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數位語音處理概論
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數位語音處理概論

電機系    李琳山

1. 本課程專為大學部同學所開授。所需要的最主要基礎能力是數學模型(機率、線性代數)及軟體程式,所有難題由數學模型分析,並由程式求解;其中大部份核心觀念均與機器學習(Machine Learning)...

本課程共 19 講,包含:
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單元 1.第一章 Introduction to Digital Speech Processing
單元 2.第二章 Fundamentals of Speech Recognition
單元 3.第四章 More about Hidden Markov Models
單元 4.第四章 More about Hidden Markov Models
※ 若 YouTube 影片無法觀看,請點選 [NTU Video] 觀看

內容:第四章 More about Hidden Markov Models   下載影音檔 [YouTube video']
單元 5.第五章 Acoustic Modeling
單元 6.第六章 Language Modeling
單元 7.第七章 Speech Signal and Front-end Processing
單元 8.第八章 Search Algorithms for Speech Recognition
單元 9.第九章 Speech Recognition Updates
單元 10.第九章 Speech Recognition Updates / 第十章 Speech-based Information Retrieval
單元 11.第十章 Speech-based Information Retrieval
單元 12.第十章 Speech-based Information Retrieval/第十一章Spoken Document Understanding and Organization for User-content Interaction
單元 13.第十二章 Computer-Assisted Language Learning (CALL)
單元 14.第十三章 Speaker Variabilities: Adaption and Recognition
單元 15.第十四章 Linguistic Processing and Latent Topic Analysis
單元 16.第十五章 Robustness for Acoustic Environment
單元 17.第十六章 Some Fundamental Principles: EM Algorithm
單元 18.第十七章 Spoken Dialogues
單元 19.第十八章 Conclusion