PyTorch語音識別實戰王曉華 9787302655657 【台灣高等教育出版社】

Name: PyTorch語音識別實戰 王曉華 9787302655657 【台灣高等教育出版社】
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書名：PyTorch語音識別實戰
ISBN：9787302655657
出版社：清華大學
著編譯者：王曉華
叢書名：人工智慧技術叢書
頁數：264
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1616378
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內容簡介

本書使用PyTorch 2 0作為語音識別的基本框架，循序漸進地引導讀者從搭建環境開始，逐步深入到語音識別基本理論、演算法以及應用實踐，是較好的一本語音識別技術圖書。本書配套示例源碼、數據集、PPT課件等資源。本書分為13章，內容包括語音識別之路、PyTorch 2 0深度學習環境搭建、音頻信號處理的理論與Python實戰、音頻處理常用工具包Librosa詳解與實戰、基於DNN的語音情緒分類識別、一學就會的深度學習基礎演算法、基於PyTorch卷積層的語音情緒分類識別、詞映射與循環神經網路、基於Whisper的語音轉換實戰、注意力機制與注意力模型詳解、鳥叫的多標籤分類實戰、多模態語音轉換模型基礎、GLM架構多模態語音文字轉換實戰。本書內容詳盡、示例豐富，適合作為語音識別初學者、深度學習初學者、語音識別技術人員的必備參考書，同時也非常適合作為高等院校或高職高專深度學習、語音識別等課程的教材。

作者簡介

王曉華，計算機專業講師。長期講授面向對象程序設計、數據結構、Hadoop程序設計等研究生和本科生相關課程。主要研究方向為雲計算、數據挖掘。曾主持和參与多項國家和省級科研課題，獨立科研項目獲省級成果認定，發表過多篇論文，擁有一項專利。著有《Spark MLlib機器學習實踐》《TensorFlow深度學習應用實踐》《OpenCV+TensorFlow深度學習與計算機視覺實戰》《TensorFlow 2 0深度學習從零開始學》等圖書。

第1章語音識別之路
1 1 何謂語音識別
1 2 語音識別為什麼那麼難
1 3 語音識別之路語音識別的發展歷程
1 3 1 高斯混合-隱馬爾科夫時代
1 3 2 深度神經網路-隱馬爾科夫時代
1 3 3 基於深度學習的端到端語音識別時代
1 3 4 多模態架構的語音識別與轉換
1 4 基於深度學習的語音識別的未來
1 5 本章小結
第2章 PyTorch 2 0深度學習環境搭建
2 1 環境搭建1：安裝Python
2 1 1 Miniconda的下載與安裝
2 1 2 PyCharm的下載與安裝
2 1 3 Python代碼小練習：計算softmax函數
2 2 環境搭建2：安裝PyTorch 2 0
2 2 1 Nvidia 10/20/30/40系列顯卡選擇的GPU版本
2 2 2 PyTorch 2 0 GPU Nvidia運行庫的安裝
2 2 3 PyTorch 2 0小練習：Hello PyTorch
2 3 實戰：基於特徵詞的語音喚醒
2 3 1 數據的準備
2 3 2 數據的處理
2 3 3 模型的設計
2 3 4 模型的數據輸入方法
2 3 5 模型的訓練
2 3 6 模型的結果和展示
2 4 本章小結
第3章音頻信號處理的理論與Python實戰
3 1 音頻信號的基本理論詳解
3 1 1 音頻信號的基本理論
3 1 2 音頻信號的時域與頻域
3 2 傅里葉變換詳解
3 2 1 傅里葉級數
3 2 2 連續到離散的計算
3 2 3 Python中的傅里葉變換實戰
3 3 快速傅里葉變換與短時傅里葉變換
3 3 1 快速傅里葉變換Python實戰
3 3 2 短時傅里葉變換Python實戰
3 4 梅爾頻率倒譜係數Python實戰
3 4 1 梅爾頻率倒譜係數的計算過程
3 4 2 梅爾頻率倒譜係數的Python實現
3 5 本章小結
第4章音頻處理工具包Librosa詳解與實戰
4 1 音頻特徵提取Librosa包基礎使用
4 1 1 基於Librosa的音頻信號讀取
4 1 2 基於Librosa的音頻多種特徵提取
4 1 3 其他基於Librosa的音頻特徵提取工具

第5章基於深度神經網路的語音情緒分類識別
第6章一學就會的深度學習基礎演算法
第7章基於PyTorch卷積層的語音情緒分類識別
第8章詞映射與循環神經網路
第9章基於Whisper的語音轉換實戰
第10章注意力機制
第11章鳥叫的多標籤分類實戰
第12章多模態語音轉換模型基礎
第13章 GLM架構多模態語音文字轉換實戰
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