本案例选取3900条来自18个人朗读的英语数字语音，提取英语数字语音数据的MFCC特征，并基于TensorFlow框架，构建LSTM深度学习模型，完成语音数字的识别。      

三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python网络爬虫实战

关键词：AI, AIGC, 人工智能

一、课程简介       通过学习本课程，可掌握构建卷积神经网络CNN、构建循环神经网络RNN、长短时间记忆模型LSTM的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据挖掘工作奠定基础。

‖ 课程简介 本课程是图书《TensorFlow 2 深度学习实战》的配套学习视频，是大数据技术专业的专业核心课，是理论实践一体化课程配套教材。

本课程专注于探索AIGC技术与Python应用开发之间的融合点，旨在培养学员利用Python编程语言及其相关库和框架，开发高效、智能的应用软件。通过本课程的学习，学员将深入理解AIGC技术的原理，掌握如何运用Python进行AIGC应用的开发，提升应用软件的智能化水平，并优化用户体验。 ‖ 教学目标 （1）知识理解：深入理解AIGC技术的核心原理、应用场景和发展趋势，掌握Python应用开发的基础语法、常用库和框架的使用方法，理解AIGC技术在Python应用开发中的集成方式及其优势。 （2）技能提升：能够使用Python及其相关库和框架，开发基于AIGC技术的应用软件，能够整合AIGC技术到应用开发中。 （3）实践能力：通过项目实践，提升学生将理论知识转化为实际应用的能力，鼓励学生进行创新思维和创意实践，利用AIGC技术和Python语言开发具有创新性的应用。

1.项目背景        全国人口普查是由国家来制订统一的开展时间节点和统一的方法、项目、调查表，各地相关部门严格按照指令依法对全国现有人口普遍地、逐户逐人地进行一次全项调查登记，普查重点是掌握分析预测各地现有人口发展变化