最专业的语音辨识全书：使用深度学习实作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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语音辨识已经逐渐进入人们的日常生活，语音辨识技术是涉及语言、电脑、数学等领域的交叉学科。

　　全书从语音辨识的基础讲起，并辅以翔实的案例，介绍包括C#、Perl、Python、Java等多种程式设计语言实作，开放程式码语音辨识工具套件Kaldi的使用与程式码分析，深度学习的开发环境搭建，旋积神经网路，以及语音辨识中常见的语言模型--N元模型和依存模型等，让读者快速了解语音辨识基础，掌握开发语音辨识程式的演算法。

　　本书主要内容：
　　语音辨识技术
　　■ C# 开发语音辨识   
　　■ Perl 开发语音辨识
　　■ Python 开发语音辨识   
　　■ Java 开发语音辨识　　
　　■ 语音讯号处理　　   
　　■ 深度学习
　　■ 语言模型   

　　适合读者群：需要具体实现语音辨识的程式设计师，或有一定机器学习或语音辨识基础的从业者、学生、研究者阅读参考。

本书特色

　　◎ 引领语音辨识技术升级
　　◎ 业界流行的Kaldi语音辨识技术实作

 

图书简介：深度学习在多模态信号处理中的前沿应用 本书聚焦于一个与语音识别技术密切相关，但又截然不同的前沿交叉领域：深度学习驱动的通用多模态信号处理与分析。 本书旨在为已经具备一定机器学习或信号处理基础的读者，提供一个深入理解如何利用现代深度学习架构处理和融合来自不同感官模态（如图像、视频、触觉反馈、生物电信号）数据的全面指南。 我们完全避开了传统的纯语音识别（ASR）技术细节，例如声学模型、语言模型在传统HMM或CTC框架下的具体优化，以及标准的声学特征提取（如MFCCs、FBank）在单一语音任务中的精细调校。相反，本书将视角投向了更广阔的、需要跨领域知识整合的深度学习应用场景。 --- 第一部分：多模态深度融合的基础理论与架构革新 在信息爆炸的时代，单一模态的数据往往无法提供完整的上下文信息。本书的第一部分将彻底探讨如何设计和训练能够有效融合来自不同来源的复杂信号的深度神经网络。 第一章：超越时间序列：通用信号表示学习 本章将不讨论语音波形或梅尔频谱图，而是侧重于如何将非语音类信号（如高维图像数据、结构化的时间序列生物数据，或低速变化的传感器数据）映射到共享的、低维的潜在空间（Latent Space）。我们将深入研究对比学习（Contrastive Learning）在无标签或弱标签数据上进行鲁棒特征提取的应用，特别是针对那些难以用传统卷积或循环网络直接建模的稀疏或高噪声信号。 关键内容： 自监督学习在复杂信号预训练中的最新进展；注意力机制如何适应非均匀采样的多模态输入。 第二章：深度融合策略的范式转移 传统上，信息融合发生在决策层。本书强调早期融合、中期融合与晚期融合在处理异构数据流时的性能差异和计算复杂度。我们将重点分析如何利用Transformer架构的自注意力机制来计算不同模态间的时间对齐和依赖关系，即使这些模态的时间分辨率差异巨大（例如，视频帧与触觉反馈的采样率可能相差数千倍）。 关键内容： 异构时间序列的对齐技术（Cross-Modal Attention Mechanisms）；门控融合单元（Gated Fusion Units）的设计原理与实现，以动态调整信息流权重。 --- 第二部分：前沿应用案例：非语音信号的深度理解 本部分将通过具体的、与语音无关的深度学习应用案例，展示多模态融合的强大能力，从而构建读者对通用信号处理的认知。 第三章：视频理解中的情绪与意图识别 本书将详细探讨如何结合视觉（面部表情、身体姿态）与音频（非语言声学，如叹息、笑声、语速变化，但不涉及具体词汇内容）来精准预测人类的情绪状态和潜在意图。 关键内容： 情绪分类的跨模态一致性验证；利用图神经网络（GNN）对多主体交互场景中的关系建模，以辅助意图推断。我们不会涉及语音识别中的发音或韵律分析，而是专注于情感的非语言线索。 第四章：生物信号的时空分析与疾病预测 本章将深入研究如何利用深度学习处理和融合复杂的生物医学信号，如脑电图（EEG）、心电图（ECG）以及运动传感器数据。目标是识别复杂的、嵌入在长时间序列中的潜在模式，用于辅助诊断或状态监测。 关键内容： 3D 卷积网络在处理高维EEG数据中的应用；循环残差网络（Recurrent Residual Networks）如何捕获远距离时间依赖性；利用生成模型（如VAE或GANs）来合成或增强稀有病理信号样本。 第五章：机器人学中的触觉与视觉反馈环路 在机器人操作和人机交互领域，精确的本体感受（Proprioception）和触觉反馈至关重要。本书探讨了如何利用深度强化学习（DRL）框架，将高频触觉传感数据与实时视觉信息融合，以实现对物体属性（如粗糙度、弹性）的准确估计和精细操作。 关键内容： 结合深度Q网络（DQN）与卷积网络进行多传感器数据驱动的决策制定；如何通过领域随机化（Domain Randomization）提高模型在真实机器人硬件上的泛化能力。 --- 第三部分：模型的高效部署与可解释性 深度学习模型的实用性不仅取决于其准确性，还依赖于其在资源受限环境下的部署能力和结果的可信度。 第六章：模型压缩与边缘计算部署 本章将介绍一系列针对大规模多模态模型的优化技术，使其能够在嵌入式系统或移动设备上高效运行，这与在云端运行大规模语音识别模型的需求是不同的侧重点。 关键内容： 模型量化（Quantization）对融合模型中不同精度数据类型的处理策略；结构化剪枝（Structured Pruning）如何平衡视觉和时间序列分支的计算负载；知识蒸馏（Knowledge Distillation）在跨模态教师模型向小型学生模型迁移中的技巧。 第七章：多模态模型的因果推断与可解释性 在关键应用场景中，我们不仅需要模型给出预测，还需要理解为什么某个模态的信息对最终决策起到了决定性作用。本书探讨了超出传统梯度可视化（如Grad-CAM）的复杂方法，专门用于解析跨模态注意力权重和融合路径的因果关系。 关键内容： 基于反事实推理（Counterfactual Reasoning）的模态重要性评估；如何设计“反向实验”来验证模型对特定输入信号的依赖程度，确保模型决策的透明度和可靠性。 --- 总结： 本书是一部面向实践和研究的深度学习工具书，它引导读者跳出单一语音识别的特定框架，掌握利用先进的深度学习架构，处理和融合任何形式的复杂、多源异构信号数据的核心技能。通过对多模态深度融合、前沿应用案例分析以及高效部署策略的深入剖析，读者将能够构建出能够从全方位感知信息中提取深刻洞察力的下一代智能系统。本书的内容侧重于通用信号表示、跨模态关联建模、以及面向具体任务的深度融合架构创新，不涉及任何关于语音文本转录的特定算法细节。

作者简介

柳若边

　　猎兔搜索团队核心成员，曾任职中国万网、三星等业界知名公司，现为教育培训机构专业讲师。猎兔搜索专注于自然语言处理等人工智慧领域的技术开发与实现。在北京和上海等地均有猎兔培训的学员，出版的相关技术图书读者遍及全球华人圈。
 

| 01 | 语音辨识技术
1.1 整体结构
1.2  Linux 基础
1.3 安装Micro 编辑器
1.4 安装Kaldi
1.5  yesno 实例
1.6  建置一个简单的ASR
1.7  Voxforge实例
1.8  资料准备
1.9  加权有限状态转换
1.10  语音辨识语料库
1.11  Linux shell指令稿基础

| 02 | C# 开发语音辨识
2.1  准备开发环境
2.2  计算旋积
2.3  记录语音
2.4  读取语音讯号
2.5  离散傅立叶转换
2.6  移除静音

| 03 | Perl 开发语音辨识
3.1  变数
3.2  多维阵列
3.3  常数
3.4  运算符号
3.5  控制流
3.6  档案与目录
3.7  常式
3.8  执行指令
3.9  正规表示法
3.10  命令列参数

| 04 | Python 开发语音辨识
4.1  Windows作业系统下安装Python     
4.2  Linux作业系统下安装Python   
4.3  选择版本
4.4  开发环境
4.5  註释
4.6  变数
4.7  阵列
4.8  列表
4.9  元组
4.10  字典
4.11  控制流
4.12  模组
4.13  函数
4.14  读写档案
4.15  物件导向程式设计
4.16  命令列参数
4.17  资料库
4.18  记录档记录
4.19  例外处理
4.20  测试
4.21  语音活动检测
4.22  使用numpy

| 05 | Java 开发语音辨识
5.1  实现旋积
5.2  KaldiJava      
5.3  TensorFlow的Java介面

| 06 | 语音讯号处理
6.1  使用FFmpeg
6.2  标记语音
6.3  时间序列
6.4　端点检测
6.5  动态时间规整
6.6  傅立叶转换
6.7  MFCC特征
6.8  说话者识别
6.9  解码

| 07 | 深度学习
7.1  神经网路基础
7.2  旋积神经网路
7.3  架设深度学习开发环境
7.4  nnet3实现程式
7.5  编译Kaldi    
7.6  点对点深度学习
7.7  Dropout解决过度拟合问题
7.8  矩阵运算

| 08 | 语言模型
8.1  机率语言模型
8.2  KenLM语言模型工具套件
8.3  ARPA档案格式
8.4  依存语言模型
| A | 术语及含义

前言

　　作为人工智慧技术的重要组成部分，语音辨识旨在研究电脑如何听懂人的讲话。来自类神经网路的深度学习促进了语音辨识技术的发展。本书从使用开放原始码的语音辨识建置系统Kaldi 开始讲起，启动读者亲自实现语音辨识系统，使用了C#、Perl、Python、Java 等多种程式设计工具。

　　第1 章介绍语音辨识的基本原理和Kaldi 的基本使用方法，以及使用Kaldi 开发语音辨识系统应用到的Linux shell 指令稿基础；

　　第2 章介绍使用C# 开发语音辨识系统；

　　第3 章介绍Perl 语言开发基础；

　　第4 章介绍开发语音辨识系统所需要的Python 基础；

　　第5 章介绍使用Java 开发语音辨识系统；

　　第6 章介绍傅立叶转换、MFCC 特征等常用的语音讯号处理方法；

　　第7 章介绍基本的神经网路和深度学习方法及训练神经网路的反向传播方法；

　　第8 章介绍语音辨识解码阶段用到的语言模型，以及语言模型工具套件—KenLM。

　　本书适合需要实作方式语音辨识的程式设计师使用，对机器学习等相关领域的研究人员也有一定的参考价值。猎兔搜索技术团队已经开发出以本书为基础的专门教育训练课程和商务软体。

　　本书由柳若边编着，罗刚、沙芸、张子宪、许想娇、石天盈、张继红、罗庭亮、王全军、刘宇、张天津也参与了本书的部分编创工作。本书相关的参考软体和程式在读者QQ 群（378025857）的附件中可以找到。Kaldi 及其底层依赖的软体，其复杂程度已经超越了一个人所能掌握的程度。此外，一些实际的细节也可以在读者QQ 群讨论。在此，感谢早期合着者、合作伙伴、员工、学员、读者的支援，他们为本书的编创提供了良好的工作基础。技术的融合与创新永无止境，就如和在玻璃容器中水培植物，这是一个持久的工作。
 

评分☆☆☆☆☆

翻开《最专业的语音辨识全书：使用深度学习实作》，第一印象是排版非常舒服，文字清晰，图表也够大够多，看起来就很费心思。作为一名正在学习机器学习的研究生，我一直觉得语音辨识是一个非常迷人的方向，但市面上相关的中文教材，要么过于理论化，要么就是代码例子太少，很难真正理解其中的精髓。《最专业的语音辨识全书》这个名字，听起来就非常有底气，希望能真正做到“全”和“专业”。我特别期待书中能够深入讲解一些语音辨识的核心技术，比如MFCC、HMM-GMM、DNN-HMM等经典模型，以及现在主流的端到端模型，像是CTC、RNN-T、Attention-based models等等。更重要的是，希望作者能详细解释这些模型背后的数学原理，并且提供完整的Python代码实现，最好是能够支持GPU加速的那种。能够看到从数据预处理、模型训练到模型评估的完整流程，并且有相关的参数解释和调优建议，那就太棒了！

评分☆☆☆☆☆

《最专业的语音辨识全书：使用深度学习实作》的书名就已经够吸引人了，光是“最专业”这三个字，就让人感觉这本绝对是干货满满。作为一名在科技行业工作的爱好者，我一直对语音辨识技术的发展感到好奇，但一直觉得它离自己有点远。这本书的出现，让我觉得这是一个绝佳的机会，能够系统地了解和学习这项技术。我特别希望能深入了解深度学习在语音辨识领域中的具体应用，比如神经网络的各种架构是如何被设计来处理语音信号的，以及如何通过训练来优化这些模型的性能。如果书中能够提供一些实际的案例分析，例如如何构建一个能够识别特定指令的语音助手，或者如何实现实时的语音转文字功能，那我将会觉得非常受益。我更期待能够学到一些处理实际数据中可能遇到的挑战的经验，比如数据增强、噪声抑制、多说话人分离等技术，这些都是让语音辨识技术更贴近我们生活的重要环节。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，厚度就让我感到很扎实，沉甸甸的感觉，就知道内容肯定很丰富。作为一个对AI领域抱有浓厚兴趣，但又没有太多实践经验的上班族，我总是希望能找到一本能够系统性学习某个技术方向的书籍。《最专业的语音辨识全书：使用深度学习实作》这个书名，简直就是为我量身定做的！我尤其看重“最专业”这三个字，它暗示了内容的全面性和深度，希望这本书能覆盖从基础理论到前沿技术的方方面面，而不是浅尝辄止。例如，关于声学模型、语言模型，以及如何将它们结合起来形成完整的语音辨识系统，我希望能有详尽的介绍。当然，深度学习的演进非常快，我特别想知道书中是否会涵盖近期比较热门的Transformer模型在语音辨识中的应用，以及一些迁移学习、自监督学习在有限数据集下的应用技巧。毕竟，在实际开发中，我们很难获得海量的标注数据，掌握这些技巧对于提高模型性能至关重要。期待书中能有一些实际的项目案例，最好是那种能够解决实际问题的，这样读起来才更有成就感，也更能激发学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对语音辨识领域并不是特别了解，只是隐约知道它在智能助手、语音输入法等方面有广泛应用。偶然看到《最专业的语音辨识全书：使用深度学习实作》这本书，觉得名字特别霸气，而且“深度学习实作”这几个字立刻勾起了我的好奇心。我一直在寻找能够将抽象的深度学习理论与具体应用结合起来的学习材料，这本书听起来就符合我的需求。我比较好奇书中会不会涉及到一些实用的技巧，比如如何处理不同口音、语速的语音数据，或者在嘈杂环境下的语音辨识问题。另外，对于模型的可解释性，有没有一些探讨？毕竟，在一些关键领域，了解模型为什么会做出某个判断是非常重要的。希望作者能分享一些在真实场景中遇到过的挑战，以及如何通过深度学习方法来解决这些挑战的经验。能够学到一些能够落地、解决实际问题的技术，是我选择一本书最重要的考量。

评分☆☆☆☆☆

哇，这本书的封面设计就很有吸引力，标题《最专业的语音辨识全书：使用深度学习实作》看起来就超级硬核！老实说，我一直对语音辨识技术很感兴趣，但总觉得门槛很高，不知道从何下手。看到“深度学习实作”这几个字，眼睛瞬间亮了，感觉终于有本书能带我走进这个神秘的世界了。台湾的科技书籍我一直都很喜欢，很多都写得深入浅出，而且案例都很贴合实际，这本应该也不会让我失望吧？我特别期待这本书在概念讲解上有多么透彻，毕竟深度学习的算法那么多，很多时候看论文都看得头昏眼花，希望能有本教科书级的著作，把复杂的理论用清晰的逻辑串联起来，让我这个有点基础但又不算精通的读者能够豁然开朗。而且“实作”两个字也暗示了书中会有代码示例，这对我来说太重要了！光看不练假把式，有代码跟着敲，才能真正理解其中的原理。希望作者能分享一些业界常用的库和框架，比如PyTorch或TensorFlow，并且给出详细的部署流程，这样我学完之后，就能尝试着自己搭建一个简单的语音辨识系统了！