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刘幺和，宋庭新著 著

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• 人机交互
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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030209825

商品编码：29733587946

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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以下是一本关于《机器学习在医疗影像分析中的前沿进展》的图书简介，旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探索机器学习如何革新医疗影像的诊断、治疗和预后评估。本书内容详实，结构清晰，力求以严谨的学术态度和前沿的研究成果，为医疗健康领域的研究者、临床医生、工程师以及对该领域感兴趣的专业人士提供宝贵的参考。 图书简介： 在当今飞速发展的医疗健康领域，影像学诊断始终扮演着至关重要的角色。从X光、CT、MRI到PET，这些影像技术为医生提供了观察人体内部结构的窗口，极大地提升了疾病的诊断精度和治疗效果。然而，随着影像数据的海量增长，人工判读的负担日益加重，同时也面临着主观性、疲劳以及可能存在的漏诊和误诊等挑战。正是在这样的背景下，机器学习，尤其是深度学习，以前所未有的力量，正以前沿性的技术和方法，深度介入并革新着医疗影像分析的各个环节。 《机器学习在医疗影像分析中的前沿进展》一书，正是为了系统性地梳理、总结和展望这一激动人心的交叉学科领域而精心编撰。本书并非泛泛而谈，而是聚焦于机器学习在医疗影像分析中的实际应用、最新研究动态以及未来发展趋势。我们深入探讨了各种先进的机器学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer模型等，以及它们如何被巧妙地应用于从图像分割、目标检测、病灶识别到疾病分类、预后预测等一系列关键任务。 本书的首要目标是为读者构建一个坚实的理论基础。我们将从基础的机器学习原理入手，逐步深入到与医疗影像分析密切相关的深度学习模型。第一部分将详细介绍机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习、强化学习等核心理论，以及它们在处理高维、复杂图像数据时的优势与局限。紧接着，我们将重点阐述卷积神经网络（CNN）的架构设计，包括卷积层、池化层、激活函数等关键组件，以及它们如何有效地从图像中提取层级特征。我们还将探讨如何优化CNN模型，例如使用残差网络（ResNet）、Inception模块等，以应对深度学习中的梯度消失和过拟合问题。 在理论基础之上，本书的第二部分将聚焦于机器学习在具体医疗影像模态中的应用。我们将逐一剖析机器学习技术在X射线（X-ray）、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）、正电子发射断层扫描（PET）、超声成像等主流影像学中的应用案例。例如，在胸部X光片分析中，我们探讨了如何利用深度学习自动检测和分类肺炎、肺结节等疾病；在脑部MRI影像中，我们研究了如何精确分割脑肿瘤、评估脑萎缩程度；在腹部CT影像中，我们展示了如何自动识别肝脏、肾脏等器官的病变。对于每种模态，本书都会结合最新的研究成果，详细介绍相应的模型架构、训练策略、数据预处理方法以及性能评估指标，并着重分析不同算法在处理特定影像特征和疾病类型时的表现差异。 第三部分是本书的核心内容之一，即前沿算法与模型在医疗影像分析中的创新应用。我们不再局限于传统的CNN架构，而是深入研究了当前备受关注的新兴技术。例如，Transformer模型及其在医学影像领域的变体（如Vision Transformer, Swin Transformer），它们如何突破CNN的局部感受野限制，捕捉全局依赖关系，在复杂的病灶识别和分割任务中展现出强大的潜力。本书还将探讨图神经网络（GNN）在整合多模态影像数据、构建影像特征之间的关系网络方面的应用。此外，我们还会深入讲解生成对抗网络（GAN）在医学影像数据增强、合成、去噪以及异常检测中的作用。特别地，本书将重点关注自监督学习（Self-Supervised Learning）和半监督学习（Semi-Supervised Learning）方法，这些方法在解决医疗影像领域普遍存在的标注数据稀缺问题上具有里程碑式的意义，能够有效利用大量未标注影像数据来提升模型性能。 本书的第四部分将目光投向具体的临床应用场景。我们不会停留在理论和算法层面，而是将机器学习技术与实际的临床需求紧密结合。本书将详细介绍机器学习在以下几个关键临床领域的应用： 肿瘤学： 从早期癌症筛查、肿瘤良恶性判断，到肿瘤精确分割、放化疗疗效预测、复发风险评估，机器学习都在不断突破。我们将讨论如何利用深度学习分析肺癌、乳腺癌、肝癌、脑肿瘤等多种癌症的影像特征，并与病理学、基因组学数据相结合，实现更精准的个体化治疗。 心血管疾病： 探讨机器学习在分析心电图（ECG）、心脏MRI、冠状动脉CT等影像数据中的应用，用于预测心肌梗死风险、评估心功能、检测心律失常等。 神经科学与精神疾病： 介绍机器学习如何用于分析脑部MRI、PET影像，以识别阿尔茨海默病、帕金森病、中风等神经系统疾病的早期迹象，以及在精神分裂症、抑郁症等疾病的辅助诊断和疗效评估中的作用。 骨骼肌肉系统疾病： 探讨机器学习在分析X光、CT影像中检测骨折、评估关节炎、识别骨质疏松等方面的应用。 眼科学： 介绍深度学习在检测糖尿病视网膜病变、青光眼、黄斑变性等眼科疾病中的突破性进展。 为了使本书更具实践指导意义，第五部分将聚焦于模型的可解释性、鲁棒性与公平性。在医疗领域，算法的“黑箱”特性是推广应用的一大障碍。本书将深入探讨诸如LIME、SHAP、Grad-CAM等模型可解释性技术，帮助读者理解模型做出诊断决策的依据，从而增强临床医生的信任度。同时，我们也将讨论如何提高模型的鲁棒性，使其在面对不同设备、不同扫描协议、不同噪声水平的影像数据时仍能保持稳定的性能。此外，公平性问题在医疗AI中尤为重要，本书将分析数据偏差、算法偏见等可能导致的不公平现象，并探讨相应的解决方案，确保AI技术能够惠及所有患者。 第六部分是关于临床部署与伦理考量。理论研究的最终目的是服务于临床实践。本书将探讨将机器学习模型集成到现有医疗工作流程中的挑战与机遇，包括数据隐私保护、法规遵从（如GDPR、HIPAA）、医疗器械的注册审批流程等。我们还将讨论人工智能在医疗影像领域的伦理边界，例如责任划分、算法出错时的应对机制，以及如何培养跨学科人才以应对未来的挑战。 最后，在第七部分，我们将对未来发展趋势进行展望。医疗影像分析与机器学习的结合正处于一个高速发展的时期，本书将预测未来几年可能出现的关键技术突破，例如多模态影像融合的深度化、数字病理学的兴起、AI驱动的个性化治疗方案设计、以及与虚拟现实/增强现实技术的结合等。我们将强调基础研究与临床需求的协同创新，鼓励读者在掌握现有知识的基础上，积极探索未知的领域。 《机器学习在医疗影像分析中的前沿进展》一书，通过其详实的内容、严谨的逻辑、丰富的案例和前瞻的视野，旨在成为您在该领域深入学习和研究的宝贵伙伴。我们相信，通过掌握本书所介绍的先进技术和理念，您将能够更好地理解并推动机器学习在改善人类健康事业中的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我原本对这类理论性很强的技术书籍抱有一丝疑虑，担心会晦涩难懂、脱离实际。然而，这本书的编排方式彻底颠覆了我的固有印象。它巧妙地将高深的数学原理与生动的工程案例相结合。比如，在讨论优化算法时，作者不仅详细推导了梯度下降的变体，还通过一个虚拟的智能仓储调度系统的例子，直观展示了不同学习率策略如何影响最终的系统效率和资源消耗。这种“理论先行，实践铺路”的叙事风格，让抽象的概念变得具象化，极大地提高了阅读的愉悦感和学习效率。我尤其欣赏其中关于“可解释性AI（XAI）”的探讨，它不再停留在概念层面，而是给出了LIME和SHAP等工具的具体实现思路和局限性分析，这对于我们团队在金融风控模型部署中，满足监管合规性要求，提供了极具操作性的指导。这本书的深度和广度，远超我预期的任何一本技术手册。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程，就像是进行了一次高质量的思维漫步。作者的文字功底非常扎实，行文流畅，没有丝毫生硬的堆砌术语。最让我印象深刻的是他对系统架构设计哲学的探讨。书中用相当大的篇幅讨论了微服务架构在处理高并发数据流时的挑战，以及如何通过事件驱动模型（EDA）来保证系统的最终一致性。这部分内容对于那些正在进行老旧系统现代化改造的工程师来说，无疑是金玉良言。他没有拘泥于某一个特定的技术栈，而是提炼出了适用于不同技术选型的底层设计原则，比如“松耦合”和“高内聚”在现代分布式系统中的新内涵。读完之后，我感觉自己对构建健壮、可扩展的复杂软件系统有了更深刻的理解，不再是简单地套用模板，而是开始从根本上去思考“为什么”要这么设计。对于想从初级开发者跃升到架构师层级的同仁，这本书的架构思想部分是必读的精华。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的排版和图示设计给予高度评价。在阅读涉及到复杂数据结构和算法流程时，清晰的图表是理解障碍的终极消除者。这本书在这方面做得非常出色，无论是二叉树的遍历过程，还是卷积神经网络的特征图演变，配图都精准且美观，完全没有那种廉价PPT截图的粗糙感。更难能可贵的是，作者在介绍新兴的量子计算基础概念时，并没有采用令人生畏的物理学公式，而是通过精妙的比喻，将量子比特（Qubit）的叠加态和纠缠态巧妙地类比为日常生活中可以理解的状态转换，这极大地降低了跨学科学习的门槛。这种对读者体验的极致关怀，使得这本书即使在涉及偏硬核的理论章节时，也能保持极高的可读性，让人爱不释手。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角是面向未来的，它不仅仅是对现有技术的总结，更像是一份对未来十年技术发展趋势的预判报告。我特别关注了书中关于“边缘计算与联邦学习结合”的章节。作者不仅分析了这种结合在保护用户隐私方面的巨大潜力，还毫不避讳地指出了当前部署中面临的资源限制和通信瓶颈问题，并提出了几种极具创意的缓解策略，比如基于知识蒸馏的轻量化模型部署方案。这显示出作者深厚的行业洞察力和解决实际问题的能力，这本书远非那种只停留在教科书层面的理论堆砌。它更像是一份来自行业顶尖专家的“内部备忘录”，充满了对行业痛点的深刻理解和前瞻性的解决方案。对于那些希望走在技术浪潮前沿，提前布局下一代产品和服务的团队领导者而言，这本书提供了宝贵的战略参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是信息爆炸时代的救星！我一直在寻找一本能够系统梳理当前最前沿的人工智能技术，尤其是那些尚未完全普及但潜力巨大的领域。这本书没有让我失望，它深入浅出地讲解了深度学习模型在复杂决策制定中的应用，从Transformer架构的演变到最新的图神经网络（GNN）在推荐系统和药物发现中的实践，每一个章节都充满了真知灼见。作者的叙述逻辑清晰得惊人，即便是对于我这种非科班出身的读者来说，也能毫不费力地跟上作者构建的知识体系。尤其是关于“小样本学习”和“对抗性训练”那几章，简直是打开了我思路的盲区，让我看到了AI从实验室走向大规模商业化应用所必须攻克的关键技术壁垒。我特别欣赏作者在阐述理论时，总是能及时引用最新的顶会论文作为佐证，这极大地增加了内容的权威性和时效性。这本书绝对是技术人员和对未来科技发展有浓厚兴趣的商业决策者案头必备的参考书。