公開課報名 | 詳解CNN-pFSMN模型以及在語音識別中的應用
近年來,在深度學習技術的幫助下,語音識別取得了極大的進展,從實驗室開始走向市場,走向實用化。基於語音識別技術的輸入法、搜尋和翻譯等人機互動場景都有了廣泛的應用。
Librispeech是當前衡量語音識別技術的最權威主流的開源資料集。錯詞率(Worderrorrate,WER)是衡量語音識別技術水平的核心指標。近日,雲從科技在Librispeech資料集上將錯詞率(Worderrorrate,WER)降到了2.97%,較之前提升了25%。超過阿里、百度、約翰霍普金斯大學等企業及高校,大幅重新整理原先記錄。
本次公開課中,我們邀請到了雲從科技資深演算法研究員楊學銳,他將在本次公開課中詳解CNN-pFSMN模型在語音識別中的應用,並提供了豐富的進階資料。
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▌課程資訊
主題:詳解CNN-pFSMN模型以及在語音識別中的應用
時間:11 月 22 日 20:00-21:00(週四)
地點:免費線上直播
▌分享嘉賓
楊學銳,雲從科技語音識別資深演算法研究員,復旦大學碩士,多年機器學習及語音技術研究經歷,提出的CNN-pFSMN模型打破語音識別世界紀錄。
▌適合物件
一線工程師,轉型中的開發者,學生
▌課程大綱
1.大規模詞彙連續語音識別
2.LVCSR前沿與最新進展
3.CNN-pFSMN聲學模型
4.進階資源推薦
▌課程安排
19:45—20:00 學員提前入場
20:00—20:50 講師課程分享
20:50—21:00 講師答疑環節
▌溫馨提醒
1.開課前會有簡訊提醒或者郵件提醒,請報名的時候填寫正確的手機號碼及郵箱地址。
2.開課後 2-3 個工作日內會上傳本節課的視訊回放,報名後回放視訊不限時觀看。
掃碼海報二維碼新增小助手,回覆:語音識別,加入講師課程交流群,嘉賓 PPT 及整理筆記將在直播結束後在群內公開。