英国部分名校的语音及语言处理(SLP)课程分享

2020 年 1 月 31 日 AINLP

作者：尼伯龙根之歌

知乎专栏：语音识别与自然语言处理入门

以下皆为我搜集到的英国名校的Postgraduate Course，想借此专栏和大家分享一下，主要课程是爱丁堡大学的计算机学院课程，本人是谢菲尔德的一位CSSLP的学生，在上课期间发现自己学校的课程内容不够全面且不能公开，决定曲线救国寻找语音及语言处理领域比较优秀的学校的课程进行知识补充，以下是我收集到的相关课程，希望对大家有帮助。当然本文也包括了机器学习相关课程资源，本人会持续更新。

PS: 个人搜索课程的方式是直接在网址后缀发现课程简写规律进行搜集。

语音处理

爱丁堡大学 Master of SLP 的 Director: Simon King 主页，感谢这位老师把我带进语音的知识殿堂：

老师主页里面包含该专业语音处理和语音合成的课程大部分内容和Reading List，对入门很有帮助，不过，谢菲尔德的语音处理课程资源相较更加全面，然而是不开源的。

speech.zone - all about speech

http://www.speech.zone/

但是谢菲尔德语音组的负责人Tomas Hain写的语音识别的教材算是开源的，爱丁堡大学在用其作为ASR的指导教材，在下面会有介绍

爱丁堡大学计算机学院 School of Information:

AUTOMATIC SPEECH RECOGNITION (ASR) 2018-19: LECTURES

ASR Lectures 2019

19-20的Lectures：

http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/asr/lectures-2019.html

18-19的Labs:

http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/asr/labs-2019.html

18-19的coursework:

http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/asr/coursework-2019.html

J&M指的是：Daniel Jurafsky and James H. Martin (2008).Speech and Language Processing, Pearson Education (2nd edition)

R&H指的是：S Renals and T Hain (2010).Speech Recognition, in Computational Linguistics and Natural Language Processing Handbook, A Clark, C Fox and S Lappin (eds.), Blackwells, chapter 12, 299-332.

Reading list写的很详细，大家可以查阅

Tomas Hain的那部分爱大下不了，大家可以自行搜索，Computational Linguistics and Natural Language Processing Handbook ，这本书的299页开始就是 Speech Recognition部分。

数据结构基础

ALGORITHMS, DATA STRUCTURES AND LEARNING：

http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/inf2b/

机器学习

入门课程：LEARNING FROM DATA

http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/lfd/index.html

MACHINE LEARNING AND PATTERN RECOGNITION (MLPR), AUTUMN 2019

Machine Learning and Pattern Recognition

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/mlpr/2019/

MACHINE LEARNING PRACTICAL (MLP) 2019-20 实操课程（承接MLPR）

http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/mlp/index-2019.html

Probabilistic Modelling and Reasoning (INFR11134)（偏向贝叶斯）

PMR 2019

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/pmr/18-19/

Course material:

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/pmr/18-19/material/

还有一个入门课程...但是对于这个课程你需要按照他的要求进行注册才能看lecture，我没有试过，但还是有一些有用的资源

Introductory Applied Machine Learning (2018-2019)[SEM1]

自然语言处理

Foundations of Natural Language Processing (Winter 2020)课程主页

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/fnlp/

Lectures的主页：

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/fnlp/lectures/

Accelerated Natural Language Processing (INFR11125)

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/anlp/lectures/index.html

Natural Language Understanding, Generation, and Machine Translation (2019-2020)[SEM2]（这是NLU，NLG还有 MT的课程介绍，这是一个深入的课程）

课程主页：

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/nlu/syllabus.html

还有老版的：

MT:

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/mt/index.html

NLU:

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/nlu/syllabus.html

NLG:

https://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/nlg/

TEXT TECHNOLOGIES FOR DATA SCIENCE:

Course code: INFR11145

Course details:TTDS

http://www.drps.ed.ac.uk/19-20/dpt/cxinfr11145.htm

课程主页：

http://www.inf.ed.ac.uk/teaching/courses/tts/

UCL：

UCL的声学所的成果还不错，有相关课程，对于语音基础的声学部分和语音学部分有入门作用，可以辅助simon king老师的课程和Slides

https://www.phon.ucl.ac.uk/courses/spsci/ish/week.htm

Cambridge：

原来的谢菲尔德机器学习组老大：Neil Lawrence的主页，其有关于机器学习的见解和教程

http://inverseprobability.com/

Neil Lawrence在谢菲尔德的machine learning 课程内容：

Machine Learning and Adaptive Intelligence 2015

http://inverseprobability.com/mlai2015/

本人有幸和neil老师合影，且和他聊了会他的电台：Talking Machine

秀下合影：

Neil现在满头白发了.....他让我对data science和数据有了全新的认识。 ps： neil的风格我很喜欢，有可能是我自己也是类似的风格吧，放荡不羁但又很gentle，偶尔爆爆粗口，没啥架子

语音的基础：Digital Signal Processing

https://www.cl.cam.ac.uk/teaching/1819/L314/

剑桥14-15年的Information Retrieval

https://www.cl.cam.ac.uk/teaching/1415/InfoRtrv/

剑桥17-18年的Information Retrieval(最新)

https://www.cl.cam.ac.uk/teaching/1718/InfoRtrv/materials.html

附加17-18全部课程链接：（自行搜索）

https://www.cl.cam.ac.uk/teaching/1718/

接下来附带我们学校的机器学习课程：

The University of Sheffield:

基于Neil Lawrence老师内容改编的

https://github.com/maalvarezl/MLAI

以下则是部分北美名校的课程

CMU：都是Alan Black 老师的课程

Speech Processing -- Fall 2011（非常详细的课程）

http://www.speech.cs.cmu.edu/15-492/

Natural Language Processing

http://demo.clab.cs.cmu.edu/NLP/

斯坦福：

CS224S / LINGUIST285 - Spoken Language Processing

http://web.stanford.edu/class/cs224s/syllabus.html

UC Berkeley：

CS 288: Statistical Natural Language Processing, Fall 2014

https://people.eecs.berkeley.edu/~klein/cs288/fa14/

部分实用课程：

中国科学技术大学：Fundamentals of Speech Signal Processing

http://staff.ustc.edu.cn/~zhling/Course_SSP/

这个课程的slide非常好！配上剑桥的语音基础课程食用，不愧是中科大

黄学东老师的Spoken Language Processing这本书很好，但是太厚了，我只能跳着看。

EDX关于Speech的课程：

微软的Speech Recognition Systems

https://www.edx.org/course/speech-recognition-systems-2

以上部分reading list推荐的论文和书籍需要科学上网获取

请大家按照自己的基础进行选择，希望大家能够收获到自己想要的知识

本文由作者授权转载，原文链接，点击“阅读原文”可直达：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/102365965

推荐阅读

AINLP年度阅读收藏清单

大幅减少GPU显存占用：可逆残差网络(The Reversible Residual Network)

鼠年春节，用 GPT-2 自动写对联和对对联

transformer-XL与XLNet笔记

AINLP-DBC GPU 云服务器租用平台建立，价格足够便宜

征稿启示 | 稿费+GPU算力+星球嘉宾一个都不少

关于AINLP

AINLP 是一个有趣有AI的自然语言处理社区，专注于 AI、NLP、机器学习、深度学习、推荐算法等相关技术的分享，主题包括文本摘要、智能问答、聊天机器人、机器翻译、自动生成、知识图谱、预训练模型、推荐系统、计算广告、招聘信息、求职经验分享等，欢迎关注！加技术交流群请添加AINLP君微信(id：AINLP2)，备注工作/研究方向+加群目的。