語音識彆與控製應用技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉幺和，宋庭新著 著

圖書標籤:

• 語音識彆
• 語音技術
• 控製應用
• 嵌入式係統
• 人工智能
• 信號處理
• 模式識彆
• 人機交互
• 自動化控製
• 應用開發

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030209825

商品編碼：29733587946

包裝：平裝

齣版時間：2008-02-01

基本信息

書名：語音識彆與控製應用技術

定價：36.00元

作者：劉幺和,宋庭新著

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-02-01

ISBN：9787030209825

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.322kg

編輯推薦

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本書圍繞實際案例和試驗，講解瞭語音識彆的各項開發技術，力爭通過實用係統的開發使讀者比較全麵地掌握語音識彆及其在控製領域的應用技術。全書共包括8章：章對語音識彆的基本原理和隱馬爾可夫模型進行瞭介紹；第2章介紹瞭常用的語音信號分析和處理方法，包括時域和頻域分析、端點檢測和隱馬爾可夫模型的改進等問題；第3章介紹瞭本書中用到的語音識彆開發平颱，即Dialogic電話語音卡和Nuance語音識彆軟件，並對嵌入式係統開發中的語音識彆芯片Uniute和開源語音識彆工具包HTK／ATK進行瞭介紹；第4章介紹瞭語音識彆在CTI中的應用，包括TTS、呼叫中心、IVR等係統的開發方法；第5章結閤SALT開發包介紹瞭語音識彆技術在Web中的應用以及使用RIA技術開發富客戶端；第6章介紹瞭基於Nuance：的語音控製軟件的設計方法；第7章介紹瞭基於web Services的語音遠程控製係統開發方法，對本體和語義Web服務的應用進行瞭介紹；第8章介紹瞭基於淩陽單片機的嵌入式語音控製器的硬件和軟件設計方法。

內容提要

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隨著計算機處理能力的不斷提高，語音識彆技術得到瞭迅速發展，支持語音識彆的各種産品紛紛麵世。同時，近幾年工業機器人技術和信息傢電技術正在嚮智能化、模塊化和係統化的方嚮發展。研究工業控製領域的語音識彆技術，開發實用的語音識彆和控製係統，對於語音識彆技術的普及與應用具有十分重要的意義。本書主要介紹語音識彆及其在控製領域的應用技術開發方法，對語音識彆的原理和模型、語音信號處理方法、硬件和軟件開發平颱進行瞭介紹，對語音識彆在web中的應用、語音控製軟件的設計和語音遠程控製技術以及語音控製器等內容都結閤實例講解瞭其開發過程。
本書可以作為高等學校計算機、測控和機電等專業本科生和研究生的學習參考書，也可以作為相關領域技術人員的參考資料。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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以下是一本關於《機器學習在醫療影像分析中的前沿進展》的圖書簡介，旨在為讀者提供一個全麵、深入的視角，探索機器學習如何革新醫療影像的診斷、治療和預後評估。本書內容詳實，結構清晰，力求以嚴謹的學術態度和前沿的研究成果，為醫療健康領域的研究者、臨床醫生、工程師以及對該領域感興趣的專業人士提供寶貴的參考。 圖書簡介： 在當今飛速發展的醫療健康領域，影像學診斷始終扮演著至關重要的角色。從X光、CT、MRI到PET，這些影像技術為醫生提供瞭觀察人體內部結構的窗口，極大地提升瞭疾病的診斷精度和治療效果。然而，隨著影像數據的海量增長，人工判讀的負擔日益加重，同時也麵臨著主觀性、疲勞以及可能存在的漏診和誤診等挑戰。正是在這樣的背景下，機器學習，尤其是深度學習，以前所未有的力量，正以前沿性的技術和方法，深度介入並革新著醫療影像分析的各個環節。 《機器學習在醫療影像分析中的前沿進展》一書，正是為瞭係統性地梳理、總結和展望這一激動人心的交叉學科領域而精心編撰。本書並非泛泛而談，而是聚焦於機器學習在醫療影像分析中的實際應用、最新研究動態以及未來發展趨勢。我們深入探討瞭各種先進的機器學習算法，如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer模型等，以及它們如何被巧妙地應用於從圖像分割、目標檢測、病竈識彆到疾病分類、預後預測等一係列關鍵任務。 本書的首要目標是為讀者構建一個堅實的理論基礎。我們將從基礎的機器學習原理入手，逐步深入到與醫療影像分析密切相關的深度學習模型。第一部分將詳細介紹機器學習的基本概念、監督學習、無監督學習、強化學習等核心理論，以及它們在處理高維、復雜圖像數據時的優勢與局限。緊接著，我們將重點闡述捲積神經網絡（CNN）的架構設計，包括捲積層、池化層、激活函數等關鍵組件，以及它們如何有效地從圖像中提取層級特徵。我們還將探討如何優化CNN模型，例如使用殘差網絡（ResNet）、Inception模塊等，以應對深度學習中的梯度消失和過擬閤問題。 在理論基礎之上，本書的第二部分將聚焦於機器學習在具體醫療影像模態中的應用。我們將逐一剖析機器學習技術在X射綫（X-ray）、計算機斷層掃描（CT）、磁共振成像（MRI）、正電子發射斷層掃描（PET）、超聲成像等主流影像學中的應用案例。例如，在胸部X光片分析中，我們探討瞭如何利用深度學習自動檢測和分類肺炎、肺結節等疾病；在腦部MRI影像中，我們研究瞭如何精確分割腦腫瘤、評估腦萎縮程度；在腹部CT影像中，我們展示瞭如何自動識彆肝髒、腎髒等器官的病變。對於每種模態，本書都會結閤最新的研究成果，詳細介紹相應的模型架構、訓練策略、數據預處理方法以及性能評估指標，並著重分析不同算法在處理特定影像特徵和疾病類型時的錶現差異。 第三部分是本書的核心內容之一，即前沿算法與模型在醫療影像分析中的創新應用。我們不再局限於傳統的CNN架構，而是深入研究瞭當前備受關注的新興技術。例如，Transformer模型及其在醫學影像領域的變體（如Vision Transformer, Swin Transformer），它們如何突破CNN的局部感受野限製，捕捉全局依賴關係，在復雜的病竈識彆和分割任務中展現齣強大的潛力。本書還將探討圖神經網絡（GNN）在整閤多模態影像數據、構建影像特徵之間的關係網絡方麵的應用。此外，我們還會深入講解生成對抗網絡（GAN）在醫學影像數據增強、閤成、去噪以及異常檢測中的作用。特彆地，本書將重點關注自監督學習（Self-Supervised Learning）和半監督學習（Semi-Supervised Learning）方法，這些方法在解決醫療影像領域普遍存在的標注數據稀缺問題上具有裏程碑式的意義，能夠有效利用大量未標注影像數據來提升模型性能。 本書的第四部分將目光投嚮具體的臨床應用場景。我們不會停留在理論和算法層麵，而是將機器學習技術與實際的臨床需求緊密結閤。本書將詳細介紹機器學習在以下幾個關鍵臨床領域的應用： 腫瘤學： 從早期癌癥篩查、腫瘤良惡性判斷，到腫瘤精確分割、放化療療效預測、復發風險評估，機器學習都在不斷突破。我們將討論如何利用深度學習分析肺癌、乳腺癌、肝癌、腦腫瘤等多種癌癥的影像特徵，並與病理學、基因組學數據相結閤，實現更精準的個體化治療。 心血管疾病： 探討機器學習在分析心電圖（ECG）、心髒MRI、冠狀動脈CT等影像數據中的應用，用於預測心肌梗死風險、評估心功能、檢測心律失常等。 神經科學與精神疾病： 介紹機器學習如何用於分析腦部MRI、PET影像，以識彆阿爾茨海默病、帕金森病、中風等神經係統疾病的早期跡象，以及在精神分裂癥、抑鬱癥等疾病的輔助診斷和療效評估中的作用。 骨骼肌肉係統疾病： 探討機器學習在分析X光、CT影像中檢測骨摺、評估關節炎、識彆骨質疏鬆等方麵的應用。 眼科學： 介紹深度學習在檢測糖尿病視網膜病變、青光眼、黃斑變性等眼科疾病中的突破性進展。 為瞭使本書更具實踐指導意義，第五部分將聚焦於模型的可解釋性、魯棒性與公平性。在醫療領域，算法的“黑箱”特性是推廣應用的一大障礙。本書將深入探討諸如LIME、SHAP、Grad-CAM等模型可解釋性技術，幫助讀者理解模型做齣診斷決策的依據，從而增強臨床醫生的信任度。同時，我們也將討論如何提高模型的魯棒性，使其在麵對不同設備、不同掃描協議、不同噪聲水平的影像數據時仍能保持穩定的性能。此外，公平性問題在醫療AI中尤為重要，本書將分析數據偏差、算法偏見等可能導緻的不公平現象，並探討相應的解決方案，確保AI技術能夠惠及所有患者。 第六部分是關於臨床部署與倫理考量。理論研究的最終目的是服務於臨床實踐。本書將探討將機器學習模型集成到現有醫療工作流程中的挑戰與機遇，包括數據隱私保護、法規遵從（如GDPR、HIPAA）、醫療器械的注冊審批流程等。我們還將討論人工智能在醫療影像領域的倫理邊界，例如責任劃分、算法齣錯時的應對機製，以及如何培養跨學科人纔以應對未來的挑戰。 最後，在第七部分，我們將對未來發展趨勢進行展望。醫療影像分析與機器學習的結閤正處於一個高速發展的時期，本書將預測未來幾年可能齣現的關鍵技術突破，例如多模態影像融閤的深度化、數字病理學的興起、AI驅動的個性化治療方案設計、以及與虛擬現實/增強現實技術的結閤等。我們將強調基礎研究與臨床需求的協同創新，鼓勵讀者在掌握現有知識的基礎上，積極探索未知的領域。 《機器學習在醫療影像分析中的前沿進展》一書，通過其詳實的內容、嚴謹的邏輯、豐富的案例和前瞻的視野，旨在成為您在該領域深入學習和研究的寶貴夥伴。我們相信，通過掌握本書所介紹的先進技術和理念，您將能夠更好地理解並推動機器學習在改善人類健康事業中的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程，就像是進行瞭一次高質量的思維漫步。作者的文字功底非常紮實，行文流暢，沒有絲毫生硬的堆砌術語。最讓我印象深刻的是他對係統架構設計哲學的探討。書中用相當大的篇幅討論瞭微服務架構在處理高並發數據流時的挑戰，以及如何通過事件驅動模型（EDA）來保證係統的最終一緻性。這部分內容對於那些正在進行老舊係統現代化改造的工程師來說，無疑是金玉良言。他沒有拘泥於某一個特定的技術棧，而是提煉齣瞭適用於不同技術選型的底層設計原則，比如“鬆耦閤”和“高內聚”在現代分布式係統中的新內涵。讀完之後，我感覺自己對構建健壯、可擴展的復雜軟件係統有瞭更深刻的理解，不再是簡單地套用模闆，而是開始從根本上去思考“為什麼”要這麼設計。對於想從初級開發者躍升到架構師層級的同仁，這本書的架構思想部分是必讀的精華。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是信息爆炸時代的救星！我一直在尋找一本能夠係統梳理當前最前沿的人工智能技術，尤其是那些尚未完全普及但潛力巨大的領域。這本書沒有讓我失望，它深入淺齣地講解瞭深度學習模型在復雜決策製定中的應用，從Transformer架構的演變到最新的圖神經網絡（GNN）在推薦係統和藥物發現中的實踐，每一個章節都充滿瞭真知灼見。作者的敘述邏輯清晰得驚人，即便是對於我這種非科班齣身的讀者來說，也能毫不費力地跟上作者構建的知識體係。尤其是關於“小樣本學習”和“對抗性訓練”那幾章，簡直是打開瞭我思路的盲區，讓我看到瞭AI從實驗室走嚮大規模商業化應用所必須攻剋的關鍵技術壁壘。我特彆欣賞作者在闡述理論時，總是能及時引用最新的頂會論文作為佐證，這極大地增加瞭內容的權威性和時效性。這本書絕對是技術人員和對未來科技發展有濃厚興趣的商業決策者案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我原本對這類理論性很強的技術書籍抱有一絲疑慮，擔心會晦澀難懂、脫離實際。然而，這本書的編排方式徹底顛覆瞭我的固有印象。它巧妙地將高深的數學原理與生動的工程案例相結閤。比如，在討論優化算法時，作者不僅詳細推導瞭梯度下降的變體，還通過一個虛擬的智能倉儲調度係統的例子，直觀展示瞭不同學習率策略如何影響最終的係統效率和資源消耗。這種“理論先行，實踐鋪路”的敘事風格，讓抽象的概念變得具象化，極大地提高瞭閱讀的愉悅感和學習效率。我尤其欣賞其中關於“可解釋性AI（XAI）”的探討，它不再停留在概念層麵，而是給齣瞭LIME和SHAP等工具的具體實現思路和局限性分析，這對於我們團隊在金融風控模型部署中，滿足監管閤規性要求，提供瞭極具操作性的指導。這本書的深度和廣度，遠超我預期的任何一本技術手冊。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的排版和圖示設計給予高度評價。在閱讀涉及到復雜數據結構和算法流程時，清晰的圖錶是理解障礙的終極消除者。這本書在這方麵做得非常齣色，無論是二叉樹的遍曆過程，還是捲積神經網絡的特徵圖演變，配圖都精準且美觀，完全沒有那種廉價PPT截圖的粗糙感。更難能可貴的是，作者在介紹新興的量子計算基礎概念時，並沒有采用令人生畏的物理學公式，而是通過精妙的比喻，將量子比特（Qubit）的疊加態和糾纏態巧妙地類比為日常生活中可以理解的狀態轉換，這極大地降低瞭跨學科學習的門檻。這種對讀者體驗的極緻關懷，使得這本書即使在涉及偏硬核的理論章節時，也能保持極高的可讀性，讓人愛不釋手。

評分☆☆☆☆☆

這本書的視角是麵嚮未來的，它不僅僅是對現有技術的總結，更像是一份對未來十年技術發展趨勢的預判報告。我特彆關注瞭書中關於“邊緣計算與聯邦學習結閤”的章節。作者不僅分析瞭這種結閤在保護用戶隱私方麵的巨大潛力，還毫不避諱地指齣瞭當前部署中麵臨的資源限製和通信瓶頸問題，並提齣瞭幾種極具創意的緩解策略，比如基於知識蒸餾的輕量化模型部署方案。這顯示齣作者深厚的行業洞察力和解決實際問題的能力，這本書遠非那種隻停留在教科書層麵的理論堆砌。它更像是一份來自行業頂尖專傢的“內部備忘錄”，充滿瞭對行業痛點的深刻理解和前瞻性的解決方案。對於那些希望走在技術浪潮前沿，提前布局下一代産品和服務的團隊領導者而言，這本書提供瞭寶貴的戰略參考。