内容简介
本书系统地介绍了语音识别的原理与应用。全书共15章,原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型(HMM)、高斯混合模型(GMM)、深度神经网络(DNN)、语言模型和加权有限状态转换器(WFST),重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端(E2E)三种语音识别框架;应用部分包含Kaldi、ESPnet、WeNet和工业应用实践介绍,内容主要来自工程经验,极具实用性。本书可以作为普通高等学校人工智能、计算机科学与技术、电子信息工程、自动化等专业的本科生及研究生的教材,也适合作为从事智能语音系统的科研人员和工程技术人员的参考书。