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深度學習
聽覺信息處理研究前沿 版權信息
- ISBN：9787313222060
- 條形碼：9787313222060 ; 978-7-313-22206-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
聽覺信息處理研究前沿 本書特色
“十三五”國家重點圖書規劃項目，國家出版基金項目“腦計劃出版工程:類腦計算與類腦智能研究前言系列”之一。 本書主要介紹了國內外聽覺信息處理方面的研究現狀和階段性成果，成功展示了我國在這些研究領域的優勢與特色，并提出了未來性的技術挑戰與建設性的發展方向。 通信科研單位、電子信息技術使用單位、語音識別領域的科技人員 高等院校通信技術專業的廣大師生
聽覺信息處理研究前沿 內容簡介
本書主要介紹了國內外聽覺信息處理方面的研究現狀和階段性成果, 通過對人類言語產生與聽覺機理, 聽覺機理的計算理論與方法, 語音信號處理等技術研究成果的闡述與分析, 展示我國在這些研究領域的優勢與特色, 并提出未來的技術挑戰與發展方向。
聽覺信息處理研究前沿 目錄
1 言語產生和聽覺的機理及其研究
1．1 言語產生和感知的機理
1．1．1 有聲語言產生的條件
1．1．2 語音產生的機理
1．1．3 語音感知的機理
1．2 聲源的產生與聲道的調制
1．2．1 聲源產生機理與感知
1．2．2 聲道的調制機理
1．3 言語產生與感知的相互作用
1．3．1 言語鏈
1．3．2 言語感知運動理論
1．3．3 言語感知機理研究的發展與挑戰
1．3．4 鏡像神經元和言語聽覺一運動整合
1．4 言語的腦功能研究
1．4．1 言語的腦認知研究發展
1．4．2 言語的認知神經機理
1．4．3 言語功能障礙及康復訓練
1．5 語音信號處理方法簡介
1．5．1 基于產生機理的信號處理方法
1．5．2 基于感知機理的信號處理方法
參考文獻
2 語音增強與麥克風陣列信號處理
2．1 信號模型
2．1．1 時域信號模型
2．1．2 頻域信號模型與短時傅里葉變換技術
2．2 評價方法
2．2．1 主觀評價方法與指標
2．2．2 客觀評價方法與指標
2．3 單聲道語音增強
2．3．1 時域維納濾波器增強原理
2．3．2 頻域維納濾波器增強原理
2．3．3 噪聲功率譜的估計
2．3．4 基于深度學習的語音增強
2．4 麥克風陣列語音增強
2．4．1 固定波束
2．4．2 自適應波束
2．4．3 后置濾波技術
參考文獻
3 語音識別聲學建模
3．1 統計語音識別概述
3．2 基于隱馬爾可夫模型的經典聲學建模方法
3．2．1 HMM
3．2．2 GMM-HMM在語音識別中的使用
3．2．3 模型改進及問題分析
3．2．4 自適應技術
3．2．5 鑒別性訓練技術
3．3 結合深度學習的聲學建模方法
3．3．1 深度學習基礎
3．3．2 CD-DNN-HMM混合建模
3．3．3 深度學習在聲學建模中的綜合應用
3．3．4 深度學習訓練加速
3．3．5 深度學習自適應技術
3．3．6 深度學習框架下的序列鑒別性訓練
3．3．7 端到端聲學建模
參考文獻
……
4 特殊場景語音識別（抗噪、低資源）
5 聲紋識別與語種識別
6 韻律、情緒及音樂分析
7 統計語音合成
8 人機口語對話系統
9 面向健康醫療的語音技術
索引
展開全部
聽覺信息處理研究前沿 作者簡介
俞凱，“國家杰青”獲得者，青年**計劃入選者，上海市“東方學者”特聘教授，特別研究員，博導，上海交通大學智能語音技術實驗室負責人。研究領域：人機口語交互，獲“科學中國人 2016年度人物”，2014 年度“吳文俊人工智能科學技術獎”進步獎，發表論文 50 余篇。 黨建武，天津大學計算機學院教授，語音科學家，現兼任國立大學法人日本北陸先端科學技術大學院大學信息科學學院教授。他研發出的人的發音機制及控制的生理計算模型一直在該領域處于領先地位，并以此生理計算模型為基礎展開人腦在語音生成和感知方面的研究。他的研究室還進行記憶的神經生理模型及知識描述等研究。他組織和分擔過美日、中日多項國際合作研究開發項目。黨建武在JASA等科學技術雜志上發表了數十篇論文及二百余篇國際國內會議研究。
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