【课程目标】

目标1.探索IoT时代的智能语音交互新玩法

目标2.熟悉三大模型的应用实践

目标3.掌握语音基础知识 

目标4.了解阿里云智能语音服务的应用

目标5.精通使用智能语音自学习平台

【适用人群】

互联网行业的技术开发者、机器学习、深度学习、云计算、大数据等领域的从业者。

【课程概述】

智能语音交互产品的自研门槛究竟有多高？ 

三大核心要素——算法、算力和数据又该如何优化？

如何让智能语言交互产品具备自学习能力，改善用户体验？

本节课程将从入门到应用，抽丝剥茧，为开发者们详解智能语音交互技术产品和应用场景。

【课程亮点】

9课时 精讲技术大咖实战经验 

10倍 提升你的智能语音学习效率 

IoT时代的智能语音交互 新玩法 

语音 基础知识 与 三大模型 

自学习平台 应用实践 

【课程纲要】

一、IoT时代的语音交互智能 

1.人机交互界面的变迁 

2.拥抱IoT时代 

3.IoT时代无处不在的语音交互 

二、语音基础知识串讲 

1.什么是语音识别技术 

2.语音识别技术的发展历史和现状 

3.当前影响语音识别准确率的主要因素 

三、Latency Controlled-BLSTM模型在语音识别中的应用 

1.语音识别声学模型技术演进 

2.时序模型简介 

3.Latency Controlled-BLSTM声学模型及其应用 

四、Neural Network Language Model在语音识别中的应用 

1.语言模型简介 

2.基于NN的语言模型 

3.NNLM在语音识别中的应用 

五、Feedforward Sequential Memory Networks模型以及相关应用 

1.语音识别声学模型背景介绍 

2.FSMN模型介绍：从FSMN到DFSMN 

3.FSMN的推广应用 

六、阿里云智能语音服务的开通与配置  

1. 目前支持的服务类型介绍 

2. 服务的开通与配置介绍 

3. 服务相关的功能介绍 

七、阿里云智能语音服务的接入与使用 

1. 接入前的准备 

2. 快速接入智能语音服务 

3. Java & iOS Demo演示 

八、智能语音自学习平台 

1. 复杂落地场景带来的识别率挑战 

2. 传统的语音识别优化方案 

3. 零基础训练语音模型的自学习平台 

九、智能语音自学习平台使用实例 

1. 如何根据使用场景选择合适的自学习功能 

2. 如何通过阿里云智能语音控制台配置自学习功能 

【试学链接】 http://edu.itpub.net/course/10116.html