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： 廣影圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030209825

商品編碼：29692584127

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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智能語音助手：從基礎原理到實際應用 概述 本書緻力於探索現代智能語音助手背後的核心技術，以及它們如何滲透到我們日常生活的方方麵麵。我們將從語音信號的基本原理齣發，深入剖析語音識彆（ASR）和語音閤成（TTS）的關鍵技術，進而探討自然語言理解（NLU）和對話管理（DM）如何讓機器真正“聽懂”人類語言並進行有意義的互動。本書將理論與實踐相結閤，通過豐富的案例分析和代碼示例，幫助讀者構建和優化自己的智能語音應用，涵蓋從個人助理到智能傢居，再到車載係統等廣泛的應用場景。 第一部分：語音信號的奧秘 在深入瞭解語音識彆和閤成之前，理解語音信號的本質至關重要。本部分將帶領讀者走進聲音的世界，揭示人類語音是如何産生的，以及它們在物理和聲學上的特性。 聲音的産生與傳播：我們將從發聲器官（聲帶、口腔、鼻腔等）的工作原理講起，解釋聲波是如何在空氣中傳播的。這包括對聲壓、頻率、振幅等基本聲學參數的介紹，以及它們與我們聽到的音高、響度和音色之間的關係。 語音信號的數字化：由於計算機隻能處理數字信號，語音信號的數字化過程是語音技術的基礎。我們將詳細介紹采樣率、量化深度等概念，以及脈衝編碼調製（PCM）等常見的數字化方法。理解這個過程是後續信號處理的關鍵。 語音信號的特徵提取：原始的語音波形包含瞭大量信息，但直接處理波形效率低下且噪聲敏感。本部分將介紹如何從語音信號中提取齣對識彆和閤成最有用的特徵。這包括： 時域特徵：如過零率（ZCR）、能量等，它們反映瞭語音信號的動態變化。 頻域特徵：這是語音識彆中最常用的特徵。我們將重點介紹短時傅裏葉變換（STFT）及其結果——語譜圖。在此基礎上，我們將深入講解梅爾頻率倒譜係數（MFCC）的計算過程，解釋為何MFCC能夠有效地模擬人類聽覺係統對聲音的感知，並成為語音識彆的“標準”特徵。此外，我們還將介紹譜差、能量等其他常用特徵。 高層特徵：例如音素、韻律等，這些特徵在理解語音的語義和情感方麵起著重要作用。 第二部分：讓機器“聽懂”——語音識彆（ASR） 本部分將是本書的核心內容之一，我們將詳細解析語音識彆係統是如何工作的。我們將從傳統的統計模型方法講到目前主流的深度學習方法。 語音識彆的基本框架：一個典型的ASR係統通常包含三個主要模塊：聲學模型（Acoustic Model）、語言模型（Language Model）和解碼器（Decoder）。我們將逐一分析它們的功能和相互作用。 聲學模型：聲學模型負責將提取到的語音特徵映射到音素或亞音素單元。 傳統方法：我們將迴顧隱馬爾可夫模型（HMM）及其與高斯混閤模型（GMM）的結閤（GMM-HMM）。解釋HMM如何建模語音信號的時間序列特性，以及GMM如何描述不同狀態下語音特徵的概率分布。我們將介紹HMM-GMM模型的訓練過程，包括EM算法的應用。 深度學習方法：這是當前ASR領域的主流。我們將詳細介紹各種深度學習架構在聲學模型中的應用： 深度神經網絡（DNN-HMM）：如何用DNN取代GMM來估計HMM的狀態概率。 循環神經網絡（RNN）係列：長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）在處理序列數據方麵的優勢，以及它們如何應用於建模語音的時序依賴性。 捲積神經網絡（CNN）：CNN在提取局部特徵方麵的能力，以及它如何與RNN結閤，或者作為獨立的聲學模型。 Transformer模型：基於自注意力機製的Transformer在處理長序列和捕捉全局依賴性方麵的強大能力，以及它在ASR領域的最新進展。 端到端（End-to-End）模型：我們將介紹Attention-based Encoder-Decoder模型，CTC（Connectionist Temporal Classification）模型，以及RNN Transducer（RNN-T）等，它們如何簡化ASR係統，將聲學模型、語言模型集成到一個統一的神經網絡中，直接輸齣文本。 語言模型：語言模型負責預測一個詞序列齣現的概率，它能夠幫助ASR係統區分發音相似但意義不同的詞語。 統計語言模型：N-gram模型（unigram, bigram, trigram等）的原理和應用，以及它們在句子流暢性和預測方麵的作用。 神經網絡語言模型（NNLM）：使用神經網絡（如RNN、LSTM）來學習詞語的分布式錶示（word embeddings），並預測下一個詞的概率，這比N-gram模型具有更好的泛化能力。 預訓練語言模型：BERT、GPT等大型預訓練語言模型在各種NLP任務中的成功，以及它們如何被遷移到ASR的語言模型部分，顯著提升識彆精度。 解碼器：解碼器負責在聲學模型和語言模型提供的概率信息的基礎上，搜索最有可能的詞序列。我們將介紹維特比算法（Viterbi Algorithm）及其在HMM-HMM解碼中的作用，以及 beam search等在深度學習模型中的解碼策略。 第三部分：讓機器“開口”——語音閤成（TTS） 與語音識彆相反，語音閤成的目標是將文本轉換為自然流暢的語音。本部分將深入探討TTS的各個方麵。 語音閤成的基本流程：一個典型的TTS係統通常包含文本分析、聲學模型和波形生成三個主要階段。 文本分析（Text Processing）： 文本規範化（Text Normalization）：處理數字、縮寫、日期、貨幣等非標準文本，將其轉換為標準發音文本。 韻律預測（Prosody Prediction）：預測句子中的重音、語調、停頓等，這些是使語音聽起來自然的關鍵。我們將介紹基於規則和基於統計的方法。 音素轉換（Grapheme-to-Phoneme, G2P）：將文本轉換為音素序列，為後續的聲學模型提供輸入。 聲學模型（Acoustic Modeling）：將音素序列轉換為聲學特徵（如MFCC、譜綫等）。 拼接閤成（Concatenative Synthesis）：基於預先錄製的語音單元（如音素、雙音）進行拼接。我們將介紹其優缺點，以及單元選擇的策略。 參數閤成（Parametric Synthesis）：使用統計模型（如HMM）或神經網絡來生成聲學特徵。 深度學習TTS模型：這是當前TTS的主流。我們將詳細介紹： Tacotron係列：基於Encoder-Decoder架構，直接將文本映射到梅爾譜圖。 Transformer TTS：利用Transformer的並行計算能力加速閤成過程。 FastSpeech係列：無自迴歸模型，通過時長預測加速閤成，實現更快的實時閤成。 WaveNet/WaveGlow/HiFi-GAN等聲碼器（Vocoder）：將梅爾譜圖等聲學特徵轉換為實際的語音波形，這是決定語音自然度的關鍵。我們將介紹其原理和發展。 語音質量評估：介紹主觀評估（如MOS測試）和客觀評估指標。 第四部分：理解人類語言——自然語言理解（NLU）與對話管理（DM） 僅僅聽懂和說齣語音是不夠的，智能語音助手需要理解用戶的意圖和上下文，並作齣恰當的響應。 自然語言理解（NLU）： 意圖識彆（Intent Recognition）：識彆用戶說話的整體目的，例如“設置鬧鍾”、“播放音樂”、“查詢天氣”。我們將介紹基於規則、基於機器學習（如SVM、樸素貝葉斯）以及深度學習（如CNN、RNN、BERT）的意圖識彆方法。 槽位填充（Slot Filling）：從用戶語句中提取關鍵信息，例如在“設置明天早上7點的鬧鍾”這句話中，“明天早上7點”就是時間槽位。我們將介紹序列標注方法（如CRF、BiLSTM-CRF）和基於深度學習的槽位填充方法。 實體識彆（Named Entity Recognition, NER）：識彆文本中的特定實體，如人名、地名、組織機構名等。 情感分析（Sentiment Analysis）：判斷用戶語句的情感傾嚮（積極、消極、中立）。 對話管理（DM）： 狀態跟蹤（State Tracking）：維護對話的當前狀態，包括用戶當前的意圖、已提取的槽位信息以及對話曆史。 對話策略（Dialogue Policy）：根據對話狀態，決定係統下一步應該做什麼，例如是詢問更多信息，還是執行用戶請求，或是給齣迴答。我們將介紹基於規則的策略和基於強化學習的策略。 對話狀態更新：如何根據NLU的輸齣更新對話狀態。 自然語言生成（NLG）：將係統內部的響應轉換為自然語言輸齣，這是TTS的輸入。 第五部分：智能語音應用的實踐 在掌握瞭基礎技術之後，本部分將重點介紹如何將這些技術應用於實際場景，並探討一些高級話題。 智能傢居係統：如何構建一個通過語音控製傢電設備（燈光、空調、電視等）的係統。我們將討論設備發現、命令解析、設備控製接口等問題。 個人智能助理（如手機助手）：講解如何實現日程管理、信息查詢、導航、音樂播放等功能。 車載語音係統：分析車載場景的特殊性（如嘈雜環境、駕駛員注意力分散），以及如何優化語音識彆和對話流程。 智能客服與聊天機器人：構建能夠處理常見客戶谘詢和提供信息服務的聊天機器人。 多模態交互：探討語音與視覺、觸摸等其他交互方式的結閤，以提供更豐富和智能的用戶體驗。 隱私與安全：討論語音數據收集、存儲和使用的隱私問題，以及如何保障用戶的安全。 跨語言語音技術：簡要介紹多語言語音識彆和閤成的挑戰與方法。 麵嚮開發者的工具與平颱：介紹當前主流的語音識彆和閤成API、SDK以及開源框架，幫助讀者快速上手開發。 未來發展趨勢：展望語音技術在個性化、情感計算、低資源語言支持等方麵的發展方嚮。 結論 通過本書的學習，讀者將能夠全麵理解智能語音助手背後的技術原理，掌握構建和優化語音識彆、語音閤成、自然語言理解和對話管理係統的關鍵技能。本書旨在為有誌於從事語音技術研究、開發和應用領域的讀者提供堅實的基礎和實踐指導，助力他們在這一快速發展的領域取得成功。

評分☆☆☆☆☆

我本來以為這會是一本非常硬核、晦澀難懂的理論著作，畢竟涉及“技術應用”這幾個字，總讓人聯想到密密麻麻的公式和復雜的算法描述。然而，這本書的敘事風格卻齣奇地親切和引人入勝。它似乎有一種魔力，能將那些原本高高在上的技術原理，轉化為日常生活中隨處可見的案例進行剖析。我特彆欣賞作者在引入新概念時所采取的“情景帶入法”，比如通過一個具體的商業場景，逐步揭示背後的技術邏輯，而不是先拋齣定義。這種教學方法極大地降低瞭學習門檻，讓那些對技術背景不那麼紮實的朋友也能輕鬆跟上節奏。我讀完其中關於項目管理和跨部門溝通的那幾節後，立刻嘗試將那些“敏捷迭代”和“需求澄清”的原則應用到瞭我正在負責的平麵設計項目中，效果立竿見影。這本書的價值遠超其技術範疇，它教給我的是一種更高效、更具同理心的工作方式。

評分☆☆☆☆☆

這本書的插圖和圖錶製作水平達到瞭令人稱贊的高度，完全可以作為設計範例來學習。它們不是那種簡單粗暴地堆砌信息，而是經過精心設計的可視化錶達。例如，在解釋某個流程的並行處理機製時，作者沒有用冗長的文字來描述，而是用瞭一個三維動態效果的示意圖，一下子就讓原本模糊的概念變得清晰銳利。這種對視覺傳達的重視，在我閱讀其他技術書籍時是極少見的。此外，書中的腳注和參考文獻部分也做得非常詳盡，我順著書中的指引去查閱瞭一些相關的學術論文和行業報告，極大地拓寬瞭我對該領域前沿動態的瞭解。對於一個追求深度和廣度兼備的學習者來說，這本書提供瞭一個絕佳的起點和持續探索的階梯。它鼓勵讀者去質疑、去追溯源頭，而不是被動接受既有結論，這種學術嚴謹性值得高度贊揚。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀設計簡直讓人愛不釋手，拿在手裏沉甸甸的，封麵的那種啞光質感配上燙金的書名，顯得格外有檔次。我尤其欣賞它在章節劃分上的用心，每一章的過渡都非常自然流暢，讓人在閱讀時幾乎感覺不到時間的流逝。雖然我主要關注的是前端開發和用戶體驗設計，但這本書的某些章節，比如關於信息架構和用戶流程梳理的部分，給我帶來瞭極大的啓發。它不是那種枯燥的技術手冊，而更像是一位經驗豐富的導師在娓娓道來，用非常生活化的比喻來解釋復雜的概念，即便是初次接觸相關領域的人也能很快抓住核心要點。作者似乎非常注重知識的體係化構建，即便是看似零散的知識點，最終都能串聯成一張清晰的知識網絡，讀完後感覺自己的思維框架被重新梳理瞭一遍，這對任何需要進行係統性學習的人來說都是一筆寶貴的財富。這種設計上的用心和內容的深度結閤，讓它不僅僅是一本工具書，更像是一件值得收藏的藝術品。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個時間非常緊張的職場人士，通常隻能利用通勤時間碎片化地閱讀。這本書在內容組織上的“顆粒度”控製得非常到位，這一點深得我心。很多技術書籍都需要連續大塊時間纔能讀完一個章節，但這本書的每一個小節都像是一個獨立且完整的小知識包，即使隻讀瞭十五分鍾，也能確保自己學到瞭一個具體的、可以立刻迴憶起來的知識點。我發現自己在地鐵上讀完關於“用戶畫像構建”的那一小節後，迴到辦公室立刻就能在會議中更準確地描述我們目標用戶的痛點。這種即時反饋的學習體驗，極大地增強瞭我閱讀的動力。作者對於如何將復雜係統拆解成易於消化的模塊，運用瞭非常高超的結構化思維，這對我這種需要平衡工作與學習的人來說，簡直是救命稻草。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到意外的是它對於“倫理與社會影響”這部分內容的探討。在很多專注於技術實現的書籍中，這部分往往被一筆帶過，或者隻是象徵性地提一下。但在這本書裏，作者花瞭大量的篇幅去深入分析瞭技術進步可能帶來的偏見、隱私泄露以及社會公平性問題。他們不是在迴避矛盾，而是在正視和引導讀者思考如何負責任地應用新技術。我尤其對其中關於“算法透明度”的討論印象深刻，它促使我反思自己在進行任何方案設計時，是否充分考慮瞭潛在的負麵效應。這種超越純粹技術操作層麵的哲學思辨，極大地提升瞭整本書的立意和深度，讓它從一本純粹的“How-to”指南，升華為一本指引未來發展方嚮的“Why-to”著作。這種人文關懷與技術硬核的完美結閤，是這本書最難能可貴之處。