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深度学习:语音识别技术实践
更新时间:2019-07-16 17:47:18
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语音识别已经逐渐进入人们的日常生活。语音识别技术是涉及语言、计算机、数学等领域的交叉学科。《深度学习:语音识别技术实践》介绍了包括C#、Perl、Python、Java在内的多种编程语言实践,开源语音识别工具包Kaldi的使用与代码分析,深度学习的开发环境搭建,卷积神经网络,以及语音识别中常见的语言模型——N元模型和依存模型等,让读者快速了解语音识别基础,掌握开发语音识别程序的算法。《深度学习:语音识别技术实践》从语音识别的基础开始讲起,并辅以翔实的案例,既适合需要具体实现语音识别的程序员使用,也适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读。
品牌:清华大学
上架时间:2019-04-01 00:00:00
出版社:清华大学出版社
本书数字版权由清华大学提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
深度学习:语音识别技术实践最新章节
查看全部- 附录
- 8.4 依存语言模型
- 8.3 ARPA文件格式
- 8.2 KenLM语言模型工具包
- 8.1 概率语言模型
- 第8章 语言模型
- 7.8 矩阵运算
- 7.7 Dropout解决过度拟合问题
- 7.6 端到端深度学习
- 7.5 编译Kaldi
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