语音和语言处理

这个密集的计划提供了一个令人兴奋的机会,向信息学和语言学领域的世界领导者学习。

根据我们的前沿研究,该计划的内容涵盖了语音和语言处理的所有领域,从语音,语音合成和语音识别到自然语言生成和机器翻译。

这个灵活的计划提供研究和职业培训,可以是独立的,也可以用作博士学位的准备。

该程序的模块化性质使您可以根据自己的兴趣进行定制。

Speech and Language Processing

专业介绍

这个密集的计划提供了一个令人兴奋的机会,向信息学和语言学领域的世界领导者学习。

根据我们的前沿研究,该计划的内容涵盖了语音和语言处理的所有领域,从语音,语音合成和语音识别到自然语言生成和机器翻译。

这个灵活的计划提供研究和职业培训,可以是独立的,也可以用作博士学位的准备。

该程序的模块化性质使您可以根据自己的兴趣进行定制。

Program Introduction

This intensive programme offers an exciting opportunity to learn from world leaders in both informatics and linguistics.

Drawing from our cutting-edge research, the programme’s content covers all areas of speech and language processing, from phonetics, speech synthesis and speech recognition to natural language generation and machine translation.

This flexible programme provides research and vocational training and can be either freestanding or used as preparation for a PhD.

The modular nature of the programme allows you to tailor it to your own interests.

所属大学 爱丁堡大学
关联学科 语言
开学时间 9月
学制 1 年
学费 37,300 GBP
项目网址 https://www.ed.ac.uk/studying/postgraduate/degrees/index.php?r=site/view&edition=2024&id=290

申请要求

专业领域:语言学、计算机科学、工程学、心理学、哲学、数学或相关学科+对 linguistics, mathematics and computer science有基本的了解

语言要求

IELTS

总分要求: 7
分项要求: 听力: 6.5 | 阅读: 6.5 | 写作: 6.5 | 口语: 6.5

TOEFL

总分要求: 100
分项要求: 听力: 23 | 阅读: 23 | 写作: 23 | 口语: 23

课程设置

中文课程名 英文课程名
Compulsory courses 必修课 Compulsory courses 必修课
用于语音和语言处理的计算机编程 Computer Programming for Speech and Language Processing
加速自然语言处理 Accelerated Natural Language Processing
语音处理 Speech Processing
统计和定量方法 Statistics and Quantitative Methods
语言学和英语研究伦理学培训 Research Ethics Training in Linguistics and English Language
Optional courses 选修课 Optional courses 选修课
自然语言理解、生成与机器翻译 Natural Language Understanding, Generation, and Machine Translation
自动语音识别 Automatic Speech Recognition
语音合成 Speech Synthesis
信号处理中的机器学习 Machine Learning in Signal Processing
模拟语言 Simulating Language
语音学和实验室语音学 Phonetics and Laboratory Phonology
语音产生和感知 Speech Production and Perception
人为因素: 与用户合作 The Human Factor: Working with Users
入门应用机器学习 Introductory Applied Machine Learning
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