Speech and Language Engineering pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Marcel Dekker Inc

作者:Rajman, Martin (EDT)/ Besancon, Romaric (CON)/ Bourlard, Herve (CON)/ Chappelier, Jean-Cedric (CON)/

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2007-2

价格:$ 158.14

装帧:HRD

isbn号码:9780824722197

丛书系列:

图书标签:

语音工程
语言工程
语音识别
自然语言处理
信号处理
机器学习
深度学习
计算语言学
语音技术
语言技术

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具体描述

With more than 25 percent new material, this Third Edition provides an excellent overview of current research on the function, utilization, and nutritional aspects of lactic acid bacteria. The book presents the scientific, commercial, and technological findings of a diverse team of international contributors, which may impact the future quality, taste, and dietary value of foods such as milk, cereal, vegetables, and meat. It contains new chapters ranging from topics on mathematical modeling and vegetable fermentation to techniques for the analysis of gut microbiota and probiotics for fish. It features updated information on future research directions for the utilization of lactic acid bacteria.. TOC:

《语音与语言工程》这本书是您在探索人类交流的奥秘时不可或缺的指南。它深入浅出地剖析了语音识别、语音合成、自然语言理解与生成等核心技术，为您揭示了机器如何倾听、理解并回应人类语言的精妙过程。核心技术解析：语音识别 (Automatic Speech Recognition, ASR)：本书将详细介绍声学模型、语言模型、发音词典等关键组件，以及它们如何协同工作，将听到的声音转化为文本。您将了解不同类型的语音识别算法，如隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）及其在实际应用中的优势和局限性。此外，我们还将探讨噪声鲁棒性、说话人适应性、低资源语言处理等前沿挑战。语音合成 (Text-to-Speech, TTS)：本书将引导您了解如何将文本信息转化为自然、流畅的人类语音。从传统的参数合成方法到现代的端到端深度学习模型，如Tacotron、Transformer TTS等，您将深入理解语音信号的生成机制，包括声学特征提取、韵律生成和声码器设计。书中所涵盖的技术将帮助您掌握如何控制语音的音色、语速、情感，以达到更佳的用户体验。自然语言理解 (Natural Language Understanding, NLU)：本书将深入探讨机器如何理解人类语言的含义、意图和上下文。您将学习词法分析、句法分析、语义分析、语用分析等关键任务，以及如何构建能够捕捉语言细微之处的解析器和模型。篇章级的理解，如指代消解、情感分析、主题提取等，也将是本书重点关注的内容。自然语言生成 (Natural Language Generation, NLG)：本书将为您揭示如何让机器用自然、连贯的语言表达信息。从简单的模板填充到复杂的基于深度学习的生成模型，您将理解数据到文本的转换过程，以及如何生成多样化、符合语境的文本。主题的组织、词汇的选择、句式的构建等 NLG 的核心问题都将在书中得到详细阐述。关键应用领域：智能助手与对话系统：本书将为您展示如何利用语音与语言工程技术构建交互式的智能助手，如虚拟客服、智能家居控制系统等。您将了解对话管理、意图识别、槽位填充等关键技术，以及如何设计用户友好的对话流程。机器翻译：本书将深入探讨统计机器翻译和神经机器翻译的原理与实践。您将了解序列到序列模型、注意力机制等核心概念，以及如何处理多语言数据、提高翻译的准确性和流畅性。文本挖掘与情感分析：本书将介绍如何从海量文本数据中提取有价值的信息，如用户评论、社交媒体内容等。您将学习各种文本预处理技术、特征工程方法以及用于情感分析、主题建模、关键词提取的机器学习算法。教育与医疗：本书将探讨语音与语言技术在教育领域的应用，如辅助学习、语言评估；以及在医疗领域的应用，如电子病历录入、语音辅助诊断等，展示这些技术如何改变人们的学习和生活方式。本书特色：理论与实践并重：本书不仅提供深入的理论基础，还结合大量的案例研究和实际应用场景，帮助读者将所学知识转化为解决实际问题的能力。涵盖前沿技术：本书紧跟技术发展的最新动态，重点介绍基于深度学习的最新模型和方法，并对未来发展趋势进行展望。适合各类读者：无论您是计算机科学、人工智能、语言学、心理学等相关专业的学生，还是对语音与语言技术感兴趣的研究人员、工程师，本书都能为您提供所需的知识和启示。清晰的结构与易读性：本书结构严谨，语言清晰，配以丰富的图表和示例，确保读者能够轻松理解复杂的技术概念。通过阅读《语音与语言工程》，您将不仅能够掌握驱动现代人工智能交互的核心技术，更能深入理解人与机器之间沟通的无限可能。