由于此商品库存有限,请在下单后15分钟之内支付完成,手慢无哦!
100%刮中券,最高50元无敌券,券有效期7天
活动自2017年6月2日上线,敬请关注云钻刮券活动规则更新。
如活动受政府机关指令需要停止举办的,或活动遭受严重网络攻击需暂停举办的,或者系统故障导致的其它意外问题,苏宁无需为此承担赔偿或者进行补偿。
正版 解析深度学习:语音识别实践 俞栋,邓力著 电子工业出版社 9
¥ ×1
译者序
序
前言
术语缩写
符号
1 简介
1.1 自动语音识别:更好的沟通之桥
1.1.1 人类之间的交流
1.1.2 人机交流
1.2 语音识别系统的基本结构
1.3 全书结构
1.3.1 第一部分:传统声学模型
1.3.2 第二部分:深度神经网络
1.3.3 第三部分:语音识别中的DNN-HMM混合系统
1.3.4 第四部分:深度神经网络中的表征学习
1.3.5 第五部分:高级的深度模型
第一部分 传统声学模型
2 混合高斯模型
2.1 随机变量
2.2 高斯分布和混合高斯随机变量
2.3 参数估计
2.4 采用混合高斯分布对语音特征建模
3 隐马尔可夫模型及其变体
3.1 介绍
3.2 马尔可夫链
3.3 序列与模型
3.3.1 隐马尔可夫模型的性质
3.3.2 隐马尔可夫模型的仿真
3.3.3 隐马尔可夫模型似然度的计算
3.3.4 计算似然度的高效算法
3.3.5 前向与后向递归式的证明
3.4 期望最大化算法及其在学习HMM参数中的应用
3.4.1 期望最大化算法介绍
3.4.2 使用EM算法来学习HMM参数——Baum-Welch算法
3.5 用于解码HMM状态序列的维特比算法
3.5.1 动态规划和维特比算法
3.5.2 用于解码HMM状态的动态规划算法
3.6 隐马尔可夫模型和生成语音识别模型的变体
3.6.1 用于语音识别的GMM-HMM模型
3.6.2 基于轨迹和隐藏动态模型的语音建模和识别
3.6.3 使用生成模型HMM及其变体解决语音识别问题
第二部分 深度神经网络
4 深度神经网络
5 高级模型初始化技术
第三部分 语音识别中的深度神经网络-隐马尔可夫混合模型
6 深度神经网络-隐马尔可夫模型混合系统
7 训练和解码的加速
8 深度神经网络序列鉴别性训练
第四部分 深度神经网络中的特征表示学习
9 深度神经网络中的特征表示学习
10 深度神经网络和混合高斯模型的融合
11 深度神经网络的自适应技术
第五部分 先进的深度学习模型
12 深度神经网络中的表征共享和迁移
13 循环神经网络及相关模型
14 计算型网络
15 总结及未来研究方向
参考文献
俞栋,1998年加入微软公司,现任微软研究院首席研究员、浙江大学兼职教授和中科大客座教授。他是语音识别和深度学习方向的资深专家,出版了两本专著,发表了150多篇论文,是近60项的发明人及有广泛影响力的深度学习开源软件CNTK的发起人和主要作者之一。他在基于深度学习的语音识别技术上的工作带来了语音识别研究方向的转变,极大地推动了语音识别领域的发展,并获得2013年IEEE信号处理协会很好论文奖。俞栋博士现担任IEEE语音语言处理专业委员会委员,曾担任IEEE/ACM音频、语音及语言处理汇刊、IEEE信号处理杂志等期刊的编委。
本书是首部介绍语音识别中深度学习技术细节的专著。全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用,包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化,特征表示学习、模型融合、自适应,以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。
本书适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读,所有的算法及技术细节都提供了详尽的参考文献,给出了深度学习在语音识别中应用的全景。
"AlphaGo与李世石的围棋大战激发了人们对人工智能是非的诸多争论。人工智能背后的工作原理深度学习跳入大众的视野。AlphaGo的大获全胜一定程度展示了深度学习在应用领域的成功,而语音识别正是深度学习取得显著成功的应用领域之一。
本书是抢先发售以深度学习为主线介绍语音识别应用的书籍,对读者了解语音识别技术及其发展历程有重要的参考价值。
本书作者俞栋、邓力均是该领域的有名专家,他们是深度学习在应用领域取得突破性进展的推动者与实践者,他们在书中分享的研究成果一定程度上代表了本领域近期新的研究进展;译者俞凯、钱彦旻也是本领域的资深专家,并有众多实践成果。对于从事此领域研究的读者来说,本书无疑有重要的参考价值。"
亲,大宗购物请点击企业用户渠道>小苏的服务会更贴心!
亲,很抱歉,您购买的宝贝销售异常火爆让小苏措手不及,请稍后再试~
非常抱歉,您前期未参加预订活动,
无法支付尾款哦!
抱歉,您暂无任性付资格