随着深度学习技术和计算机硬件设备的发展,作为自然语言处理领域重要课题的语音识别技术发展迅速,部分应用开始落地,实践流程也日渐成熟。
本书凝聚作者多年实践心得和经验,力求用抽丝剥茧的方式帮读者梳理出语音识别的学习与提升之路,涉及语音识别发展脉络、知识地图、模式识别、核心算法和实践案例,最终形成“基础知识—算法理论—实践”的完整闭环,旨在帮助刚入行的语音识别从业人员梳理知识框架,熟悉开发流程,积累实践经验。
第1章 语音识别概述
1.1走进语音识别
1.1.1语音识别的定义
1.1.2语音识别任务的分类
1.1.3语音识别是一门交叉又学科
1.1.4语音识别的应用
1.2发展概况
1.2.1人工语音识别
1.2.2自动化语音识别
1.3面临的挑战
1.3.1语音信号的复杂性
1.3.2机器学习模型的局限性
1.3.3硬件设备的制约
1.3.4应用场景的复杂性
1.3.5伦理问题
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