人工智能：语音识别理解与实践

全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。

这是一本全面而深入地探讨人工智能领域中的语音识别与口语理解的著作。该书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法，为读者奠定了坚实的理论基础。接着，作者全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括“深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。 书中详细介绍了语音识别与口语理解理论，包括自动语音识别(ASR)、口语理解(SLU)、对话管理(DM)、自然语言生成(NLG)和语音合成(TTS)等模块的组成和工作原理。同时，书中还详细介绍了混合高斯模型的基础理论、隐马尔可夫模型的基本概念和特点，以及深层神经网络(DNN) 的框架与特性。 在介绍深度学习在语音识别中的应用时，书中详细讲解了受限玻尔兹曼机、深层神经网络-隐马尔可夫模型混合系统、训练加速和解码加速的方法、流水线反向传播算法、异步随机梯度下降算法等关键技术。这些技术对于提高语音识别的准确性和鲁棒性具有重要意义。 此外，书中还详细介绍了自然语言生成(NLG)任务定义、口语理解技术的发展历程、对话策略与对话系统评估的关系、保守训