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刘幺和，宋庭新著 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030209825

商品编码：29692584127

包装：平装

出版时间：2008-02-01

基本信息

书名：语音识别与控制应用技术

定价：36.00元

作者：刘幺和,宋庭新著

出版社：科学出版社

出版日期：2008-02-01

ISBN：9787030209825

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.322kg

编辑推荐

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本书围绕实际案例和试验，讲解了语音识别的各项开发技术，力争通过实用系统的开发使读者比较全面地掌握语音识别及其在控制领域的应用技术。全书共包括8章：章对语音识别的基本原理和隐马尔可夫模型进行了介绍；第2章介绍了常用的语音信号分析和处理方法，包括时域和频域分析、端点检测和隐马尔可夫模型的改进等问题；第3章介绍了本书中用到的语音识别开发平台，即Dialogic电话语音卡和Nuance语音识别软件，并对嵌入式系统开发中的语音识别芯片Uniute和开源语音识别工具包HTK／ATK进行了介绍；第4章介绍了语音识别在CTI中的应用，包括TTS、呼叫中心、IVR等系统的开发方法；第5章结合SALT开发包介绍了语音识别技术在Web中的应用以及使用RIA技术开发富客户端；第6章介绍了基于Nuance：的语音控制软件的设计方法；第7章介绍了基于web Services的语音远程控制系统开发方法，对本体和语义Web服务的应用进行了介绍；第8章介绍了基于凌阳单片机的嵌入式语音控制器的硬件和软件设计方法。

内容提要

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随着计算机处理能力的不断提高，语音识别技术得到了迅速发展，支持语音识别的各种产品纷纷面世。同时，近几年工业机器人技术和信息家电技术正在向智能化、模块化和系统化的方向发展。研究工业控制领域的语音识别技术，开发实用的语音识别和控制系统，对于语音识别技术的普及与应用具有十分重要的意义。本书主要介绍语音识别及其在控制领域的应用技术开发方法，对语音识别的原理和模型、语音信号处理方法、硬件和软件开发平台进行了介绍，对语音识别在web中的应用、语音控制软件的设计和语音远程控制技术以及语音控制器等内容都结合实例讲解了其开发过程。
本书可以作为高等学校计算机、测控和机电等专业本科生和研究生的学习参考书，也可以作为相关领域技术人员的参考资料。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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智能语音助手：从基础原理到实际应用 概述 本书致力于探索现代智能语音助手背后的核心技术，以及它们如何渗透到我们日常生活的方方面面。我们将从语音信号的基本原理出发，深入剖析语音识别（ASR）和语音合成（TTS）的关键技术，进而探讨自然语言理解（NLU）和对话管理（DM）如何让机器真正“听懂”人类语言并进行有意义的互动。本书将理论与实践相结合，通过丰富的案例分析和代码示例，帮助读者构建和优化自己的智能语音应用，涵盖从个人助理到智能家居，再到车载系统等广泛的应用场景。 第一部分：语音信号的奥秘 在深入了解语音识别和合成之前，理解语音信号的本质至关重要。本部分将带领读者走进声音的世界，揭示人类语音是如何产生的，以及它们在物理和声学上的特性。 声音的产生与传播：我们将从发声器官（声带、口腔、鼻腔等）的工作原理讲起，解释声波是如何在空气中传播的。这包括对声压、频率、振幅等基本声学参数的介绍，以及它们与我们听到的音高、响度和音色之间的关系。 语音信号的数字化：由于计算机只能处理数字信号，语音信号的数字化过程是语音技术的基础。我们将详细介绍采样率、量化深度等概念，以及脉冲编码调制（PCM）等常见的数字化方法。理解这个过程是后续信号处理的关键。 语音信号的特征提取：原始的语音波形包含了大量信息，但直接处理波形效率低下且噪声敏感。本部分将介绍如何从语音信号中提取出对识别和合成最有用的特征。这包括： 时域特征：如过零率（ZCR）、能量等，它们反映了语音信号的动态变化。 频域特征：这是语音识别中最常用的特征。我们将重点介绍短时傅里叶变换（STFT）及其结果——语谱图。在此基础上，我们将深入讲解梅尔频率倒谱系数（MFCC）的计算过程，解释为何MFCC能够有效地模拟人类听觉系统对声音的感知，并成为语音识别的“标准”特征。此外，我们还将介绍谱差、能量等其他常用特征。 高层特征：例如音素、韵律等，这些特征在理解语音的语义和情感方面起着重要作用。 第二部分：让机器“听懂”——语音识别（ASR） 本部分将是本书的核心内容之一，我们将详细解析语音识别系统是如何工作的。我们将从传统的统计模型方法讲到目前主流的深度学习方法。 语音识别的基本框架：一个典型的ASR系统通常包含三个主要模块：声学模型（Acoustic Model）、语言模型（Language Model）和解码器（Decoder）。我们将逐一分析它们的功能和相互作用。 声学模型：声学模型负责将提取到的语音特征映射到音素或亚音素单元。 传统方法：我们将回顾隐马尔可夫模型（HMM）及其与高斯混合模型（GMM）的结合（GMM-HMM）。解释HMM如何建模语音信号的时间序列特性，以及GMM如何描述不同状态下语音特征的概率分布。我们将介绍HMM-GMM模型的训练过程，包括EM算法的应用。 深度学习方法：这是当前ASR领域的主流。我们将详细介绍各种深度学习架构在声学模型中的应用： 深度神经网络（DNN-HMM）：如何用DNN取代GMM来估计HMM的状态概率。 循环神经网络（RNN）系列：长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理序列数据方面的优势，以及它们如何应用于建模语音的时序依赖性。 卷积神经网络（CNN）：CNN在提取局部特征方面的能力，以及它如何与RNN结合，或者作为独立的声学模型。 Transformer模型：基于自注意力机制的Transformer在处理长序列和捕捉全局依赖性方面的强大能力，以及它在ASR领域的最新进展。 端到端（End-to-End）模型：我们将介绍Attention-based Encoder-Decoder模型，CTC（Connectionist Temporal Classification）模型，以及RNN Transducer（RNN-T）等，它们如何简化ASR系统，将声学模型、语言模型集成到一个统一的神经网络中，直接输出文本。 语言模型：语言模型负责预测一个词序列出现的概率，它能够帮助ASR系统区分发音相似但意义不同的词语。 统计语言模型：N-gram模型（unigram, bigram, trigram等）的原理和应用，以及它们在句子流畅性和预测方面的作用。 神经网络语言模型（NNLM）：使用神经网络（如RNN、LSTM）来学习词语的分布式表示（word embeddings），并预测下一个词的概率，这比N-gram模型具有更好的泛化能力。 预训练语言模型：BERT、GPT等大型预训练语言模型在各种NLP任务中的成功，以及它们如何被迁移到ASR的语言模型部分，显著提升识别精度。 解码器：解码器负责在声学模型和语言模型提供的概率信息的基础上，搜索最有可能的词序列。我们将介绍维特比算法（Viterbi Algorithm）及其在HMM-HMM解码中的作用，以及 beam search等在深度学习模型中的解码策略。 第三部分：让机器“开口”——语音合成（TTS） 与语音识别相反，语音合成的目标是将文本转换为自然流畅的语音。本部分将深入探讨TTS的各个方面。 语音合成的基本流程：一个典型的TTS系统通常包含文本分析、声学模型和波形生成三个主要阶段。 文本分析（Text Processing）： 文本规范化（Text Normalization）：处理数字、缩写、日期、货币等非标准文本，将其转换为标准发音文本。 韵律预测（Prosody Prediction）：预测句子中的重音、语调、停顿等，这些是使语音听起来自然的关键。我们将介绍基于规则和基于统计的方法。 音素转换（Grapheme-to-Phoneme, G2P）：将文本转换为音素序列，为后续的声学模型提供输入。 声学模型（Acoustic Modeling）：将音素序列转换为声学特征（如MFCC、谱线等）。 拼接合成（Concatenative Synthesis）：基于预先录制的语音单元（如音素、双音）进行拼接。我们将介绍其优缺点，以及单元选择的策略。 参数合成（Parametric Synthesis）：使用统计模型（如HMM）或神经网络来生成声学特征。 深度学习TTS模型：这是当前TTS的主流。我们将详细介绍： Tacotron系列：基于Encoder-Decoder架构，直接将文本映射到梅尔谱图。 Transformer TTS：利用Transformer的并行计算能力加速合成过程。 FastSpeech系列：无自回归模型，通过时长预测加速合成，实现更快的实时合成。 WaveNet/WaveGlow/HiFi-GAN等声码器（Vocoder）：将梅尔谱图等声学特征转换为实际的语音波形，这是决定语音自然度的关键。我们将介绍其原理和发展。 语音质量评估：介绍主观评估（如MOS测试）和客观评估指标。 第四部分：理解人类语言——自然语言理解（NLU）与对话管理（DM） 仅仅听懂和说出语音是不够的，智能语音助手需要理解用户的意图和上下文，并作出恰当的响应。 自然语言理解（NLU）： 意图识别（Intent Recognition）：识别用户说话的整体目的，例如“设置闹钟”、“播放音乐”、“查询天气”。我们将介绍基于规则、基于机器学习（如SVM、朴素贝叶斯）以及深度学习（如CNN、RNN、BERT）的意图识别方法。 槽位填充（Slot Filling）：从用户语句中提取关键信息，例如在“设置明天早上7点的闹钟”这句话中，“明天早上7点”就是时间槽位。我们将介绍序列标注方法（如CRF、BiLSTM-CRF）和基于深度学习的槽位填充方法。 实体识别（Named Entity Recognition, NER）：识别文本中的特定实体，如人名、地名、组织机构名等。 情感分析（Sentiment Analysis）：判断用户语句的情感倾向（积极、消极、中立）。 对话管理（DM）： 状态跟踪（State Tracking）：维护对话的当前状态，包括用户当前的意图、已提取的槽位信息以及对话历史。 对话策略（Dialogue Policy）：根据对话状态，决定系统下一步应该做什么，例如是询问更多信息，还是执行用户请求，或是给出回答。我们将介绍基于规则的策略和基于强化学习的策略。 对话状态更新：如何根据NLU的输出更新对话状态。 自然语言生成（NLG）：将系统内部的响应转换为自然语言输出，这是TTS的输入。 第五部分：智能语音应用的实践 在掌握了基础技术之后，本部分将重点介绍如何将这些技术应用于实际场景，并探讨一些高级话题。 智能家居系统：如何构建一个通过语音控制家电设备（灯光、空调、电视等）的系统。我们将讨论设备发现、命令解析、设备控制接口等问题。 个人智能助理（如手机助手）：讲解如何实现日程管理、信息查询、导航、音乐播放等功能。 车载语音系统：分析车载场景的特殊性（如嘈杂环境、驾驶员注意力分散），以及如何优化语音识别和对话流程。 智能客服与聊天机器人：构建能够处理常见客户咨询和提供信息服务的聊天机器人。 多模态交互：探讨语音与视觉、触摸等其他交互方式的结合，以提供更丰富和智能的用户体验。 隐私与安全：讨论语音数据收集、存储和使用的隐私问题，以及如何保障用户的安全。 跨语言语音技术：简要介绍多语言语音识别和合成的挑战与方法。 面向开发者的工具与平台：介绍当前主流的语音识别和合成API、SDK以及开源框架，帮助读者快速上手开发。 未来发展趋势：展望语音技术在个性化、情感计算、低资源语言支持等方面的发展方向。 结论 通过本书的学习，读者将能够全面理解智能语音助手背后的技术原理，掌握构建和优化语音识别、语音合成、自然语言理解和对话管理系统的关键技能。本书旨在为有志于从事语音技术研究、开发和应用领域的读者提供坚实的基础和实践指导，助力他们在这一快速发展的领域取得成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到意外的是它对于“伦理与社会影响”这部分内容的探讨。在很多专注于技术实现的书籍中，这部分往往被一笔带过，或者只是象征性地提一下。但在这本书里，作者花了大量的篇幅去深入分析了技术进步可能带来的偏见、隐私泄露以及社会公平性问题。他们不是在回避矛盾，而是在正视和引导读者思考如何负责任地应用新技术。我尤其对其中关于“算法透明度”的讨论印象深刻，它促使我反思自己在进行任何方案设计时，是否充分考虑了潜在的负面效应。这种超越纯粹技术操作层面的哲学思辨，极大地提升了整本书的立意和深度，让它从一本纯粹的“How-to”指南，升华为一本指引未来发展方向的“Why-to”著作。这种人文关怀与技术硬核的完美结合，是这本书最难能可贵之处。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧设计简直让人爱不释手，拿在手里沉甸甸的，封面的那种哑光质感配上烫金的书名，显得格外有档次。我尤其欣赏它在章节划分上的用心，每一章的过渡都非常自然流畅，让人在阅读时几乎感觉不到时间的流逝。虽然我主要关注的是前端开发和用户体验设计，但这本书的某些章节，比如关于信息架构和用户流程梳理的部分，给我带来了极大的启发。它不是那种枯燥的技术手册，而更像是一位经验丰富的导师在娓娓道来，用非常生活化的比喻来解释复杂的概念，即便是初次接触相关领域的人也能很快抓住核心要点。作者似乎非常注重知识的体系化构建，即便是看似零散的知识点，最终都能串联成一张清晰的知识网络，读完后感觉自己的思维框架被重新梳理了一遍，这对任何需要进行系统性学习的人来说都是一笔宝贵的财富。这种设计上的用心和内容的深度结合，让它不仅仅是一本工具书，更像是一件值得收藏的艺术品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的插图和图表制作水平达到了令人称赞的高度，完全可以作为设计范例来学习。它们不是那种简单粗暴地堆砌信息，而是经过精心设计的可视化表达。例如，在解释某个流程的并行处理机制时，作者没有用冗长的文字来描述，而是用了一个三维动态效果的示意图，一下子就让原本模糊的概念变得清晰锐利。这种对视觉传达的重视，在我阅读其他技术书籍时是极少见的。此外，书中的脚注和参考文献部分也做得非常详尽，我顺着书中的指引去查阅了一些相关的学术论文和行业报告，极大地拓宽了我对该领域前沿动态的了解。对于一个追求深度和广度兼备的学习者来说，这本书提供了一个绝佳的起点和持续探索的阶梯。它鼓励读者去质疑、去追溯源头，而不是被动接受既有结论，这种学术严谨性值得高度赞扬。

评分☆☆☆☆☆

我本来以为这会是一本非常硬核、晦涩难懂的理论著作，毕竟涉及“技术应用”这几个字，总让人联想到密密麻麻的公式和复杂的算法描述。然而，这本书的叙事风格却出奇地亲切和引人入胜。它似乎有一种魔力，能将那些原本高高在上的技术原理，转化为日常生活中随处可见的案例进行剖析。我特别欣赏作者在引入新概念时所采取的“情景带入法”，比如通过一个具体的商业场景，逐步揭示背后的技术逻辑，而不是先抛出定义。这种教学方法极大地降低了学习门槛，让那些对技术背景不那么扎实的朋友也能轻松跟上节奏。我读完其中关于项目管理和跨部门沟通的那几节后，立刻尝试将那些“敏捷迭代”和“需求澄清”的原则应用到了我正在负责的平面设计项目中，效果立竿见影。这本书的价值远超其技术范畴，它教给我的是一种更高效、更具同理心的工作方式。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个时间非常紧张的职场人士，通常只能利用通勤时间碎片化地阅读。这本书在内容组织上的“颗粒度”控制得非常到位，这一点深得我心。很多技术书籍都需要连续大块时间才能读完一个章节，但这本书的每一个小节都像是一个独立且完整的小知识包，即使只读了十五分钟，也能确保自己学到了一个具体的、可以立刻回忆起来的知识点。我发现自己在地铁上读完关于“用户画像构建”的那一小节后，回到办公室立刻就能在会议中更准确地描述我们目标用户的痛点。这种即时反馈的学习体验，极大地增强了我阅读的动力。作者对于如何将复杂系统拆解成易于消化的模块，运用了非常高超的结构化思维，这对我这种需要平衡工作与学习的人来说，简直是救命稻草。