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李宏毅NLP-1-课程介绍

NLP任务包含文本和语音

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NLP的任务:

  • 听懂人说的话
  • 看懂人写的文句
  • 写出人懂得句子
  • 说出人听得懂的话

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课程包含文本处理和语音处理。

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很多语音没有存在文字,只有56%的语音才有文字,大约一半是没有文字的。

人类的语音和文本是复杂的

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一秒包含16k的样本点,每个点又有256个可能取值。
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同一个人说相同的字也会有不同的频谱。

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一个句子最长的句子有13955个词汇。
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在最长的句子前面或者后面加一点词汇又会破记录。

本课程学习的模型类型6种

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  • 输入是语音,输出是文本
  • 输入是文本,输出是语音
  • 输入是语音,输出是语音
  • 输入是文本,输出是文本
  • 输入是语音,输出是类别
  • 输入是文本,输出是类别

自动语音识别ASR(automatic speech recognition)

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传统的模型有很多个模块(2GB);
现在的模型也有是end-to-end(80MB);
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end2end能够将模型大小下降到很多,能够在移动端运行。

文本语音合成TTS(text-to-speech synthesis)

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Speech Separation

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声音克隆
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输入音频,输出类别

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比如唤醒词唤醒
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文本处理的任务

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模型现在越来越大
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文本生成 text-generation

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其他应用

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  • 翻译
  • 总结
  • 聊天机器人
  • 问答系统
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  • 句法分析树
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  • meta learning 学会学习

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恶意攻击

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  • 解释性AI

http://www.kler.cn/a/589401.html

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