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声纹技术:从核心算法到工程实践 版权信息
- ISBN：9787121395291
- 条形码：9787121395291 ; 978-7-121-39529-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
声纹技术:从核心算法到工程实践 本书特色
适读人群 ：本书面向广大人工智能领域爱好者，大学与研究机构的学生、教研人员，以及企事业单位从事语音识别相关工作的工程师、架构师和产品经理等。适读人群 本书的目标读者主要有两类： 1. 在高等院校里，高年级本科生、研究生、博士生，以及教职人员与科研工作者，可以将本书作为声纹技术领域的基础教材。通过学习本书，能够对声纹技术有深入浅出的了解。若是将本书作为大学教材，每章末尾的“思考与练习”还可以作为课后习题。 2. 在企事业单位里，软件工程师、系统架构师、产品经理等，可以将本书作为一本参考工具书，在设计、实现、部署与声纹有关的产品和服务时，可以快速查阅相关的技术与方法，为自己的工作提供额外的指导。 阅读本书前，读者并不需要具备音频处理、语音识别等领域的相关知识，这部分内容会在第 2 章系统地学习。不过，建议读者在阅读本书前，先了解一些机器学习，尤其是神经网络、深度学习方面的基本概念。尽管这些概念在本书第 3 章里也会提及，但这些并不是本书的重点，所以不会在书中深入讲解。 本书虽然以声纹技术为主线，但是并不仅局限于各种具体的声纹技术，而是会涉及所有与声纹技术相关的基础知识，并且会从工程方面对声纹技术的具体部署进行指导。本书涉及的一些知识点，例如听觉感知、音频传输、流式信号处理、模型量化压缩等，乍看上去与声纹技术并无任何直接关系，但这些都是在声纹领域的实际工作中不得不接触的内容。 此外，本书在介绍概念与方法的同时，还会具体介绍一些工具及程序库（以 Python语言为主）的使用，并提供一些实践案例。熟练掌握这些基础工具，将会大大提升日常研究与开发的效率。在每章内容的结尾，本书还设置了若干道思考题与练手实践项目，以帮助读者进一步巩固本章的重要知识点。因此，与其说本书是一本声纹技术的教科书，不如说本书是一本针对所有声纹领域研究、工作人员的百科全书及实用手册。 本书不仅介绍了声纹领域经典的模型与方法，还涵盖领域里前沿的研究与应用，包括大量发表于 2019 年和 2020 年的文章。读者可以通过阅读本书对这些前沿工作的介绍，让自己的知识储备领先于同行，并对整个声纹领域的未来发展趋势有一个大致的了解。
声纹技术:从核心算法到工程实践 内容简介
这是本系统性地介绍声纹识别、声纹分割聚类及声纹在语音识别、语音合成、人声分离等领域中应用的技术书。本书内容全面且紧随时代前沿，不仅涵盖了早至 20世纪 60 年代的经典方法，而且以大量篇幅着重介绍了深度学习时代的近期新技术。本书注重理论与实践的结合，除了配备大量实践案例与习题，还有专门章节介绍声纹技术在实际工程部署方面的诸多课题。本书面向大学与研究机构的学生、教研人员，以及企*单位从事声纹技术相关工作的工程师、架构师和产品经理等。
声纹技术:从核心算法到工程实践 目录
1 声纹技术的前世今生 1
1.1 什么是声纹1
1.2 *早的声纹技术2
1.3 声纹技术的发展 5
1.4 大变革：深度学习时代的来临 10
1.5 新的机遇：智能语音助手的普及 11
2 音频信号处理基础 14
2.1 欲懂声纹，先学音频 14
2.2 声学基础15
2.3 音频信号基础概念 24
2.4 从信号到特征：短时分析38
2.5 常用的音频特征 42
3 声纹识别技术 54
3.1 声纹识别：声纹技术的核心 54
3.2 声纹识别的评价指标 60
3.3 深度学习之前的方法 65
3.4 基于深度学习的方法 78
3.5 声纹识别中的数据处理 102
3.6 声纹验证 112
3.7 常用数据集 115
4 声纹识别的工程部署 120
4.1 从模型到产品120
4.2 声纹识别常见工程问题 126
4.3 全设备端部署 139
4.4 全服务器端部署 144
4.5 复合式部署 151
5 声纹分割聚类技术 156
5.1 分割聚类：更好地理解对话语音 156
5.2 声纹分割聚类与多说话人识别 163
5.3 聚类分析 167
5.4 二次分割方法 180
5.5 监督式方法 182
5.6 声纹分割聚类的评价指标 203
5.7 常用数据集 206
6 声纹技术的其他应用 211
6.1 声纹的力量 211
6.2 用于语音识别 212
6.3 用于语音合成 214
6.4 用于语音检测 220
6.5 用于人声分离 221
6.6 声纹转换 226
6.7 声纹还原度测试 227
7 声纹技术的未来 231
7.1 概述 231
7.2 声纹技术的挑战 231
7.3 对更多数据的需求 235
7.4 声纹技术的未来研究方向 238
7.5 结语 246
中英词汇对照 248
参考文献 259
展开全部
声纹技术:从核心算法到工程实践 作者简介
王泉，美国谷歌公司资深软件工程师、声纹识别与语言识别团队主管。作者毕业于清华大学自动化系，后取得美国伦斯勒理工学院计算机工程专业博士学位，曾在美国亚马逊公司参与亚马逊智能音箱语音助手Alexa的研发。在谷歌任职期间，作者带领团队将先进的声纹技术部署到了大量产品中，使得谷歌智能音箱成为市面上第一款支持多用户模式的同类产品。此外，作者在声纹识别、声纹分割聚类、人声分离、语音检测、语言识别及语音合成等诸多领域拥有大量专利，发表过多篇重量级论文，并开创了监督式声纹分割聚类及声纹定向人声分离这两个新兴研究方向。作者的工作曾被VentureBeat、TechCrunch、Engadget、CNET等国际著名科技媒体专题报道。
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