书籍 Kaldi语音识别实战的封面

Kaldi语音识别实战

陈果果,都家宇,那兴宇,张俊博

出版时间

2020-04-01

ISBN

9787121378744

评分

★★★★★
内容简介
刚刚过去的十年是语音技术发展的黄金十年。2010年前后,从谷歌公司发布第一个语音搜索应用、苹果公司发布第一个语音助手Siri开始,语音技术的发展转瞬进入了快车道。 语音技术的基础算法不断推陈出新,语音任务Benchmark持续被刷新;语音产品的应用也从一开始很小众的语音输入,逐渐渗透到人们生活的方方面面。 语音产业飞速发展,传统的语音技术教材已经满足不了该领域从业者的迫切需求。《Kaldi语音识别实战》以目前流行的开源语音识别工具Kaldi为切入点,深入浅出地讲解了语音识别前沿的技术及它们的实践应用。《Kaldi语音识别实战》的作者们拥有深厚的学术积累及丰富的工业界实战经验。 《Kaldi语音识别实战》适合语音技术相关研究人员及互联网从业人员学习参考。 陈果果 清华大学本科学位,约翰霍普金斯大学博士学位,主要研究方向是语音识别及关键词检索,师从语音识别开源工具Kaldi主要开发者Daniel Povey,以及约翰霍普金斯大学语言语音处理中心教授Sanjeev Khudanpur。博士期间为Google开发了Google的唤醒词Okay Google的原型,现在已经用到数以亿计的安卓设备及Google智能语音交互设备上。博士期间同时参与开发语音识别开源工具Kaldi,以及神经网络开源工具CNTK。博士毕业以后联合创办KITT.AI,专注于语音识别及自然语言处理,公司于2017年被百度收购,目前担任百度智能生活事业群组(SLG)主任架构师。 都家宇 本科毕业于大连理工大学,后于澳大利亚新南威尔士大学电子信息工程学院学习,取得信号处理专业硕士学位。研究生期间在导师Julien Epps指导下开始进行语音处理、情绪识别方向的研究。毕业后先后任职于清华大学语音技术实验室、百度语音技术部,以及阿里巴巴iDST、达摩院语音组,从事声学模型、解码器、语音唤醒等方面的研发工作。参与过与Kaldi相关的工作有:Kaldi nnet1神经网络框架中lstm作者;发起并推动全球大规模的中文开源数据集语音项目AISHELL-1、AISHELL-2,已服务于清华大学、北京大学、南洋理工大学、哥伦比亚大学等近200所国内外高校的科研项目。 那兴宇 本科和博士均毕业于北京理工大学,主要研究方向是语音识别和语音合成。先后任职于中国科学院声学研究所和阿里巴巴机器人,从事语音识别模型训练系统和语音交互系统的开发。目前就职于微软,担任资深应用科学家,从事语音识别算法和技术架构的开发及业务支持工作。2015年开始在Kaldi开源项目中贡献代码,参与了nnet3和chain模型的开发工作,并维护其中若干示例及OpenSLR的中文语音识别模型。 张俊博 博士毕业于中国科学院声学研究所,师从颜永红研究员。在小米公司从零起主导构建了整套语音算法研究框架,包括语音识别、智能设备语音唤醒、声纹识别、语音增强、用于语音应用的神经网络部署,均达到了当时的先进水平,并发表顶会论文若干篇,为后续的语音研发工作建立了基础。近期上线了用于外语学习的发音质量评测引擎,并给Kaldi贡献了发音良好度评分的代码。
目录
内容简介
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用户评论
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讲kaldi的过程,也介绍了一些重要的语音知识和设计思想,再早几年有这本书就好了
真.实战,非常详细,只可惜自己当初Kaldi入门的时候还没有这样的书
第一章科普了一些语音识别的知识,GMM、HMM之类。第二章kaldi编译安装过程。kaldi源码库里有docker镜像脚本,照着样子下载编译了一下,跑了一个sample。后面的章节还有声学建模、构图解码、深度学习,不看了,看不懂。
七八章没什么干货,其它章节收获蛮大 主要包括对语音识别初步原理和kaldi的脚步解读上。不过语音识别适合入门,深度不怎么够。还是wav2vec半监督框架更好,只需要最多10%标注数据就可以比肩kaldi,大大节省标注成本。
在读过kaldi代码后带着问题看这本书,颇有收获。但声纹识别在kaldi的地位始终是语音识别的附属品,意犹未尽。 全书基本是过个流程,每步生成什么,格式如何等,原理少有涉及,这本书如果讲的话,还得更厚了。
还可以吧,作为一名语音识别工程师,kaldi还是得懂一些的
很有帮助
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