最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 語音識彆
• 深度學習
• 機器學習
• 自然語言處理
• Python
• TensorFlow
• PyTorch
• 信號處理
• 語音技術
• 人工智能

語音辨識已經逐漸進入人們的日常生活，語音辨識技術是涉及語言、電腦、數學等領域的交叉學科。

　　全書從語音辨識的基礎講起，並輔以翔實的案例，介紹包括C#、Perl、Python、Java等多種程式設計語言實作，開放程式碼語音辨識工具套件Kaldi的使用與程式碼分析，深度學習的開發環境搭建，鏇積神經網路，以及語音辨識中常見的語言模型--N元模型和依存模型等，讓讀者快速瞭解語音辨識基礎，掌握開發語音辨識程式的演算法。

　　本書主要內容：
　　語音辨識技術
　　■ C# 開發語音辨識   
　　■ Perl 開發語音辨識
　　■ Python 開發語音辨識   
　　■ Java 開發語音辨識　　
　　■ 語音訊號處理　　   
　　■ 深度學習
　　■ 語言模型   

　　適閤讀者群：需要具體實現語音辨識的程式設計師，或有一定機器學習或語音辨識基礎的從業者、學生、研究者閱讀參考。

本書特色

　　◎ 引領語音辨識技術升級
　　◎ 業界流行的Kaldi語音辨識技術實作

 

圖書簡介：深度學習在多模態信號處理中的前沿應用 本書聚焦於一個與語音識彆技術密切相關，但又截然不同的前沿交叉領域：深度學習驅動的通用多模態信號處理與分析。 本書旨在為已經具備一定機器學習或信號處理基礎的讀者，提供一個深入理解如何利用現代深度學習架構處理和融閤來自不同感官模態（如圖像、視頻、觸覺反饋、生物電信號）數據的全麵指南。 我們完全避開瞭傳統的純語音識彆（ASR）技術細節，例如聲學模型、語言模型在傳統HMM或CTC框架下的具體優化，以及標準的聲學特徵提取（如MFCCs、FBank）在單一語音任務中的精細調校。相反，本書將視角投嚮瞭更廣闊的、需要跨領域知識整閤的深度學習應用場景。 --- 第一部分：多模態深度融閤的基礎理論與架構革新 在信息爆炸的時代，單一模態的數據往往無法提供完整的上下文信息。本書的第一部分將徹底探討如何設計和訓練能夠有效融閤來自不同來源的復雜信號的深度神經網絡。 第一章：超越時間序列：通用信號錶示學習 本章將不討論語音波形或梅爾頻譜圖，而是側重於如何將非語音類信號（如高維圖像數據、結構化的時間序列生物數據，或低速變化的傳感器數據）映射到共享的、低維的潛在空間（Latent Space）。我們將深入研究對比學習（Contrastive Learning）在無標簽或弱標簽數據上進行魯棒特徵提取的應用，特彆是針對那些難以用傳統捲積或循環網絡直接建模的稀疏或高噪聲信號。 關鍵內容： 自監督學習在復雜信號預訓練中的最新進展；注意力機製如何適應非均勻采樣的多模態輸入。 第二章：深度融閤策略的範式轉移 傳統上，信息融閤發生在決策層。本書強調早期融閤、中期融閤與晚期融閤在處理異構數據流時的性能差異和計算復雜度。我們將重點分析如何利用Transformer架構的自注意力機製來計算不同模態間的時間對齊和依賴關係，即使這些模態的時間分辨率差異巨大（例如，視頻幀與觸覺反饋的采樣率可能相差數韆倍）。 關鍵內容： 異構時間序列的對齊技術（Cross-Modal Attention Mechanisms）；門控融閤單元（Gated Fusion Units）的設計原理與實現，以動態調整信息流權重。 --- 第二部分：前沿應用案例：非語音信號的深度理解 本部分將通過具體的、與語音無關的深度學習應用案例，展示多模態融閤的強大能力，從而構建讀者對通用信號處理的認知。 第三章：視頻理解中的情緒與意圖識彆 本書將詳細探討如何結閤視覺（麵部錶情、身體姿態）與音頻（非語言聲學，如嘆息、笑聲、語速變化，但不涉及具體詞匯內容）來精準預測人類的情緒狀態和潛在意圖。 關鍵內容： 情緒分類的跨模態一緻性驗證；利用圖神經網絡（GNN）對多主體交互場景中的關係建模，以輔助意圖推斷。我們不會涉及語音識彆中的發音或韻律分析，而是專注於情感的非語言綫索。 第四章：生物信號的時空分析與疾病預測 本章將深入研究如何利用深度學習處理和融閤復雜的生物醫學信號，如腦電圖（EEG）、心電圖（ECG）以及運動傳感器數據。目標是識彆復雜的、嵌入在長時間序列中的潛在模式，用於輔助診斷或狀態監測。 關鍵內容： 3D 捲積網絡在處理高維EEG數據中的應用；循環殘差網絡（Recurrent Residual Networks）如何捕獲遠距離時間依賴性；利用生成模型（如VAE或GANs）來閤成或增強稀有病理信號樣本。 第五章：機器人學中的觸覺與視覺反饋環路 在機器人操作和人機交互領域，精確的本體感受（Proprioception）和觸覺反饋至關重要。本書探討瞭如何利用深度強化學習（DRL）框架，將高頻觸覺傳感數據與實時視覺信息融閤，以實現對物體屬性（如粗糙度、彈性）的準確估計和精細操作。 關鍵內容： 結閤深度Q網絡（DQN）與捲積網絡進行多傳感器數據驅動的決策製定；如何通過領域隨機化（Domain Randomization）提高模型在真實機器人硬件上的泛化能力。 --- 第三部分：模型的高效部署與可解釋性 深度學習模型的實用性不僅取決於其準確性，還依賴於其在資源受限環境下的部署能力和結果的可信度。 第六章：模型壓縮與邊緣計算部署 本章將介紹一係列針對大規模多模態模型的優化技術，使其能夠在嵌入式係統或移動設備上高效運行，這與在雲端運行大規模語音識彆模型的需求是不同的側重點。 關鍵內容： 模型量化（Quantization）對融閤模型中不同精度數據類型的處理策略；結構化剪枝（Structured Pruning）如何平衡視覺和時間序列分支的計算負載；知識蒸餾（Knowledge Distillation）在跨模態教師模型嚮小型學生模型遷移中的技巧。 第七章：多模態模型的因果推斷與可解釋性 在關鍵應用場景中，我們不僅需要模型給齣預測，還需要理解為什麼某個模態的信息對最終決策起到瞭決定性作用。本書探討瞭超齣傳統梯度可視化（如Grad-CAM）的復雜方法，專門用於解析跨模態注意力權重和融閤路徑的因果關係。 關鍵內容： 基於反事實推理（Counterfactual Reasoning）的模態重要性評估；如何設計“反嚮實驗”來驗證模型對特定輸入信號的依賴程度，確保模型決策的透明度和可靠性。 --- 總結： 本書是一部麵嚮實踐和研究的深度學習工具書，它引導讀者跳齣單一語音識彆的特定框架，掌握利用先進的深度學習架構，處理和融閤任何形式的復雜、多源異構信號數據的核心技能。通過對多模態深度融閤、前沿應用案例分析以及高效部署策略的深入剖析，讀者將能夠構建齣能夠從全方位感知信息中提取深刻洞察力的下一代智能係統。本書的內容側重於通用信號錶示、跨模態關聯建模、以及麵嚮具體任務的深度融閤架構創新，不涉及任何關於語音文本轉錄的特定算法細節。

作者簡介

柳若邊

　　獵兔搜索團隊核心成員，曾任職中國萬網、三星等業界知名公司，現為教育培訓機構專業講師。獵兔搜索專注於自然語言處理等人工智慧領域的技術開發與實現。在北京和上海等地均有獵兔培訓的學員，齣版的相關技術圖書讀者遍及全球華人圈。
 

| 01 | 語音辨識技術
1.1 整體結構
1.2  Linux 基礎
1.3 安裝Micro 編輯器
1.4 安裝Kaldi
1.5  yesno 實例
1.6  建置一個簡單的ASR
1.7  Voxforge實例
1.8  資料準備
1.9  加權有限狀態轉換
1.10  語音辨識語料庫
1.11  Linux shell指令稿基礎

| 02 | C# 開發語音辨識
2.1  準備開發環境
2.2  計算鏇積
2.3  記錄語音
2.4  讀取語音訊號
2.5  離散傅立葉轉換
2.6  移除靜音

| 03 | Perl 開發語音辨識
3.1  變數
3.2  多維陣列
3.3  常數
3.4  運算符號
3.5  控製流
3.6  檔案與目錄
3.7  常式
3.8  執行指令
3.9  正規錶示法
3.10  命令列參數

| 04 | Python 開發語音辨識
4.1  Windows作業係統下安裝Python     
4.2  Linux作業係統下安裝Python   
4.3  選擇版本
4.4  開發環境
4.5  註釋
4.6  變數
4.7  陣列
4.8  列錶
4.9  元組
4.10  字典
4.11  控製流
4.12  模組
4.13  函數
4.14  讀寫檔案
4.15  物件導嚮程式設計
4.16  命令列參數
4.17  資料庫
4.18  記錄檔記錄
4.19  例外處理
4.20  測試
4.21  語音活動檢測
4.22  使用numpy

| 05 | Java 開發語音辨識
5.1  實現鏇積
5.2  KaldiJava      
5.3  TensorFlow的Java介麵

| 06 | 語音訊號處理
6.1  使用FFmpeg
6.2  標記語音
6.3  時間序列
6.4　端點檢測
6.5  動態時間規整
6.6  傅立葉轉換
6.7  MFCC特徵
6.8  說話者識彆
6.9  解碼

| 07 | 深度學習
7.1  神經網路基礎
7.2  鏇積神經網路
7.3  架設深度學習開發環境
7.4  nnet3實現程式
7.5  編譯Kaldi    
7.6  點對點深度學習
7.7  Dropout解決過度擬閤問題
7.8  矩陣運算

| 08 | 語言模型
8.1  機率語言模型
8.2  KenLM語言模型工具套件
8.3  ARPA檔案格式
8.4  依存語言模型
| A | 術語及含義

前言

　　作為人工智慧技術的重要組成部分，語音辨識旨在研究電腦如何聽懂人的講話。來自類神經網路的深度學習促進瞭語音辨識技術的發展。本書從使用開放原始碼的語音辨識建置係統Kaldi 開始講起，啓動讀者親自實現語音辨識係統，使用瞭C#、Perl、Python、Java 等多種程式設計工具。

　　第1 章介紹語音辨識的基本原理和Kaldi 的基本使用方法，以及使用Kaldi 開發語音辨識係統應用到的Linux shell 指令稿基礎；

　　第2 章介紹使用C# 開發語音辨識係統；

　　第3 章介紹Perl 語言開發基礎；

　　第4 章介紹開發語音辨識係統所需要的Python 基礎；

　　第5 章介紹使用Java 開發語音辨識係統；

　　第6 章介紹傅立葉轉換、MFCC 特徵等常用的語音訊號處理方法；

　　第7 章介紹基本的神經網路和深度學習方法及訓練神經網路的反嚮傳播方法；

　　第8 章介紹語音辨識解碼階段用到的語言模型，以及語言模型工具套件—KenLM。

　　本書適閤需要實作方式語音辨識的程式設計師使用，對機器學習等相關領域的研究人員也有一定的參考價值。獵兔搜索技術團隊已經開發齣以本書為基礎的專門教育訓練課程和商務軟體。

　　本書由柳若邊編著，羅剛、沙蕓、張子憲、許想嬌、石天盈、張繼紅、羅庭亮、王全軍、劉宇、張天津也參與瞭本書的部分編創工作。本書相關的參考軟體和程式在讀者QQ 群（378025857）的附件中可以找到。Kaldi 及其底層依賴的軟體，其復雜程度已經超越瞭一個人所能掌握的程度。此外，一些實際的細節也可以在讀者QQ 群討論。在此，感謝早期閤著者、閤作夥伴、員工、學員、讀者的支援，他們為本書的編創提供瞭良好的工作基礎。技術的融閤與創新永無止境，就如和在玻璃容器中水培植物，這是一個持久的工作。
 

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書的封麵設計就很有吸引力，標題《最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作》看起來就超級硬核！老實說，我一直對語音辨識技術很感興趣，但總覺得門檻很高，不知道從何下手。看到“深度學習實作”這幾個字，眼睛瞬間亮瞭，感覺終於有本書能帶我走進這個神秘的世界瞭。颱灣的科技書籍我一直都很喜歡，很多都寫得深入淺齣，而且案例都很貼閤實際，這本應該也不會讓我失望吧？我特彆期待這本書在概念講解上有多麼透徹，畢竟深度學習的算法那麼多，很多時候看論文都看得頭昏眼花，希望能有本教科書級的著作，把復雜的理論用清晰的邏輯串聯起來，讓我這個有點基礎但又不算精通的讀者能夠豁然開朗。而且“實作”兩個字也暗示瞭書中會有代碼示例，這對我來說太重要瞭！光看不練假把式，有代碼跟著敲，纔能真正理解其中的原理。希望作者能分享一些業界常用的庫和框架，比如PyTorch或TensorFlow，並且給齣詳細的部署流程，這樣我學完之後，就能嘗試著自己搭建一個簡單的語音辨識係統瞭！

评分☆☆☆☆☆

《最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作》的書名就已經夠吸引人瞭，光是“最專業”這三個字，就讓人感覺這本絕對是乾貨滿滿。作為一名在科技行業工作的愛好者，我一直對語音辨識技術的發展感到好奇，但一直覺得它離自己有點遠。這本書的齣現，讓我覺得這是一個絕佳的機會，能夠係統地瞭解和學習這項技術。我特彆希望能深入瞭解深度學習在語音辨識領域中的具體應用，比如神經網絡的各種架構是如何被設計來處理語音信號的，以及如何通過訓練來優化這些模型的性能。如果書中能夠提供一些實際的案例分析，例如如何構建一個能夠識彆特定指令的語音助手，或者如何實現實時的語音轉文字功能，那我將會覺得非常受益。我更期待能夠學到一些處理實際數據中可能遇到的挑戰的經驗，比如數據增強、噪聲抑製、多說話人分離等技術，這些都是讓語音辨識技術更貼近我們生活的重要環節。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我本來對語音辨識領域並不是特彆瞭解，隻是隱約知道它在智能助手、語音輸入法等方麵有廣泛應用。偶然看到《最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作》這本書，覺得名字特彆霸氣，而且“深度學習實作”這幾個字立刻勾起瞭我的好奇心。我一直在尋找能夠將抽象的深度學習理論與具體應用結閤起來的學習材料，這本書聽起來就符閤我的需求。我比較好奇書中會不會涉及到一些實用的技巧，比如如何處理不同口音、語速的語音數據，或者在嘈雜環境下的語音辨識問題。另外，對於模型的可解釋性，有沒有一些探討？畢竟，在一些關鍵領域，瞭解模型為什麼會做齣某個判斷是非常重要的。希望作者能分享一些在真實場景中遇到過的挑戰，以及如何通過深度學習方法來解決這些挑戰的經驗。能夠學到一些能夠落地、解決實際問題的技術，是我選擇一本書最重要的考量。

评分☆☆☆☆☆

翻開《最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作》，第一印象是排版非常舒服，文字清晰，圖錶也夠大夠多，看起來就很費心思。作為一名正在學習機器學習的研究生，我一直覺得語音辨識是一個非常迷人的方嚮，但市麵上相關的中文教材，要麼過於理論化，要麼就是代碼例子太少，很難真正理解其中的精髓。《最專業的語音辨識全書》這個名字，聽起來就非常有底氣，希望能真正做到“全”和“專業”。我特彆期待書中能夠深入講解一些語音辨識的核心技術，比如MFCC、HMM-GMM、DNN-HMM等經典模型，以及現在主流的端到端模型，像是CTC、RNN-T、Attention-based models等等。更重要的是，希望作者能詳細解釋這些模型背後的數學原理，並且提供完整的Python代碼實現，最好是能夠支持GPU加速的那種。能夠看到從數據預處理、模型訓練到模型評估的完整流程，並且有相關的參數解釋和調優建議，那就太棒瞭！

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，厚度就讓我感到很紮實，沉甸甸的感覺，就知道內容肯定很豐富。作為一個對AI領域抱有濃厚興趣，但又沒有太多實踐經驗的上班族，我總是希望能找到一本能夠係統性學習某個技術方嚮的書籍。《最專業的語音辨識全書：使用深度學習實作》這個書名，簡直就是為我量身定做的！我尤其看重“最專業”這三個字，它暗示瞭內容的全麵性和深度，希望這本書能覆蓋從基礎理論到前沿技術的方方麵麵，而不是淺嘗輒止。例如，關於聲學模型、語言模型，以及如何將它們結閤起來形成完整的語音辨識係統，我希望能有詳盡的介紹。當然，深度學習的演進非常快，我特彆想知道書中是否會涵蓋近期比較熱門的Transformer模型在語音辨識中的應用，以及一些遷移學習、自監督學習在有限數據集下的應用技巧。畢竟，在實際開發中，我們很難獲得海量的標注數據，掌握這些技巧對於提高模型性能至關重要。期待書中能有一些實際的項目案例，最好是那種能夠解決實際問題的，這樣讀起來纔更有成就感，也更能激發學習的動力。