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TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书 版权信息
- ISBN：9787302584858
- 条形码：9787302584858 ; 978-7-302-58485-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书 本书特色
使用深度学习进行语音识别是近年来AI研究的热点之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要点以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。 详解TensorFlow API和ResNet模型，实战语音识别技术
TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书 内容简介
本书使用新的TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者入门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐进，从搭建环境开始，逐步深入理论、代码及应用实践，是语音识别技术图书的优选。 本书分为10章，内容包括语音识别概况与开发环境搭建、TensorFlow和Keras、深度学习的理论基础、卷积层与MNIST实战、TensorFlow Datasets和TensorBoard详解、ResNet模型、使用循环神经网络的语音识别实战、有趣的词嵌入实战、语音识别中的转换器实战、语音汉字转换实战。 本书内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别和深度学习初学者推荐的参考书，同时很好适合作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业师生的参考教材。
TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书 目录
第1章 语音识别之路
1．1 何谓语音识别
1．2 语音识别为什么难——语音识别的发展历程
1．2．1 高斯混合-隐马尔科夫时代
1．2．2 循环神经网络-隐马尔科夫时代
1．2．3 基于深度学习的端到端语音识别时代
1．3 语音识别商业化之路的三个关键节点
1．4 语音识别的核心技术与行业发展趋势
1．5 搭建环境1：安装Python
1．5．1 Anaconda的下载与安装
1．5．2 Python编译器PyCharm的安装
1．5．3 使用Python计算softmax函数
1．6 搭建环境2：安装TensorFlow2．1
1．6．1 安装TensorFlow2．1的CPU版本
1．6．2 安装TensorFlow2．1的GPU版本
1．6．3 练习——HelloTensorFlow
1．7 实战——基于特征词的语音唤醒
1．7．1 **步：数据的准备
1．7．2 第二步：数据的处理
1．7．3 第三步：模型的设计
1．7．4 第四步：模型的数据输入方法
1．7．5 第五步：模型的训练
1．7．6 第六步：模型的结果和展示
1．8 本章小结
第2章 TensorFlow和Keras
2．1 TensorFlow和Keras
2．1．1 模型
2．1．2 使用KerasAPI实现鸢尾花分类（顺序模式）
2．1．3 使用Keras函数式编程实现鸢尾花分类（重点）
2．1．4 使用保存的Keras模式对模型进行复用
2．1．5 使用TensorFlow标准化编译对iris模型进行拟合
2．1．6 多输入单一输出TensorFlow编译方法（选学）
2．1．7 多输入多输出TensorFlow编译方法（选学）
2．2 全连接层详解
2．2．1 全连接层的定义与实现
2．2．2 使用TensorFlow自带的API实现全连接层
2．2．3 打印显示已设计的Model结构和参数
2．3 懒人的福音——Keras模型库
2．3．1 ResNet50模型和参数的载入
2．3．2 使用ResNet50作为特征提取层建立模型
2．4 本章小结
……
第3章 深度学习的理论基础
第4章 卷积层与MNIST实战
第5章 TensorFlowDatasets和TensorBoard详解
第6章 从冠军开始：ResNet
第7章 使用循环神经网络的语音识别实战
第8章 梅西·阿根廷+意大利=？：有趣的词嵌入实战
第9章 从拼音到汉字——语音识别中的转换器
第10章 实战——基于MFCC和CTC的语音汉字转换
1．1 何谓语音识别
1．2 语音识别为什么难——语音识别的发展历程
1．2．1 高斯混合-隐马尔科夫时代
1．2．2 循环神经网络-隐马尔科夫时代
1．2．3 基于深度学习的端到端语音识别时代
1．3 语音识别商业化之路的三个关键节点
1．4 语音识别的核心技术与行业发展趋势
1．5 搭建环境1：安装Python
1．5．1 Anaconda的下载与安装
1．5．2 Python编译器PyCharm的安装
1．5．3 使用Python计算softmax函数
1．6 搭建环境2：安装TensorFlow2．1
1．6．1 安装TensorFlow2．1的CPU版本
1．6．2 安装TensorFlow2．1的GPU版本
1．6．3 练习——HelloTensorFlow
1．7 实战——基于特征词的语音唤醒
1．7．1 **步：数据的准备
1．7．2 第二步：数据的处理
1．7．3 第三步：模型的设计
1．7．4 第四步：模型的数据输入方法
1．7．5 第五步：模型的训练
1．7．6 第六步：模型的结果和展示
1．8 本章小结
第2章 TensorFlow和Keras
2．1 TensorFlow和Keras
2．1．1 模型
2．1．2 使用KerasAPI实现鸢尾花分类（顺序模式）
2．1．3 使用Keras函数式编程实现鸢尾花分类（重点）
2．1．4 使用保存的Keras模式对模型进行复用
2．1．5 使用TensorFlow标准化编译对iris模型进行拟合
2．1．6 多输入单一输出TensorFlow编译方法（选学）
2．1．7 多输入多输出TensorFlow编译方法（选学）
2．2 全连接层详解
2．2．1 全连接层的定义与实现
2．2．2 使用TensorFlow自带的API实现全连接层
2．2．3 打印显示已设计的Model结构和参数
2．3 懒人的福音——Keras模型库
2．3．1 ResNet50模型和参数的载入
2．3．2 使用ResNet50作为特征提取层建立模型
2．4 本章小结
……
第3章 深度学习的理论基础
第4章 卷积层与MNIST实战
第5章 TensorFlowDatasets和TensorBoard详解
第6章 从冠军开始：ResNet
第7章 使用循环神经网络的语音识别实战
第8章 梅西·阿根廷+意大利=？：有趣的词嵌入实战
第9章 从拼音到汉字——语音识别中的转换器
第10章 实战——基于MFCC和CTC的语音汉字转换
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TensorFlow语音识别实战/人工智能技术丛书 作者简介
王晓华，计算机专业讲师，长期讲授面向对象程序设计、数据结构、Hadoop程序设计等研究生和本科生相关课程；主要研究方向为云计算、数据挖掘。曾主持和参与多项国家和省级科研课题，独立科研项目获省级成果认定，发表过多篇论文，拥有一项国家专利。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《TensorFlow+Keras自然语言处理实战》等图书。
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