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人工智能出版工程人工智能(語音識別理解與實踐)(精) 版權信息
- ISBN：9787121381430
- 條形碼：9787121381430 ; 978-7-121-38143-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能出版工程人工智能(語音識別理解與實踐)(精) 內(nèi)容簡介
全書首先概要介紹了傳統(tǒng)語音識別理論和經(jīng)典的深度神經(jīng)網(wǎng)絡核心算法。接著全面而深入地介紹了深度學習在語音識別中的應用，包括"深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾可夫混合模型”的訓練和優(yōu)化，特征表示學習、模型融合、自適應，以及以循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的若干優(yōu)選深度學習技術。
人工智能出版工程人工智能(語音識別理解與實踐)(精) 目錄
第1章 簡介
1.1 自動語音識別：更好的溝通之橋
1.1.1 人類之間的交流
1.1.2 人機交流
1.2 語音識別系統(tǒng)的基本結構
1.3 口語理解與人機對話系統(tǒng)
1.4 全書結構
第Ⅰ部分 傳統(tǒng)聲學模型
第2章 混合高斯模型
2.1 隨機變量
2.2 高斯分布和混合高斯隨機變量
2.3 參數(shù)估計
2.4 采用混合高斯分布對語音特征建模
第3章 隱馬爾可夫模型及其變體
3.1 介紹
3.2 馬爾可夫鏈
3.3 序列與模型
3.3.1 隱馬爾可夫模型的性質(zhì)
3.3.2 隱馬爾可夫模型的仿真
3.3.3 隱馬爾可夫模型似然度的計算
3.3.4 計算似然度的高效算法
3.3.5 前向與后向遞歸式的證明
3.4 期望*大化算法及其在學習HMM參數(shù)中的應用
3.4.1 期望*大化算法介紹
3.4.2 使用EM算法來學習HMM參數(shù)——Baum-Welch算法
3.5 用于解碼HMM狀態(tài)序列的維特比算法
3.5.1 動態(tài)規(guī)劃和維特比算法
3.5.2 用于解碼HMM狀態(tài)的動態(tài)規(guī)劃算法
3.6 隱馬爾可夫模型和生成語音識別模型的變體
3.6.1 用于語音識別的GMM-HMM模型
3.6.2 基于軌跡和隱藏動態(tài)模型的語音建模和識別
3.6.3 使用生成模型HMM及其變體解決語音識別問題
第Ⅱ部分 深層神經(jīng)網(wǎng)絡在語音識別中的應用及分析
第4章 全連接深層神經(jīng)網(wǎng)絡
4.1 全連接深層神經(jīng)網(wǎng)絡框架
4.2 使用誤差反向傳播進行參數(shù)訓練
4.2.1 訓練準則
4.2.2 訓練算法
4.3 實際應用
4.3.1 數(shù)據(jù)預處理
4.3.2 模型初始化
4.3.3 權重衰減
4.3.4 丟棄法
4.3.5 批規(guī)范化
……
第Ⅲ部分 先進深度學習模型在語音識別中的應用
第Ⅳ部分 高級語音識別方法
第Ⅴ部分 復雜場景下的語音識別
第Ⅵ部分 口語理解及對話系統(tǒng)的深度學習實踐
第Ⅶ部分 總結及展望
縮略詞表
作者簡介
參考文獻
展開全部
人工智能出版工程人工智能(語音識別理解與實踐)(精) 作者簡介
俞棟博士是國際電氣電子工程師學會會士（IEEE Fellow）、國際計算機學會杰出科學家（ACM Distinguished Scientist）。他現(xiàn)任騰訊人工智能實驗室副主任、騰訊公司杰出科學家，并兼任香港中文大學（深圳）、上海交通大學、浙江大學等多所高校的客座/兼職教授。加入騰訊前，他是微軟雷德蒙研究院語音與對話系統(tǒng)首席研究員。他是語音識別和深度學習方向的著名學者，出版了兩本專著和200多篇論文（google scholar 引用近3萬）。他是80余項專利的發(fā)明人以及深度學習開源軟件CNTK的發(fā)起人和主要作者之一。他在基于深度學習的語音識別和分離技術上的一系列開創(chuàng)性工作，極大的推動了語音處理領域的發(fā)展。他的工作獲得了2005年ACMSE最佳論文獎以及2013年和2016年IEEE 信號處理學會最佳論文獎。俞棟博士曾擔任IEEE語音語言處理專業(yè)委員會委員、IEEE西雅圖分會副主席、和APSIPA杰出講師，也曾任IEEE/ACM音頻、語音及語言處理匯刊和IEEE信號處理雜志等期刊的副編輯、以及多個國際會議的技術委員會和組織委員會成員。
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