Speech Recognition with Python

Nhận diện giọng nói với Python

Thành thạo Nhận diện Giọng nói với Python: Từ Nền tảng đến Ứng dụng AI Hiện đại

4.4

(151 đánh giá)

1,097 học viên

Giảng viên

365 Careers

Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao

50.000đ 349.000đ -86%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh

3.5 giờ video

44 bài giảng

11 bài quiz

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 30/05/2026

#Artificial Intelligence #Machine Learning #Python #Speech Recognition

Bạn sẽ học được gì

Nguyên lý cơ bản của Nhận diện Giọng nói

Python cho Nhận diện Giọng nói

Kỹ thuật Xử lý Âm thanh

Thuật toán AI Nâng cao

Xây dựng Ứng dụng Chuyển đổi Giọng nói thành Văn bản

Ứng dụng AI Thực tế

Triển khai Chuyển đổi Văn bản thành Giọng nói

Whisper của OpenAI

Yêu cầu

Kỹ năng Lập trình Python Cơ bản

Hiểu biết Cơ bản về Học máy

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư AI

Nhà phát triển AI

Nhà Khoa học Dữ liệu

Người đam mê Công nghệ

Kỹ sư Âm thanh

Nội dung khóa học

10 phần • 44 bài giảng

1 Chào mừng đến với Thế giới Nhận diện Giọng nói

2 Tình huống Giả tưởng: "Mớ bòng bong Chuyển văn bản"

3 Tài nguyên Khóa học

4 Phương pháp tiếp cận Khóa học

5 Mọi thứ bắt đầu thế nào: Formant, Hài âm và Âm vị

6 Sự Phát triển và Tiến hóa

1 Con người Nhận diện Tiếng nói như thế nào?

2 Nguyên lý cơ bản về Âm thanh và Sóng âm

3 Đặc tính của Sóng âm

1 Khái niệm then chốt: Tần số lấy mẫu, Độ sâu bit và Tốc độ bit

2 Xử lý Tín hiệu Âm thanh cho Học máy và AI

1 Đặc trưng Âm thanh trong Miền thời gian

2 Đặc trưng Âm thanh trong Miền tần số và Miền thời gian-tần số

3 Trích xuất Đặc trưng Miền thời gian: Phân khung và Tính toán Đặc trưng

4 Trích xuất Đặc trưng Miền tần số: Biến đổi Fourier

1 Mô hình Âm học và Mô hình Ngôn ngữ

2 Mô hình Markov ẩn (HMM) và Mạng nơ-ron Truyền thống

3 Mô hình Học sâu: CNN, RNN và LSTM

4 Hệ thống Nhận diện Giọng nói Nâng cao: Transformer

5 Xây dựng Mô hình Nhận diện Giọng nói Phần I

6 Xây dựng Mô hình Nhận diện Giọng nói Phần II

7 Lựa chọn Công cụ Nhận diện Giọng nói Phù hợp

8 Mở rộng ra ngoài các Công cụ đã học

1 Cài đặt Anaconda

2 Thiết lập Môi trường mới

3 Cài đặt Gói thư viện cho Nhận diện Giọng nói

4 Nhập các Gói thư viện Liên quan trong Jupyter

1 Định dạng Tệp Âm thanh cho Nhận diện Giọng nói

2 Nhập Tệp Âm thanh trong Jupyter Notebook

3 Thư viện SpeechRecognition: Google Web Speech API

4 Chỉ số Đánh giá: WER và CER

5 Tính toán WER và CER trong Python

1 Hiểu về Nhiễu trong Tệp Âm thanh

2 Tạo Phổ tần với Python

3 Xử lý Nhiễu nền

1 Whisper AI: Chuyển Giọng nói thành Văn bản dựa trên Transformer

2 Bài tập về nhà

3 Chuyển văn bản từ Nhiều Tệp Âm thanh trong một Thư mục

4 Lưu Bản chép Âm thanh vào CSV để Phân tích Dễ dàng

5 Đảo ngược Quy trình: Chuyển Văn bản thành Giọng nói bằng AI

1 Thực hành và Ứng dụng Hiện đại

2 Thách thức và Giới hạn

3 Tương lai của Nhận diện Giọng nói với AI

4 Mô hình Ngôn ngữ Giọng nói sẽ Biến đổi AI như thế nào trong năm 2025 và xa hơn

Giới thiệu khóa học

Take the Speech Recognition with Python course and step into the fascinating world of Speech Recognition. Gain the skills to transform spoken language into actionable insights - a crucial skill in the age of AI. This course is your gateway to mastering the technology behind virtual assistants, voice-activated systems, and automated transcription tools. Whether you're an aspiring AI engineer, data scientist, AI developer, audio engineer, or a professional looking to enhance their technical skill set, this course equips you with everything you need to excel in the speech recognition domain.

What Will You Learn?

The Foundations of Speech Recognition: Explore how audio is transformed into digital data, processed, and converted into text. Build a strong theoretical base, from acoustic modeling to advanced algorithms.
Hands-On Python Projects: Use Python’s robust libraries to process, visualize, and transcribe audio files. Learn both online and offline approaches for developing speech-to-text applications.
Cutting-Edge Techniques: Dive into Hidden Markov Models, Neural Networks, and Transformers. Understand the mechanics behind modern speech recognition systems and discover how they power real-world applications.
Practical Applications: Master the skills to build voice-activated assistants, enhance accessibility, and develop solutions for data-driven decision-making.

Why Take This Course?

Comprehensive Curriculum: Learn the end-to-end process of speech recognition—from theory to practical implementation—making complex topics accessible and engaging.
Expert Instruction: Ivan, your instructor, is a seasoned sound engineer and data scientist passionate about AI. With years of experience in the media and film industries and expertise in AI, he brings a unique blend of creativity and technical insight.
Real-World Applications: Understand how speech recognition powers tools like Siri, Google Assistant, and smart home devices, and learn to create similar innovations yourself.
Interactive Learning: Follow along with engaging lessons, real-world examples, and practical exercises in Jupyter Notebook.

Learn to work with essential libraries like Librosa for audio processing and implement speech-to-text tools using cutting-edge AI models, including OpenAI's Whisper and Google's Web Speech API. Get familiar with the Python SpeechRecognition library and explore industry-leading toolkits such as Assembly AI, Meta's Wav2Letter, and Mozilla DeepSpeech, understanding their capabilities, accessibility, and cost considerations.

Dive into fascinating concepts like the human hearing apparatus, the exciting history of speech recognition, and the intricate behavior of sound waves—often overlooked topics that will give you a deeper understanding and set you apart. Learn about digital audio by understanding bit rate, bit depth, and sampling rate.

Listen to real audio and music examples to make learning easier, practical, and fun.

What Sets This Course Apart?

High-Quality Content: Professionally produced lectures with easy-to-follow explanations and animations.
Practical Focus: Go beyond theory and build hands-on projects to cement your learning.
AI Integration: Learn how speech recognition interacts with broader AI technologies, positioning you as a forward-thinking professional.
Supportive Community: Access active Q&A support and a thriving learner community.

Who Is This Course For?

Data science and AI enthusiasts eager to explore speech recognition technology.
Developers looking to integrate speech-to-text functionality into their applications.
Audio engineers and sound designers interested in modern technologies.
Professionals seeking to enhance accessibility or automate tasks with voice-driven solutions.

Your Future Awaits

The demand for speech recognition experts is skyrocketing as industries increasingly adopt AI-driven technologies. By enrolling in this course, you’ll not only master a cutting-edge skill but also position yourself for success in a rapidly growing field.

This course is backed by a 30-day full money-back guarantee. Take the first step toward a future of endless possibilities—click "Enroll Now" and start your journey into Speech Recognition with Python today!