【預告】訊飛資深研發工程師李洪亮詳解語音處理技術中的熱點|AI公開課

「得益於深度學習與人工神經網路的發展，語音識別在近些年取得了一系列突破性的進展，在產品應用上也越來越成熟。作為業界領先的語音技術，訊飛是如何處理語音技術中的難點，達到97%的識別準確率？本期AI公開課將為你深度解析語音技術中的熱點——端點檢測、降噪、音頻壓縮。」

作為一個完整的語音識別系統，最終的效果不僅由識別的演算法決定，許多相關因素都直接影響著語音識別結果。端點檢測就是語音識別的重要環節,也是語音信號處理過程中非常重要的一步,它的準確性直接影響到語音信號處理的速度和結果,因此端點檢測方法的研究一直是語音信號處理中的熱點。

未經壓縮的語音數據，網路交互應用中的網路流量偏大，從而降低語音應用的成功率。因此為降低存儲空間和傳輸成本，對數字信號進行音頻壓縮是十分必要的。而不同的壓縮技術又有各自的優點與缺點，不斷優化與升級的壓縮演算法與技術也一直是業界熱議的話題。

在現實生活環境中,語音信號在編碼、傳輸等過程會受到各種雜訊的污染,影響語音處理系統性能。語音降噪是針對雜訊問題的一種有效的處理技術，那麼目前業界有哪些降噪方法，能夠最大程度的消除雜訊的影響,提高語音清晰度、改善語音的質量？

針對以上幾點大家關心的問題，本期我們為大家請到科大訊飛資深工程師李洪亮為大家講解語音處理技術中端點檢測和降噪的基本原理，一起探索音頻壓縮的奧秘。

課程亮點

端點檢測原理

降噪原理

音頻編碼和解碼

幾種編解碼庫能力對比

訊飛語音雲編解碼庫相關信息

嘉賓介紹

李洪亮

科大訊飛資深工程師

畢業於中國科學技術大學。科大訊飛資深研發工程師，長期從事語音引擎和語音類雲計算相關開發，科大訊飛語音雲的締造者之一，主導研發的用於訊飛語音雲平台上的語音編解碼庫。主導語音類國家標準體系的建設，主導、參與多個語音類國家標準的制定。

分享時間

4月27日 19:00—20:30

聽課方式

視頻直播

互動方式

官方微信群進行問題解答

適合人群

人工智慧技術愛好者

語音技術從業者

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