“电子实习-智能硬件实践-快速启动”版本间的差异

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=具体内容=
 
 
声控智能原理(1),人工智能,机器学习,信号处理;
 
 
声控智能实践(1):理论讲解: TensorFlow:线性模型(IPython );MNIST数据集tfExample;
 
 
声控智能实践(2),动手实践:(1)audioPlot实验:录音文件处理;(2)audioNet实验:模型训练;
 
 
声控智能原理(2),理论讲解:卷积网络CNN和循环网络RNN;
 
 
声控智能实践(3):动手实践:模型文件asrModel.pb训练,云知音网页
 
 
声控智能实践(4),动手实践:安卓应用androidAudioRecg;
 
 
声控智能扩展(1):Alexa智能音箱(Amazon),[[语音识别]]与[[语音合成]]。
 
 
  
 
=具体流程1=
 
=具体流程1=
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|Day 9 || 上午9点半  || 声控智能扩展(1):Alexa智能音箱(Amazon),[[语音识别]]与[[语音合成]]。
 
|Day 9 || 上午9点半  || 声控智能扩展(1):Alexa智能音箱(Amazon),[[语音识别]]与[[语音合成]]。
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=具体流程2=
 
 
{| class="wikitable"
 
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! 时间!! !! 学习内容
 
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|Day 1 || 下午5点  ||  智能音箱介绍
 
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|Day 2 || 下午13点半  ||  SoundPi开发套件介绍
 
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|Day 3 || 上午9点  || SoundPi开发套件调试
 
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|Day 4 || 上午9点  || SoundPi开发套件开发
 
 
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2018年10月18日 (四) 03:46的版本

具体流程1

时间 学习内容
Day 1 上午10点 智能硬件挑战单元介绍
Day 2 下午4点 抽签产生名单;注册iCenter-wiki,Gitlab账户;语音指令录音;
Day 3 下午5点 安装Python(3.6+);安装TensorFlow(1.3+) ;
Day 4 下午5点 Python基础和IPython使用,Python库Numpy、Scipy、Matplotlib;
Day 5 下午14点 声控智能原理(1),人工智能,机器学习,信号处理;声控智能实践(1): TensorFlow:线性模型(IPython );MNIST数据集tfExample;
Day 6 上午9点 声控智能实践(2),录音文件audioPlot,audioNet模型训练;
Day 7 上午8点 声控智能原理(2),卷积网络CNN和循环网络RNN;声控智能实践(3):模型文件asrModel.pb训练,云知音网页。
Day 8 上午9点半 声控智能实践(4),安卓应用androidAudioRecg;
Day 9 上午9点半 声控智能扩展(1):Alexa智能音箱(Amazon),语音识别语音合成