近年來，在深度學習技術的幫助下，語音識別取得了極大的進展，從實驗室開始走向市場，走向實用化。基於語音識別技術的輸入法、搜尋和翻譯等人機互動場景都有了廣泛的應用。

Librispeech是當前衡量語音識別技術的最權威主流的開源資料集。錯詞率（Worderrorrate，WER）是衡量語音識別技術水平的核心指標。近日，雲從科技在Librispeech資料集上將錯詞率（Worderrorrate，WER）降到了2.97%，較之前提升了25%。超過阿里、百度、約翰霍普金斯大學等企業及高校，大幅重新整理原先記錄。

本次公開課中，我們邀請到了雲從科技資深演算法研究員楊學銳，他將在本次公開課中詳解CNN-pFSMN模型在語音識別中的應用，並提供了豐富的進階資料。

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▌課程資訊

主題：詳解CNN-pFSMN模型以及在語音識別中的應用

時間：11 月 22 日  20：00-21：00（下週四）

地點：免費線上直播

▌分享嘉賓

楊學銳

楊學銳，雲從科技語音識別資深演算法研究員，復旦大學碩士，多年機器學習及語音技術研究經歷，提出的CNN-pFSMN模型打破語音識別世界紀錄。

▌適合物件

一線工程師，轉型中的開發者，學生

▌課程大綱

1.大規模詞彙連續語音識別

2.LVCSR前沿與最新進展

3.CNN-pFSMN聲學模型

4.進階資源推薦

▌課程安排

19:45—20:00 學員提前入場

20:00—20:50 講師課程分享

20:50—21:00 講師答疑環節

▌溫馨提醒

1、開課前會有簡訊提醒或者郵件提醒，請報名的時候填寫正確的手機號碼及郵箱地址。

2、開課後 2-3 個工作日內會上傳本節課的視訊回放，報名後回放視訊不限時觀看。

掃碼新增小助手，回覆：語音識別，加入講師課程交流群，嘉賓 PPT 及整理筆記將在直播結束後在群內公開。