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编程问答

详解Attention、Tacotron、WaveNet、LPCNet声码器等前沿方法

發布時間:2024/10/8 编程问答 38 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 详解Attention、Tacotron、WaveNet、LPCNet声码器等前沿方法 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

作為語音交互的出口,語音合成是語音助手、車載導航、智能音箱、智能玩具、機器人等應用的必備功能,其效果直接影響人機交互的體驗。

此外,語音合成在AI音頻內容創作與生成上也具有巨大的應用潛力:AI聽書、AI電臺、虛擬主播等均需要自然流暢、多樣化、表現力、個性化的語音合成技術。

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(語音合成應用)?

語音合成技術雖已廣泛落地應用,但要想構建一個語音合成系統,需要涉及多方面系統、專門的知識,包括繁雜的前端文本分析、聲學與時長建模、聲碼器技術等,同時也需要較多的工程經驗和長期積累。

很多伙伴在學習語音合成技術時,更多的是通過查閱資料了解前沿技術,而通過論文及博客文章的點式學習,無法構成完整的知識面;同時目前系統性學習語音合成的教程又極為匱乏,系統性講解動手實踐內容的資料更為少見,系統學懂原理極為困難;即使懂了理論原理,由于缺乏系統理解,在實踐過程中也不知道從哪里入手,真正落地更是難上加難!

基于此,深藍學院推出『語音合成:基礎與前沿』課程,課程以系統全面的知識講解和精心設計的動手實踐,讓語音合成學習者掌握扎實系統的專業知識,同時培養良好的工程實戰能力。

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講師團隊

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課程大綱

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(點擊查看大圖)

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實踐項目

(點擊查看大圖)

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學后收獲

1. 掌握傳統語音合成系統中文本正則化、分詞、注音、韻律預測等前端子模塊的作用以及基于BLSTM+CRF的方法;

2. 掌握傳統語音合成系統中主流后端算法,包括基于HMM/NN的統計參數模型,以及基于單元拼接的方法;

3. 領悟基于Attention的序列到序列算法的思想,掌握Tacotron模型的細節;

4. 深入了解更適合語音任務的Attention機制及其應用;

5. 熟悉基于WaveNet的神經網絡聲碼器以及WaveRNN和LPCNet聲碼器的原理。

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還能收獲

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1.?優質的學習圈子

伙伴們大多是來自985、211及海外院校碩博,在這里大家一起學習、進行討論與研究。獨一無二的優質圈子將是你未來學習與就業的寶貴資源。

(學員院校/企業展示)

2.?企業認可的證書

學完課程后將有機會收獲優秀學員證書、畢業證書,為你的簡歷加分添彩。

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課程服務

1.?三師助力

講師&助教及時答疑解惑,班主任全程帶班督學,幫你克服拖延,不斷進步。

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2.?定期班會

助教1V1批改作業,并在班會中進行講評和指導;在班會中,學習更多技巧;在交流中收獲更多思路。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的详解Attention、Tacotron、WaveNet、LPCNet声码器等前沿方法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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