【培训背景】

人工智能在各行业的迅速落地，使很多任务的完成成本大幅降低，效率显著提升。与此同时，作为其技术内核，机器学习和深度学习算法也越来越受到人们的关注，越来越多的行业的从业者都希望了解和学习机器学习与深度学习算法的相关原理，并希望将其与自己的领域相结合，拓展新思路，形成新的解决方案。

本课程主要面向以Python与深度学习为专业方向的学员。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。在实际当中，语音识别技术有着广泛的应用。本课程向大家讲解如何方便地调用AI开放平台提供的API方便地实现语音识别技术。

【培训收益】

熟悉Python基础语法；

熟悉Anaconda环境配置与基本操作；

掌握Matplotlib可视化技术；

掌握Numpy技术基础；

掌握机器学习技术基础；

掌握机器学习数学原理；

掌握语音识别基本原理；

掌握调用开放API实现语音识别。

【适合人群】

具备一定的Python和软件开发基础，希望深入了解Python编程、深度学习和语音识别原理等实用化编程技术的广大工程技术人员。

【培训特色】

1. 课程内容全面且深入

核心算法模型：课程会详细介绍语音识别领域的核心算法模型，如隐马尔科夫模型（HMM）、深度神经网络（DNNs）、卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）等，这些模型是构建高效语音识别系统的关键。

经典论文解读：通过讲解语音识别领域的经典论文，帮助学员深入理解该领域的最新研究成果和技术趋势。

项目实战：基于真实数据集展开项目实战，让学员在实践中掌握语音识别技术的具体应用，提升解决实际问题的能力。

2. 实战性强

项目案例丰富：课程包含多个实战项目，如语音识别、语音分离、语音合成和语音转换（变声器）等，这些项目覆盖了语音识别的多个核心主题。

技术应用广泛：通过实际案例，展示语音识别技术在智能助手、自动驾驶、智能家居、智能客服等多个领域的应用，增强学员对技术应用的理解和兴趣。

3. 技术前沿

深度学习技术：课程重点介绍深度学习在语音识别中的应用，包括最新的神经网络结构和优化算法，帮助学员掌握最前沿的技术。

端到端学习模型：介绍端到端学习模型在语音识别中的应用，这些模型能够直接从声音波形到文字标签进行学习，简化了传统语音识别系统中的多个处理步骤。

4. 讲师经验丰富

专业背景：讲师具有深厚的学术背景和丰富的实践经验，能够深入浅出地讲解课程内容。

互动教学：通过线上或线下的互动教学，帮助学员解决学习过程中的疑难问题，提升学习效果。

【结业证书】

参加培训并通过考试学员，由工业和信息化部教育与考试中心统一颁发证书，证书可作为专业技术人员职业能力考核的证明，以及专业技术人员岗位聘用、任职、定级和晋升职务的重要依据。

 证书样本

Python语音识别技术实战培训班，录播课为14课时，企业内训可按需求定制。

课程安排如下：

第0章 Python语音识别技术实战

Python语音识别技术实战-课程介绍

第1章 Python编程基础

语言基础-Anaconda

语言基础-Python基础语法（1）

语言基础-Python基础语法（2）

语言基础-Python基础语法（3）

语言基础- Python面向对象编程（1）

语言基础- Python面向对象编程（2）

语言基础-NumPy基础

语言基础-Matplotlib基础

第2章 机器学习数学基础

数学原理-基础知识

数学原理-线性代数

数学原理-微积分

数学原理-概率统计（1）

数学原理-概率统计（2）

第3章 机器学习技术基础

机器学习-机器学习基础（1）

机器学习-机器学习基础（2）

机器学习-神经网络基础-神经网络概述

机器学习-神经网络基础-深度神经网络

机器学习-神经网络基础-卷积神经网络

机器学习-神经网络基础-常见深度学习技术

第4章 语音识别

应用实践-语音识别