教案11 语音识别与合成应用_第1页
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文档简介

课题语音识别与合成应用总课时4主备教师高楚其教学目标1.知识目标：掌握ASR和TTS的核心技术2.能力目标：能够使用开源工具实现语音识别与合成3.素养目标：理解智能语音技术的应用场景教学重点自动语音识别（ASR）算法原理MFCC梅尔频率倒谱系数语音合成（TTS）端到端模型GLM4Voice、BertVITS2等主流模型教学难点MFCC特征提取的完整流程端到端语音模型的优势语音克隆与情感合成技术课前预习教学过程首次备课板块一：导入新课展示语音助手、智能客服等应用引出语音识别与合成的技术板块二：讲授新知1.自动语音识别ASR（15分钟）ASR系统架构：预处理→特征提取→声学模型→语言模型→解码MFCC梅尔频率倒谱系数：预加重→分帧→加窗→FFT→Mel滤波器→DCT端到端模型：CTC、AttentionbasedEncoderDecoder开源工具：Kaldi、PaddleSpeech、Wenet、EspNetGLM4Voice：国产端到端语音对话模型2.语音合成TTS（15分钟）TTS系统架构：文本分析→声学模型→波形合成参数合成与拼接合成端到端模型：Tacotron、FastSpeech、TransformerTTS主流中文TTS模型：BertVITS2：基于VITS的中文模型GPTSoVITS：GPT风格的中文语音合成FishSpeech：开源高质量TTSCosyVoice：阿里开源语音合成板块三：开源工具实践与应用场景分析使用PaddleSpeech进行中文语音识别使用GPTSoVITS进行语音克隆智能车载语音系统有声读物自动生成跨语言交流实时翻译板块四：总结提

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