speech_course

跟着 Notebook 系统学语音深度学习,从 ASR 到语音大模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 音频音乐 🍴 复刻 20 🐛 待处理 1 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 117
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源课程项目,全部内容免费,无付费版本。

项目预览

speech_course 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐
开发团队georgygospodinov
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源课程项目,全部内容免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型asr,deep-learning,keyword-spotting,self-supervised-learning,speaker-recognition,speech-llms,speech-recognition,tts
GitHub 星标★ 117
上线时间2023-09-02 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积51.4 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个面向语音技术学习者的深度学习课程项目,以 Jupyter Notebook 形式呈现,覆盖自动语音识别(ASR)、说话人识别、关键词唤醒、文本转语音(TTS)、自监督学习以及语音大语言模型等核心方向。项目旨在通过可运行的代码和实验,帮助学习者从理论到实践掌握现代语音处理技术。其内容结构清晰,按主题组织,每个主题都配有对应的 Notebook,便于循序渐进地学习。目前项目处于早期阶段,星标数不高,但技术栈覆盖全面,适合作为语音入门到进阶的参考资料。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 117

核心亮点

  • 覆盖 ASR、TTS、说话人识别、关键词唤醒等主流语音任务,体系完整
  • 以 Jupyter Notebook 形式呈现,代码可运行,上手门槛低
  • 紧跟前沿,包含自监督学习和语音大模型等最新方向

不足之处

  • 项目处于早期阶段,内容可能不够完善,部分章节深度待加强
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 语音技术初学者系统学习深度学习在语音领域的应用
  • 研究者快速查阅语音各子方向的核心方法和代码示例
  • 作为高校语音课程或培训的配套实验材料

替代项目

espnet、speechbrain、kaldi

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