【第一天】语音信号处理与基础算法

1. 培训目标

· 培训安排说明

· 培训目标及学习路径

2. 语音信号基础

· 声音的物理属性与感知特性

· 数字信号处理基础概念

o 取样、量化、编码

o 时域与频域分析

3. 语音信号预处理

· 端点检测（VAD）

· 预加重、分帧与加窗

· 常用窗函数原理与作用

· 实战演练：读取语音数据并完成预处理

4. 特征提取算法

· 常用特征介绍（短时能量、过零率）

· MFCC、梅尔频率倒谱系数

· PLP、LPCC等其他特征

· 实战演练：提取MFCC特征

5. 语音增强与降噪

· 噪声类型与常见来源

· 时间域、频域降噪算法

o 均值滤波、谱减法、Wiener滤波

· 实战演练：简单噪声抑制实现

 

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【第二天】语音识别与进阶算法

1. 语音识别基础

· 语音识别系统基本架构

· 声学模型、语言模型与解码器简介

· 基于HMM、GMM-DNN的传统语音识别模型

2. 深度学习在语音算法中的应用

· 端到端语音识别（CTC、Seq2Seq、Transformer）

· 常用神经网络结构（CNN、RNN、LSTM等）

· 主流开源工具和框架介绍（Kaldi、TensorFlow、PyTorch、ESPnet等）

3. 语音合成（TTS）入门

· TTS原理与流程

· 常见架构（基于unit selection、基于深度学习的Tacotron、WaveNet等）

· 简要案例演示：文本转语音合成流程

4. 语音唤醒与说话人识别

· 关键词唤醒（KWS）原理及算法

· 说话人识别（Speaker Recognition）与验证

· 简要案例演示与实验

5. 综合实战与应用案例

· 搭建一个简易的语音识别/合成demo

· 常见问题讨论与算法优化

· 行业应用分享（智能硬件、语音助手、会议转写等）

6. 总结

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