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醉染图书复杂环境下语音信号处理的深度学习方法9787302590002
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章绪论第2章深度学习基础2.1有监督学习2.2单层神经网络2.2.1基本模型2.2.2激活函数.前馈深度神经网络..1反向传播算法..2正则化2.4循环神经网络2.4.1循环神经网络基础2.4.2长短时记忆网络2.4.3门控循环神经网络2.4.4深层RNN结构2.4.5序列数据的RNN建模框架2.5卷积神经网络2.5.1卷积神经网络基础2.5.2卷积形式2.5.3残差神经网络2.5.4时序卷积网络2.6神经网络中的归-化2.6.1批归-化2.6.2层归-化2.7神经网络中的注意力机制2.7.1编码器-解码器框架2.7.2编码器,注意力机制一解码器框架2.7.3单调注意力机制2.7.4Transformer2.8生成对抗网络2.8.1基本结构2.8.2模型训练2.9本章小结第3章语音检测3.1引言3.2基本知识3.2.1信号模型3.2.2评价指标3.3语音检测模型3.3.1语音检测模型的基本框架3.3.2基于深度置信网络的语音检测3.3.3基于降噪深度神经网络的语音检测3.3.4基于多分辨率堆栈的语音检测模型框架3.4语音检测模型的损失函数3.4.1化交熵3.4.2均方误差3.4.3优选化ROC曲线下面积3.5语音检测的声学特征3.5.1短时傅里叶变换的频带选择3.5.2多分辨率类耳蜗频谱特征3.6模型的泛化能力3.7本章小结第4章单通道语音4.1引言4.2基本知识4.2.1信号模型4.2.2评价指标4.3频域语音……第5章多通道语音第6章多说话人语音分离第7章声纹识别第8章语音识别参考文献
张晓雷,西北工业大学教授,博导,入选青年项目、陕西省百人计划青年项目。清华大学博士、美国俄亥俄州立大学博士后。从事声信号与语音处理,机器学习,人工智能的研究工作。在Neural Networks、IEEE TPAMI、IEEE TASLP、IEEE TCYB、IEEE TSMCB等期刊、会议发表50余篇。合著译著1部。承担重点研发计划、自然科学重点项目等省部级以上项目10余项。“Multilayer Bootstrap Networks”获得靠前神经网络学会与靠前很好期刊《Neural Networks》联合授予的2020年度专享很好奖。获得亚太信号与信息处理学会杰出讲者称号、UbiMedia 2019靠前会议很好奖、北京市科学技术一等奖、科技成果完成者荣誉称号。研究成果在国内三大电信运营商、金融、交通、保险等行业的20余家主流企业成功应用。
本书将以中文抢先发售全面介绍基于深度学习的鲁棒语音处理的发展,具体包括语音检测、单通道语音、多通道语音、语音分离、鲁棒声纹识别与鲁棒语音识别。
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