音频处理、特征提取、说话人识别、机器学习和带有编码示例的神经网络

课程英文名：Speaker Recognition By Award Winning Textbook Author

此视频教程共4.0小时，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

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课程编号：387
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课程内容

你将会学到的

• 说话人识别的基本概念和核心算法
• 音频处理和声学
• 机器学习和深度学习基础知识
• 音频和语音的编码实践和工具包
• 用于机器学习的 Python 和 PyTorch
• 从头开始构建说话人识别系统

要求

• 大学水平的数学
• 有机器学习或编码经验者优先

说明

本课程介绍说话人识别技术。

说话人识别是音频处理、生物识别和机器学习的交叉领域，具有多种应用。你可以在你的智能手机、智能家居设备和各种商业服务上找到说话人识别的应用。

在本课程中，我们将从介绍说话人识别技术的历史开始，看看它是如何从简单的人类努力演变为基于现代深度学习的智能系统的。

我们将涵盖声学、感知、音频处理、信号处理和特征提取的基础知识，因此您不需要这些领域的背景知识。我们还将介绍流行的机器学习方法，例如高斯混合模型、支持向量机、因子分析和神经网络。

我们将专注于如何构建基于声学特征和机器学习模型的说话人识别系统，重点是现代说话人识别与深度学习，例如推理逻辑、损失函数和神经网络拓扑的不同选择。

我们还将讨论数据处理技术，例如数据清理、数据扩充和数据融合。

我们提供了许多实践练习和编码示例，以帮助您真正掌握本课程中介绍的主题，并提供了一个最终项目来指导您从头开始构建自己的说话人识别系统。

如果你是一名对人工智能或信号处理感兴趣的大学生，或者从事相关技术工作的软件工程师、系统架构师或产品经理，那么这门课程绝对适合你！

此课程面向哪些人：

• 大学生或研究生
• 大学或行业的工程师、研究人员和项目经理
• 对人工智能感兴趣的普通观众
• 炫酷科技爱好者