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深度学习音频处理综合课程

Deep Learning for Audio HSE 语音识别声源分离语音生成 Github 开源项目

此课程详细介绍了音频深度学习的各个方面，包括数字信号处理、语音识别、源分离、文本转语音、语音转换、语音生物识别及音频生成扩散模型。每周更新课程材料，涵盖从理论讲解到实操的全面学习。提供全面的作业和丰富的学习资源，适合深入了解音频处理技术的人士。

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介绍相关项目

speech_course - 全面语音处理技术课程，从信号处理到人工智能应用

GithubYSDA开源项目数字信号处理语音合成语音处理语音识别

这门课程全面涵盖语音处理技术，从数字信号处理基础到先进的语音识别和合成方法。内容包括声音活动检测、语音事件识别、关键词检测、语音生物识别等，并延伸至深度学习在语音领域的应用。课程采用讲座、研讨会和实践作业相结合的方式，辅以详细的幻灯片和视频资料，旨在帮助学习者掌握现代语音处理的理论知识和实际技能。

audio-development-tools - 综合音频开发工具集从机器学习到声音合成

Github开源项目机器学习深度学习音乐生成音频处理音频开发工具

Audio Development Tools提供了涵盖机器学习、音频生成、信号处理、声音合成等多个领域的综合性音频开发工具集。该项目汇集了丰富的资源和工具，可用于游戏音频、数字音频工作站、空间音频、音乐信息检索、语音识别等多种音频相关项目的开发和研究。

audio-transformers-course - Transformers在音频和语音处理中的应用与实践

Audio Transformers CourseGithubHugging Face多语言开源开源项目机器学习

audio-transformers-course是一个开源课程项目，聚焦于Transformers模型在音频和语音处理领域的应用。课程提供多语言版本，内容包括详细教程、代码示例和Jupyter notebooks，适合开发者和研究人员学习音频Transformers技术。项目支持社区参与翻译，致力于推广音频处理的前沿知识。

deep-learning-coursera - 深入学习深度学习并探索人工智能领域

Andrew NgCourseraDeep Learning SpecializationGithubMachine LearningNeural Networks开源项目

Coursera上的深度学习专项课程，帮助学习者掌握神经网络和深度学习的关键概念与技术。课程由知名教授Andrew Ng讲授，涵盖基础神经网络构建、参数优化、卷积神经网络和序列模型的实际应用。课程包括丰富的编程作业和案例研究，帮助学习者通过实践巩固知识。无论初学者还是有经验的开发者，都能通过该课程提升深度学习技能，进入人工智能领域。

awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展

AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索

本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告，包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源，含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新，欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。

awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总

Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成

本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。

deep-learning-drizzle - 深度学习与AI在线课程

Github开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理计算机视觉

deep-learning-drizzle 集结了全球顶尖院校与研究机构的深度学习与AI在线课程。覆盖初级到高级课程，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域，提供视频教程及实战操作指南。适合各层次人士学习，助您深入AI领域。

intro-to-deep-learning - 全面实用的深度学习入门课程

GithubJupyter NotebookPython开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个面向深度学习初学者的开源项目，提供全面的入门课程。课程内容包括神经网络基础知识的介绍材料、实践演练和扩展资源。采用Jupyter Notebook形式，鼓励学生动手实践以加深理解。课程涵盖深度学习核心概念，为学习者打下扎实基础，为进一步探索高级主题如GAN和NLP做好准备。项目注重理论与实践结合，并提供深入学习资源。项目内容结构清晰，按主题分类组织，每个主题包含概述、预习建议、实践演示和深入学习资源。课程支持本地运行和Google Colab使用两种方式，增加了学习的灵活性。

t81_558_deep_learning - 深度神经网络的应用

Deep LearningGithubJeff HeatonKerasTensorFlowWashington University开源项目

本课程结合先进训练技术和神经网络架构，使学生能够处理表格数据、图像、文本和音频。内容涵盖经典神经网络、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）和强化学习，应用于计算机视觉、时间序列、安全性、自然语言处理（NLP）和数据生成等领域。通过使用Python实现TensorFlow和Keras，课程特别侧重深度学习的实际应用。无需预先了解Python，但需具备基本编程知识。

coursera-deep-learning-specialization - Coursera深度学习课程，涵盖神经网络、卷积网络和序列模型

Andrew NgConvolutional Neural NetworksCourseraDeep Learning SpecializationGithubTensorFlow开源项目

《深度学习》由Andrew Ng教授主讲，包括神经网络、序列模型等方面的编程作业和测验。学员将学到TensorFlow 2、Keras等最新技术，课程内容2021年更新，涵盖前沿发展，适合系统学习深度学习的学员。

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