课程目标

目标1.探索IoT时代的智能语音交互新玩法
目标2.熟悉三大模型的应用实践
目标3.掌握语音基础知识
目标4.了解阿里云智能语音服务的应用
目标5.精通使用智能语音自学习平台

适用人群

互联网行业的技术开发者、机器学习、深度学习、云计算、大数据等领域的从业者。

课程概述

智能语音交互产品的自研门槛究竟有多高?

三大核心要素——算法、算力和数据又该如何优化?

如何让智能语言交互产品具备自学习能力,改善用户体验?

本节课程将从入门到应用,抽丝剥茧,为开发者们详解智能语音交互技术产品和应用场景。

课程亮点:

9课时 精讲技术大咖实战经验
10倍 提升你的智能语音学习效率
 IoT时代的智能语音交互 新玩法
 语音 基础知识 三大模型
 自学习平台 应用实践

课程纲要:
一、IoT时代的语音交互智能
1.人机交互界面的变迁
2.拥抱IoT时代
3.IoT时代无处不在的语音交互
二、语音基础知识串讲
1.什么是语音识别技术
2.语音识别技术的发展历史和现状
3.当前影响语音识别准确率的主要因素
三、Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别中的应用
1.语音识别声学模型技术演进 
2.时序模型简介 
3.Latency Controlled-BLSTM声学模型及其应用
四、Neural Network Language Model在语音识别中的应用
1.语言模型简介
2.基于NN的语言模型
3.NNLM在语音识别中的应用
五、Feedforward Sequential Memory Networks模型以及相关应用
1.语音识别声学模型背景介绍
2.FSMN模型介绍:从FSMN到DFSMN
3.FSMN的推广应用
六、阿里云智能语音服务的开通与配置    
1. 目前支持的服务类型介绍
2. 服务的开通与配置介绍
3. 服务相关的功能介绍
七、阿里云智能语音服务的接入与使用  
1. 接入前的准备
2. 快速接入智能语音服务
3. Java & iOS Demo演示  
八、智能语音自学习平台   
1. 复杂落地场景带来的识别率挑战
2. 传统的语音识别优化方案
3. 零基础训练语音模型的自学习平台
九、智能语音自学习平台使用实例
1. 如何根据使用场景选择合适的自学习功能
2. 如何通过阿里云智能语音控制台配置自学习功




课程目录

1 第1章:第一节:IoT时代的语音交互智能
2 第2章:第二节:语音基础知识串讲
3 第3章:第三节:Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别中的应用
4 第4章:第四节:Neural Network Language Model在语音识别中的应用
5 第5章:第五节:Feedforward Sequential Memory Networks模型以及相关应用
6 第6章:第六节:阿里云智能语音服务的开通与配置
7 第7章:第七节:阿里云智能语音服务的接入与使用
8 第8章:第八节:智能语音自学习平台
9 第9章:第九节:智能语音自学习平台使用实例

课程评价

课程讲师

云栖大讲堂
  • 课程数
    2
  • 学生数
    128
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