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课程概述
基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三部分内容：1.经典论文算法讲解；2.算法源码解读；3.项目实战；通俗讲解语音识别领域当下经典论文思想，详细解读源码中每一核心模块并基于真实数据集展开项目实战。整体课程覆盖语音识别领域四大核心主题：语音识别，语音分离，语音转换，语音合成；每一主题均按照论文思想解读，源码分析，项目实战顺序进行讲解。提供课程所需全部数据集，代码，PPT课件。
章节1 seq2seq序列网络模型
章节2 LAS语音识别模型实战
章节3 starganvc2变声器论文原理解读
章节4 starganvc2变声器源码实战
章节5 语音分离ConvTasnet模型
章节6 ConvTasnet语音分离实战
章节7 语音合成技术概述
章节8 语音合成tacotron最新版实战
章节9 基础补充-PyTorch框架基本处理操作
章节10 PyTorch使用补充-神经网络实战分类与回归任务
章节11 算法补充-卷积神经网络原理与参数解读
章节12 策略补充-迁移学习与Resnet网络架构