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深度學習
復雜環境下語音信號處理的深度學習方法 版權信息
- ISBN：9787302590002
- 條形碼：9787302590002 ; 978-7-302-59000-2
- 裝幀：80g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
復雜環境下語音信號處理的深度學習方法 本書特色
本書將以中文首次全面介紹基于深度學習的魯棒語音處理的發展，具體包括語音檢測、單通道語音增強、多通道語音增強、語音分離、魯棒聲紋識別與魯棒語音識別。
復雜環境下語音信號處理的深度學習方法 內容簡介
語音降噪處理是信號處理的重要分支領域。近年來，該領域在人工智能與深度學習技術的驅動下取得了突破性進展。本書系統總結語音降噪處理的深度學習方法，盡可能涵蓋該方法的前沿進展。全書共分8章。第 1章是緒論；第 2章介紹深度學習的基礎知識和常見的深度網絡模型；第 3～6章集中介紹基于深度學習的語音降噪處理前端算法，其中，第 3章介紹語音檢測，第4章介紹單通道語音增強，第5章介紹多通道語音增強，第6章介紹多說話人語音分離；第7章和第 8章分別介紹基于深度學習的語音降噪處理在聲紋識別和語音識別方面的應用，其中著重介紹基于深度學習的現代聲紋識別、語音識別基礎和前沿進展。 本書專業性較強，主要面向具備一定語音信號處理和機器學習基礎、致力于從事智能語音處理相關工作的高年級本科生、研究生和專業技術人員。
復雜環境下語音信號處理的深度學習方法 目錄
第1章 緒論
第2章 深度學習基礎
2．1 有監督學習
2．2 單層神經網絡
2．2．1 基本模型
2．2．2 激活函數
2．3 前饋深度神經網絡
2．3．1 反向傳播算法
2．3．2 正則化
2．4 循環神經網絡
2．4．1 循環神經網絡基礎
2．4．2 長短時記憶網絡
2．4．3 門控循環神經網絡
2．4．4 深層RNN結構
2．4．5 序列數據的RNN建模框架
2．5 卷積神經網絡
2．5．1 卷積神經網絡基礎
2．5．2 其他卷積形式
2．5．3 殘差神經網絡
2．5．4 時序卷積網絡
2．6 神經網絡中的歸-化
2．6．1 批歸-化
2．6．2 層歸-化
2．7 神經網絡中的注意力機制
2．7．1 編碼器-解碼器框架
2．7．2 編碼器，注意力機制一解碼器框架
2．7．3 單調注意力機制
2．7．4 Transformer
2．8 生成對抗網絡
2．8．1 基本結構
2．8．2 模型訓練
2．9 本章小結
第3章 語音檢測
3．1 引言
3．2 基本知識
3．2．1 信號模型
3．2．2 評價指標
3．3 語音檢測模型
3．3．1 語音檢測模型的基本框架
3．3．2 基于深度置信網絡的語音檢測
3．3．3 基于降噪深度神經網絡的語音檢測
3．3．4 基于多分辨率堆棧的語音檢測模型框架
3．4 語音檢測模型的損失函數
3．4．1 *小化交叉熵
3．4．2 *小均方誤差
3．4．3 *大化ROC曲線下面積
3．5 語音檢測的聲學特征
3．5．1 短時傅里葉變換的頻帶選擇
3．5．2 多分辨率類耳蝸頻譜特征
3．6 模型的泛化能力
3．7 本章小結
第4章 單通道語音增強
4．1 引言
4．2 基本知識
4．2．1 信號模型
4．2．2 評價指標
4．3 頻域語音增強
……
第5章 多通道語音增強
第6章 多說話人語音分離
第7章 聲紋識別
第8章 語音識別
參考文獻
展開全部
復雜環境下語音信號處理的深度學習方法 作者簡介
張曉雷，西北工業大學教授，博士生導師。清華大學博士，美國俄亥俄州立大學博士后。入選國家與省部級青年人才計劃。主要從事語音信號處理、機器學習、人工智能的研究工作。在Neural Networks、IEEE TPAMI、IEEE TASLP、IEEE TCYB、Computer Speech and Language等國際期刊和會議發表論文六十余篇。出版專著和譯著各一部。主持國家和省部級項目十余項。獲授權發明專利十余項。曾獲國際神經網絡學會與Neural Networks期刊2020年度論文獎、亞太信號與信息處理學會杰出講者、北京市科學技術一等獎等獎項。研究成果成功應用于國內三大電信運營商和金融、交通、保險等行業的二十余家主流企業。擔任Neural Networks、IEEE TASLP、EURASIP Journal on Audio, Speech，and Music Processing等國際期刊的編委，IEEE信號處理學會語音與語言技術委員會委員，中國人工智能學會模式識別專業委員會委員，中國計算機學會語音對話與聽覺專業委員會委員。
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