Fondamentaux de l'apprentissage automatique pour le traitement de la parole

La technologie vocale progresse rapidement, alimentant tout, des assistants virtuels au service client automatisé. Comprendre comment les algorithmes d'apprentissage automatique analysent et synthétisent le langage humain est essentiel pour le développement moderne de l'IA. Ce cours offre une compréhension solide et fondamentale de l'ensemble du pipeline de traitement de la parole, en commençant par les signaux audio bruts et en passant par l'ingénierie des caractéristiques classiques aux architectures d'apprentissage profond de pointe. À la fin, vous serez prêt à implémenter des modèles fondamentaux pour des tâches telles que la reconnaissance vocale et la détection d'activité vocale en utilisant des techniques modernes. Ce que vous apprendrez : * Comprendre la physique du son et les principes de la représentation audio numérique, y compris l'échantillonnage, la quantification et les bases du traitement du signal. * Pratiquer des techniques essentielles d'extraction de caractéristiques acoustiques comme les coefficients cepstraux en fréquence Mel (MFCC) et les spectrogrammes. * Maîtriser les modèles fondamentaux d'apprentissage automatique (comme les modèles de Markov cachés et les modèles de mélange gaussien) et passer aux structures modernes d'apprentissage profond (RNN et CNN). * Appliquer les concepts de modélisation séquence à séquence, y compris les mécanismes d'attention de base et les fondements de l'architecture Transformer pertinents pour les tâches vocales. * Configurer et entraîner des modèles de base pour des applications clés comme la reconnaissance automatique de la parole (ASR) et la classification vocale. Le matériel commence par la terminologie de base et les bases du traitement du signal, progresse à travers l'ingénierie des caractéristiques et se termine par un examen des approches de réseaux neuronaux profonds et des modèles d'implémentation pour les tâches vocales courantes. Ce cours est conçu pour les débutants absolus en traitement de la parole et en apprentissage automatique qui souhaitent une introduction pratique et textuelle au domaine. Aucune connaissance spécialisée préalable n'est requise. Commencez à développer votre expertise dans l'un des domaines de l'intelligence artificielle qui connaît la croissance la plus rapide aujourd'hui.