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圖解語音識別 ( 簡體 字) |
| 作者：[日]荒木雅弘 | 類別：1. -> 程式設計 -> 自然語言 |
| 譯者： |
| 出版社：人民郵電出版社 |  3dWoo書號： 52609
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 295 元 |
| 出版日：4/1/2020 |
| 頁數：191 |
| 光碟數：0 |
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站長推薦：  |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787115528711 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
| 前言： |
內容簡介：《圖解語音識別》從語音識別的歷史和基礎知識講起，通過圖解的方式對語音識別技術進行了盡可能簡單的解釋。內容涉及語音學基礎知識、統計模式識別、有限狀態自動機、語音特征的提取、聲學模型和語言模型、搜索算法和基于WFST 的語音識別技術等。
此外，本書沒有將語音識別限定在“將語音轉換成文本”的傳統范疇內，而是在此基礎上，還講解了從語音識別技術到人機對話技術的演進過程和方法。內容涉及語義分析和語音對話系統的實現。 |
目錄：第 1章 開篇
1.1 什么是語音識別 2
1.2 語音識別的歷史 4
1.3 語音識別的用處 6
1.4 為什么很難 8
1.5 本書的目標 10
1.6 小結 12
第 2章 什么是語音
2.1 語音學 16
2.2 聲音是如何產生的——發音語音學 16
2.3 聲音的真面目——聲學語音學 23
2.4 聲音是如何被感知的——感知語音學 29
2.5 總結 32
第3章 統計模式識別
3.1 什么是模式識別 34
3.2 統計模式識別的思路 36
3.3 生成模型的訓練 40
3.4 判別模型的訓練 44
3.5 統計語音識別的概要 45
3.6 總結 48
第4章 有限狀態自動機
4.1 什么是有限狀態自動機 50
4.2 用有限狀態自動機表達的語言 53
4.3 各種各樣的有限狀態自動機 55
4.4 有限狀態自動機的性質 58
4.5 總結 59
第5章 語音特征的提取
5.1 特征提取的步驟 62
5.2 語音信號的數字化 64
5.3 人類聽覺模擬——頻譜分析 67
5.4 另一個精巧設計——倒譜分析 69
5.5 噪聲去除 72
5.6 總結 73
第6章 語音識別：基本聲學模型
6.1 聲學模型的單位 76
6.2 什么是隱馬爾可夫模型 78
6.3 隱馬爾可夫模型的概率計算 81
6.4 狀態序列的估計 83
6.5 參數訓練 85
6.6 總結 89
第7章 語音識別：高級聲學模型
7.1 實際的聲學模型 92
7.2 判別訓練 94
7.3 深度學習 96
7.4 總結 98
第8章 語音識別：語言模型
8.1 基于語法規則的語言模型 100
8.2 統計語言模型的思路 101
8.3 統計語言模型的建立方法 103
8.4 總結 108
第9章 語音識別：搜索算法
9.1 填補聲學模型和語言模型之間的空隙 112
9.2 狀態空間搜索 113
9.3 用樹形字典減少浪費 115
9.4 用集束搜索縮小范圍 116
9.5 用多次搜索提高精度 118
9.6 總結 120
第 10章 語音識別：WFST運算
10.1 WFST的合成運算 124
10.2 確定化 129
10.3 權重移動 133
10.4 最小化 134
10.5 總結 135
第 11章 語音識別：使用 WFST進行語音識別
11.1 WFST轉換 138
11.2 聲學模型的 WFST轉換 139
11.3 發音字典的 WFST轉換 141
11.4 語言模型的 WFST轉換 142
11.5 WFST的搜索 144
11.6 總結 145
第 12章 語義分析
12.1 什么是語義表示 148
12.2 基于規則的語義分析處理 151
12.3 基于統計的語義分析處理 153
12.4 智能手機的語音服務 156
12.5 總結 159
第 13章 語音對話系統的實現
13.1 對話系統的開發方法 162
13.2 基于規則的對話管理 164
13.3 針對對話管理的統計方法 166
13.4 總結 170
第 14章 終篇
14.1 語音分析工具 WaveSurfer 174
14.2 HMM構建工具 HTK 175
14.3 大詞匯量連續語音識別引擎 Julius 177
14.4 虛擬代理對話工具 MMDAgent 179
14.5 深入學習之路 180
思考題的解答 182
參考文獻 188
后 記 191
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| 序： |
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