雷锋网AI研习社讯：从今日起，连续三天，西北工业大学音频语音与语言处理研究组将为我们带来语音识别领域的专场分享，关注语音识别的你不要错过！
第一场 | 端到端语音识别
分享时间
（北京时间）11月19日（星期一） 20：00
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分享背景
近些年来，端到端（End-to-End）语音识别得到了广泛的关注和研究，成为语音识别领域新研究热点。本次公开课中，讲者将分享端到端语音识别框架提出的动机和几种主流方法的探讨与对比。
分享嘉宾
单长浩，西北工业大学音频语音与语言处理研究组2016级在读硕士研究生，主要研究方向为语音识别、语音唤醒等，曾在小米和腾讯合作研究，在语音顶级会议ICASSP和Interspeech上发表论文多篇。
王森茂，西北工业大学音频语音与语言处理研究组2016级在读硕士研究生，主要研究方向为语音识别，曾在法国LIUM实验室和搜狗合作研究，在语音领域重要会议和期刊发表论文多篇。
分享提纲
1.传统语音识别与端到端语音识别的引入
2.主流端到端语音识别方法介绍
3.讲者在端到端语音识别上的工作
直播链接
http://www.mooc.ai/open/course/599
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第二场 | 端到端语音合成
（北京时间）11月20日（星期二） 20：00
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分享背景
近些年来，端到端（End-to-End）语音合成得到了广泛的关注和研究，成为语音合成领域的新研究热点。本次公开课中，讲者将分享端到端语音合成框架提出的动机，并对几种主流方法介绍和对比。
分享嘉宾
张雨超，西北工业大学音频语音与语言处理研究组2016级在读硕士研究生，主要研究方向为参数化及拼接语音合成，曾在搜狗和微软开展合作研究。
分享提纲
1、传统语音合成框架及端到端语音合成的引入
2、基于注意力机制的端到端合成方法介绍
3、神经网络声码器的相关介绍
直播链接
http://www.mooc.ai/open/course/600
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第三场 | 对抗学习在语音识别中的应用
分享时间
（北京时间）11月21日（星期三） 20：00
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分享背景
近年来，对抗学习被广泛的应用在了计算机视觉的各个研究领域中，成为一个非常流行的研究热点。在语音相关的研究领域中，对抗学习也逐渐渗透到各个研究分支里，包括语音降噪与分离、语音合成、语音识别和说话人确认等任务。在本次报告中，我主要介绍我们将对抗学习应用在鲁棒语音识别任务中的工作。同时，也会简单介绍对抗样本在增强模型鲁棒性方面的工作。
分享嘉宾
孙思宁，西北工业大学音频、语音与语言研究组博士生，研究兴趣包括鲁棒语音识别、对抗学习、语音降噪与分离、波束形成等，曾在新加坡南洋理工大学，美国华盛顿大学和出门问问（西雅图 AI Lab）交流访问研究。在领域内重要期刊和会议发表论文多篇。
分享提纲
1.深度对抗学习简介
生成对抗网络
域对抗自适应
2.域对抗自适应在语音识别中的应用
噪音鲁棒
口音鲁棒
3.对抗样本
基于对抗样本的数据扩充
对抗样本在唤醒任务上的应用
4.总结
直播链接
http://www.mooc.ai/open/course/601
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