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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:
影片檔 19 個
教材檔 20 個
參考資料 1 個
課程回饋
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
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