深度学习在音频处理领域的应用

音频深度学习（DLA） 每周的讲座和研讨会资料位于./week*文件夹中，有关资料和说明，请参阅README.md。 任何技术问题，想法，课程资料中的错误，贡献想法-添加问题 该课程的当前版本于2020年秋季在的进行 教学大纲 数字信号处理简介 讲座：信号，傅立叶变换，频谱图，MFCC等 研讨会：PyTorch简介，DevOps，深度学习研发 自动语音识别I 讲座：指标，注意力，LAS，CTC，BeamSearch 研讨会：Docker，W＆B，音频增强 自动语音识别II 演讲：LM融合，RNN传感器，进度表采样，BPE 研讨会：Jasper，QurtzNet，混合精度培训，DDP / DP 关键字（KWS）和语音活动检测（VAD） 演讲：（DNN，CNN，RNN + Attention）基于KWS，SVDF，正交正则化和其他技巧 研讨会：加速神经网络：张量分解，量化，修剪