课程介绍
一、课程简介
通过学习本案例，可掌握语音识别的相关方法、BiRNN和WaveNet网络模型的原理和模型评价的相关方法，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。 语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。BiRNN是RNN的一种，一般的RNN是单向的，而BiRNN是一种双向的神经网络。实际问题中存在不仅依赖于之前的序列还依赖于之后的序列进行预测的情况，对于这些问题，就需要BiRNN。除此之外，WaveNet网络模型也是语音识别、语音合成领域效果较好的模型之一，扩大卷积网络的特性使它非常适合用于语音识别。本案例基于Python语言和TensorFlow框架，构建深度学习模型完成连续中文语音识别的任务。
二、技术点
MFCC、音频对齐、CTC模型、双向循环神经网络（BiRNN）、WaveNet模型。
三、建议前置课程
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