保存，能够准确地识别音频中的数字，例如识别出"8_Susan_200.wav"文件中的数字为"8"。 【听懂中文】 在处理中文语音时，课程使用了清华大学的THCHS-30数据库，包含了语音文件和对应的文本标签。数据预处理包括获取原始数据、生成词汇表和词编码。构建识别模型时，可能涉及到更复杂的模型架构，如深度神经网络，以处理中文的连续性和复杂性。 【机器学习与TensorFlow】 整个课程涵盖机器学习的基础概念，如TensorFlow的使用，以及线性模型、支持向量机、神经网络、无监督学习和自然语言文本处理等多个主题。TensorFlow是一个强大的开源库，广泛应用于深度学习模型的构建和训练，尤其在语音和图像处理等领域。 这个课程提供了全面的AI和机器学习实践经验，特别是针对Python和TensorFlow的语音处理技术。学生不仅可以了解理论知识，还能通过实际案例学习到如何应用这些工具和技术。通过这个课程，学习者可以掌握从语音数据预处理到模型构建和评估的全过程，为进一步的AI开发和研究奠定坚实基础。