Computer Speech Technology (Artech House Signal Processing Library) pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Artech Print on Demand

作者:Robert D. Rodman

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:1999-01-31

价格:USD 69.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780890062975

丛书系列:

图书标签:

Speech Technology
Speech Recognition
Speech Synthesis
Digital Signal Processing
Audio Processing
Human-Computer Interaction
Pattern Recognition
Machine Learning
Acoustics
语音技术

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具体描述

Offers a non-technical overview of all the major areas in the computer processing of human speech: speech recognition; speech synthesis; speaker recognition; language identification, lip synchronisation; and co-channel separation. The text's intuitive approach uses illustrations, analogies, and both historical and state-of-the-art descriptions to explain relatively complex concepts. Specifically, it helps the reader learn the professional jargon used in different areas of speech processing, evaluate speech processing systems for specific applications, understand how the various technologies of speech processing actually work, identify practical applications for speech technology in the commercial world, and relate speech technology to actual spoken language.

《智能语音交互：从理论到实践》内容概述本书深入探讨了智能语音交互技术的方方面面，从基础的语音信号处理理论，到高级的语音识别、语音合成以及自然语言理解算法，再到实际应用中的系统设计与优化。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解并掌握构建高效、自然语音交互系统的关键技术与方法。第一部分：语音信号处理基础本部分将从语音产生的物理原理出发，详细介绍语音信号的产生、传播和感知过程。我们将重点讲解语音信号的数字化过程，包括采样、量化以及常见的编码技术。在此基础上，我们会深入剖析语音信号的特征提取方法，如声学特征（MFCC、LPC、PLP等）的计算原理、提取步骤以及其在语音识别中的重要性。此外，本部分还将涵盖语音信号的预处理技术，如噪声抑制、回声消除、语音活动检测等，这些技术是提高语音交互鲁棒性的基石。我们将详细介绍各种算法的数学模型和实现细节，并辅以实例说明。第二部分：语音识别技术语音识别（ASR）是智能语音交互的核心技术之一。本部分将系统地介绍语音识别的各个关键环节。首先，我们将从统计语言模型（N-gram）和基于深度学习的语言模型（RNN, LSTM, Transformer）讲起，阐述如何利用语言信息来约束和优化识别结果。接着，我们将重点讲解声学模型，包括经典的隐马尔可夫模型（HMM）及其与高斯混合模型（GMM）的结合，以及当前主流的深度神经网络（DNN, CNN, RNN, Transformer）声学模型。我们将详细解释这些模型的训练方法、参数估计以及在识别过程中的应用。此外，本部分还将探讨端到端（End-to-End）语音识别模型，如CTC、Attention-based Encoder-Decoder等，分析其优势与局限性，以及如何实现更简洁高效的识别系统。最后，我们会讨论影响语音识别性能的因素，如口音、语速、背景噪声等，并介绍相应的鲁棒性技术和数据增强方法。第三部分：语音合成技术语音合成（TTS）是赋予机器“说话”能力的关键。本部分将详细介绍语音合成的原理与技术。我们将从传统的基于规则的语音合成方法开始，介绍其工作流程和局限性。随后，我们将重点讲解基于统计参数的语音合成（如HMM-TTS），阐述其如何通过建模声学特征和发音特征来生成自然语音。当前，深度学习在语音合成领域取得了巨大突破，本部分将深入剖析基于深度学习的语音合成模型，包括如Tacotron、Transformer TTS等端到端模型，以及WaveNet、WaveGlow等神经声码器。我们将详细解释这些模型的网络结构、训练目标以及生成高质量、自然的语音的机制。此外，本部分还将讨论多语种、情感化语音合成、个性化语音合成等高级主题，并探讨如何在实际应用中实现不同风格的语音输出。第四部分：自然语言理解与对话管理要实现真正意义上的智能语音交互，仅仅能够识别和合成语音是不够的，还需要理解用户意图并进行有意义的对话。本部分将专注于自然语言理解（NLU）和对话管理（DM）。在NLU方面，我们将介绍词法分析、句法分析、语义分析等基础技术，并重点讲解如何利用机器学习和深度学习方法进行意图识别和槽位填充。我们将分析各种NLU模型的优缺点，如基于规则的、基于统计的以及基于神经网络的模型。在DM方面，我们将探讨如何构建一个能够跟踪对话状态、做出决策并生成合适响应的对话系统。我们将介绍基于有限状态机的DM、基于规则的DM以及基于强化学习的DM方法。此外，本部分还将讨论多轮对话、上下文理解、对话策略设计以及如何处理用户的模糊指令和纠错。第五部分：实际应用与系统构建本部分将把前几部分介绍的技术融会贯通，探讨如何在实际场景中构建和部署智能语音交互系统。我们将讨论语音交互系统的整体架构，包括麦克风阵列、前端信号处理、语音识别、自然语言理解、对话管理、语音合成以及后端服务集成等各个模块。我们将分析不同应用场景（如智能家居、车载助手、客服机器人、教育辅助等）对语音交互系统的特殊需求和挑战。此外，本部分还将涉及模型部署、性能优化、用户体验设计、数据采集与标注、以及评估指标等关键问题。我们将通过案例分析，展示如何根据具体需求选择合适的技术方案，并进行系统级的调优，以达到最佳的性能和用户满意度。总结《智能语音交互：从理论到实践》是一本面向希望深入了解和掌握智能语音交互技术的读者而编写的著作。无论您是语音技术的研究者、开发者，还是希望将语音交互技术应用于实际业务的产品经理，本书都将为您提供宝贵的知识和指导，帮助您在这个快速发展的领域取得成功。本书力求理论与实践相结合，既有深入的理论分析，也有具体的算法讲解和案例展示，旨在帮助读者建立扎实的理论基础，并掌握实用的技术实现能力。