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图书介绍


最专业的语音辨识全书:使用深度学习实作

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著者
出版者 出版社:深智数位 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2019/06/27
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

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

 

著者信息

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。
 
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图书目录

| 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

图书序言

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。
 

图书试读


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