PyTorch语音识别实战
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作者王晓华
出版社清华大学出版社
ISBN9787302655657
出版时间2024-03
版次1
装帧平装
开本其他
纸张胶版纸
定价69元
货号SC:9787302655657
上书时间2025-01-09
商品详情
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作者简介:
王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其创作的部分图书：《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。
内容简介:
《PyTorch语音识别实战》使用PyTorch 2.0作为语音识别的基本框架，循序渐进地引导读者从搭建环境开始，逐步深入到语音识别基本理论、算法以及应用实践，是较好的一本语音识别技术图书。本书配套示例源码、数据集、PPT课件等资源。
《PyTorch语音识别实战》分为13章，内容包括语音识别之路、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、音频信号处理的理论与Python实战、音频处理常用工具包Librosa详解与实战、基于DNN的语音情绪分类识别、一学就会的深度学习基础算法、基于PyTorch卷积层的语音情绪分类识别、词映射与循环神经网络、基于Whisper的语音转换实战、注意力机制与注意力模型详解、鸟叫的多标签分类实战、多模态语音转换模型基础、GLM架构多模态语音文字转换实战。
《PyTorch语音识别实战》内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别初学者、深度学习初学者、语音识别技术人员的推荐参考书，同时也非常适合作为高等院校或高职高专深度学习、语音识别等课程的教材。
目录:
第1章 语音识别之路 1
1.1 何谓语音识别 1
1.2 语音识别为什么那么难 2
1.3 语音识别之路——语音识别的发展历程 3
1.3.1 高斯混合-隐马尔科夫时代 4
1.3.2 深度神经网络-隐马尔科夫时代 5
1.3.3 基于深度学习的端到端语音识别时代 6
1.3.4 多模态架构的语音识别与转换 7
1.4 基于深度学习的语音识别的未来 8
1.5 本章小结 8
第2章 PyTorch 2.0深度学习环境搭建 9
2.1 环境搭建1：安装Python 9
2.1.1 Miniconda的下载与安装 9
2.1.2 PyCharm的下载与安装 12
2.1.3 Python代码小练习：计算softmax函数 15
2.2 环境搭建2：安装PyTorch 2.0 16
2.2.1 Nvidia 10/20/30/40系列显卡选择的GPU版本 16
2.2.2 PyTorch 2.0 GPU Nvidia运行库的安装 16
2.2.3 PyTorch 2.0小练习：Hello PyTorch 19
2.3 实战：基于特征词的语音唤醒 20
2.3.1 数据的准备 20
2.3.2 数据的处理 21
2.3.3 模型的设计 24
2.3.4 模型的数据输入方法 24
2.3.5 模型的训练 25
2.3.6 模型的结果和展示 26
2.4 本章小结 27
第3章 音频信号处理的理论与Python实战 28
3.1 音频信号的基本理论详解
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