Putting Linguistics into Speech Recognition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Univ of Chicago Pr

作者:Rayner, Manny/ Hockey, Beth Ann/ Bouillon, Pierrette/ Joshi, Aravind K. (FRW)/ Chatzichrisafis, Niko

出品人:

页数:305

译者:

出版时间:

价格:193.00 元

装帧:Pap

isbn号码:9781575865263

丛书系列:

图书标签:

• 语音识别
• 语言学
• 计算语言学
• 语音技术
• 自然语言处理
• 机器学习
• 信号处理
• 语音建模
• 语音分析
• 人机交互

《语海拾贝：语音识别的语言学维度》 本书并非《Putting Linguistics into Speech Recognition》的延伸或续作，而是独立探索语音识别技术与语言学之间深刻而多维的联系。我们将目光投向那些塑造我们声音、赋予其意义的语言规律，以及这些规律如何在看似冰冷的机器中被感知、解析乃至模仿。 第一章：声音的脉络——语音学与语音识别的基石 语音识别的起点是声音本身。本章将深入剖析语音学的基本原理，从发音器官的运作机制到声波的物理特性。我们将探讨不同语系的语音系统如何影响识别的准确性，例如： 辅音与元音的辨析： 了解气流在口腔中遇到的阻碍或通道，是如何形成不同语音的。我们会聚焦于哪些语音特征（如浊塞音、鼻音、央元音等）在识别系统中是关键的区分依据，以及它们的声学模型如何构建。 声学特征的提取： 讲解傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数（MFCCs）等关键技术，它们如何将连续的声音信号转化为一系列离散的、可供机器分析的特征向量。我们将讨论这些特征如何捕捉语音的音高、音强、音色等重要信息。 语调与韵律的奥秘： 语调的升降、重音的分布、语速的变化，这些韵律信息往往比单独的音素更富含意义。本章将探讨机器如何捕捉和理解这些“声音的旋律”，以及它们在区分疑问句、陈述句，甚至情感色彩时所起的作用。 第二章：词汇的骨架——音系学在语音识别中的作用 即使是最完美的语音信号，也需要被组织成有意义的词汇。音系学在此扮演着至关重要的角色，它研究语音在特定语言中如何构成有区分意义的单位。 音位与变体： 解释音位（Phoneme）作为语言中最小的、能够区分意义的语音单位，以及它们如何构成词汇的基础。我们将探讨同一个音位在不同语境下的变体（Allophone），以及识别系统如何处理这些自然变异。 音节结构与组词规则： 语言并非简单地将音位堆砌，而是遵循特定的音节结构规则。本章将分析不同语言的音节构成方式，以及这些规则如何影响语音识别器对词语边界的判断。 音变现象的挑战与应对： 实际语音中充斥着各种音变现象，如连读、失爆、同化等。我们将深入分析这些音变如何改变语音的实际发音，以及识别系统如何通过语言模型和声学模型协同工作来克服这些挑战。 第三章：句子的灵魂——语言学理论赋能语音识别 将零散的语音片段组织成连贯的句子，需要更深层次的语言学洞察。 形态学与词形变化： 词语并非孤立存在，它们有其内部结构和变化形式。本章将探讨词缀、词根等形态学概念，以及语音识别系统如何处理词语的屈折变化（如动词的时态、名词的单复数）和派生变化，从而更准确地识别词汇。 句法学与语法约束： 句子的结构遵循严格的语法规则。我们将讨论句法分析（Parsing）在语音识别中的应用，以及如何利用语法模型来约束和预测可能的词语序列，提高识别的鲁棒性。 语义学与语用学的博弈： 仅仅识别出词语和句子结构是不够的，理解其含义更是关键。本章将触及语义学（词语和句子的意义）和语用学（语言在特定情境下的使用）的基本概念，并探讨它们如何为更高级的语音理解和对话系统提供理论支持。 第四章：语言的变奏——方言、口音与非标准语音的挑战 真实世界的语音远比实验室中的标准发音复杂。 方言与口音的多样性： 介绍不同地区、不同社群的方言和口音差异，以及它们在语音特征、词汇使用和语法结构上的表现。我们将分析识别系统如何通过多样化的训练数据和适应性技术来处理这些变异。 噪声与干扰的生存战： 实际使用环境中充斥着各种噪声，如背景噪音、回声、说话人自身的口音不清等。本章将探讨这些干扰因素如何影响语音信号，以及信号处理和声学模型优化在应对这些挑战中的重要性。 非语言声音的处理： 咳嗽、笑声、停顿词（如“嗯”、“啊”）等非语言声音，虽然不构成语言内容，却能传递丰富的信息。我们将讨论识别系统如何区分、过滤或甚至利用这些声音，以实现更自然的交互。 第五章：展望未来——语言学驱动的语音识别新纪元 随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，语音识别正迎来新的突破。 端到端模型的语言学视角： 探讨近年来流行的端到端（End-to-End）语音识别模型，并分析它们在多大程度上内隐地学习了语音学的、音系学的甚至句法学的知识。 低资源语言的挑战与机遇： 许多语言由于缺乏足够的标注数据，语音识别技术发展受限。本章将讨论如何利用语言学知识，例如跨语言迁移学习、少样本学习等方法，来赋能低资源语言的语音识别。 融合语言学与认知科学： 最终，语音识别的目标是模拟人类的听觉感知和语言理解能力。我们将展望语言学与认知科学的交叉研究，如何为构建更智能、更人性化的语音交互系统提供灵感。 《语海拾贝：语音识别的语言学维度》旨在为语音技术的研究者、开发者以及对语言和技术感兴趣的读者，提供一个全新的视角，理解语音识别技术背后深刻的语言学根基，以及语言学理论如何持续驱动着这一前沿领域的发展。

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