具体描述
A complete overview of distant automatic speech recognition The performance of conventional Automatic Speech Recognition (ASR) systems degrades dramatically as soon as the microphone is moved away from the mouth of the speaker. This is due to a broad variety of effects such as background noise, overlapping speech from other speakers, and reverberation. While traditional ASR systems underperform for speech captured with far-field sensors, there are a number of novel techniques within the recognition system as well as techniques developed in other areas of signal processing that can mitigate the deleterious effects of noise and reverberation, as well as separating speech from overlapping speakers. Distant Speech Recognitionpresents a contemporary and comprehensive description of both theoretic abstraction and practical issues inherent in the distant ASR problem. Key Features: Covers the entire topic of distant ASR and offers practical solutions to overcome the problems related to it Provides documentation and sample scripts to enable readers to construct state-of-the-art distant speech recognition systems Gives relevant background information in acoustics and filter techniques, Explains the extraction and enhancement of classification relevant speech features Describes maximum likelihood as well as discriminative parameter estimation, and maximum likelihood normalization techniques Discusses the use of multi-microphone configurations for speaker tracking and channel combination Presents several applications of the methods and technologies described in this book Accompanying website with open source software and tools to construct state-of-the-art distant speech recognition systems This reference will be an invaluable resource for researchers, developers, engineers and other professionals, as well as advanced students in speech technology, signal processing, acoustics, statistics and artificial intelligence fields.
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
《Distant Speech Recognition》这本书，在我拿到它的时候，就充满了期待。作为一名对语音技术一直抱有浓厚兴趣的开发者，我深知在实际应用场景中，远场语音识别所面临的挑战远比近场要严峻得多。想象一下，在嘈杂的办公室、空旷的会议室，甚至是在车流不息的街道旁，我们的智能设备需要准确地捕捉并理解用户发出的指令，这其中的难度可想而知。这本书的名字本身就点出了核心问题，它直接切中了语音识别领域一个极具实践意义的痛点。我很好奇作者将如何层层剥茧，深入浅出地剖析远场语音识别的技术壁垒，从声学模型、语言模型，到更复杂的信号处理技术，例如降噪、回声消除、声源定位等等。我预设这本书会包含大量的理论知识，但我更期待看到作者如何将这些理论与实际的算法实现联系起来，或许会有一些经典的算法介绍，亦或是对最新研究成果的梳理。阅读这样一本技术专著，我希望能够获得对整个远场语音识别技术栈的宏观认知，理解不同模块之间的协同作用，并能在未来的项目开发中，将书中的知识融会贯通，真正解决现实世界中的远场语音交互难题。这本书是否能够提供清晰的框架，帮助我构建一个扎实的知识体系，是衡量其价值的重要标准。
评分《Distant Speech Recognition》这本书，从其内容上看，似乎是一个技术深度极高的宝藏。我关注的重点在于，作者是如何解决远场识别中“信息丢失”这个根本性问题的。当声音传播到一定距离，其能量衰减、频谱失真、以及被各种环境噪声“污染”的程度都会显著增加，这直接导致了近场识别模型在远场场景下的性能骤降。我希望书中能够详细阐述如何通过先进的声学建模技术来克服这一挑战，例如，书中是否会介绍专门为远场数据训练的声学模型？或者，是否会探讨如何将近场模型进行有效的迁移学习，以适应远场环境？另外，语言模型在远场识别中扮演的角色也至关重要。当声学信息不准确时，强大的语言模型能够提供关键的上下文信息，帮助纠正识别错误。我期待书中能够深入探讨如何构建更适合远场场景的语言模型，比如利用更长的上下文依赖、更丰富的领域知识，甚至结合多模态信息（如视频中的唇动信息，虽然本书可能不涉及，但这是对未来的设想）来提升识别精度。这本书的内容是否能够提供一套完整的理论框架，让我理解从原始音频信号到最终文本输出的每一个环节是如何协同工作的，特别是那些在远场条件下至关重要的关键技术点，这将是我评估这本书价值的核心。
评分《Distant Speech Recognition》这本书，在我看来，更像是一份为前沿研究者和资深工程师量身打造的“路线图”。它不仅仅是关于“如何做”的指南，更是关于“为什么这么做”的深刻洞察。我非常期待书中能够对当前远场语音识别领域的研究热点和发展趋势进行梳理和展望。例如，在深度学习的浪潮下，端到端（end-to-end）模型是否能够有效地解决远场识别的诸多挑战？书中是否会介绍一些创新的端到端模型架构，以及它们在远场场景下的优势？另外，对于“低资源”远场语音识别，也就是在数据量有限的情况下如何实现高性能的识别，我希望书中能够提供一些启发性的方法。这对于很多特定领域或小语种的远场应用来说至关重要。再者，模型的“可解释性”和“高效性”也是我非常关心的问题。在部署远场语音识别系统时，我们不仅要追求高精度，还需要考虑模型的计算复杂度、内存占用以及推理速度。书中是否会探讨如何设计轻量级、高效的模型，以满足在资源受限的设备上运行的需求？我希望这本书能够帮助我站在巨人的肩膀上，不仅理解现有技术的精髓，更能洞察未来的发展方向，从而在远场语音识别的研究和应用领域，找到新的突破口。
评分当我翻开《Distant Speech Recognition》时，我立刻被一种严谨而又不失生动的写作风格所吸引。作者在开篇就用生动的案例描绘了远场语音识别所处的复杂环境，让我瞬间产生了强烈的代入感。书中对于各种干扰因素的分析，比如混响、背景噪声（包括各种非人类声音，如门铃、键盘敲击、其他人的交谈等）以及说话人与麦克风距离的变化，都进行了细致入微的阐述。我特别欣赏书中对于信号预处理环节的深入讲解，它不仅仅是简单地列举了几种去噪算法，而是详细解释了不同算法的原理、优缺点以及适用的场景。例如，书中对谱减法、维纳滤波等传统方法的介绍，让我重温了这些经典，同时也看到了它们在现代远场识别中的局限性。更让我兴奋的是，书中似乎还涉及到了深度学习在远场语音增强方面的应用，这正是我目前最感兴趣的方向。我期待书中能够有关于如何利用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来学习复杂的噪声模式，从而实现更鲁棒的语音增强。此外，书中对声源定位技术（beamforming）的讲解是否全面，是否能够帮助我理解如何利用麦克风阵列来聚焦目标声源，减少其他方向的干扰，也是我非常关注的。这本书如果能在我脑海中构建起一个清晰的远场语音识别 pipeline，那将是对我工作的一大助力。
评分在我对《Distant Speech Recognition》进行初步了解后，我产生了一种强烈的求知欲，想要深入探究书中对于“鲁棒性”的定义和实现方法。远场语音识别的“鲁棒性”，意味着即使在非理想环境下，系统也能保持稳定的性能。这不仅仅是对单一干扰源的处理，而是要应对各种复杂、动态、叠加的干扰。我尤其好奇书中是如何处理“回声消除”（Acoustic Echo Cancellation, AEC）这个问题的。在很多实际应用中，用户说话的声音和设备播放的音频会在同一时刻被麦克风捕捉到，如果没有有效的AEC，这会导致严重的串扰，影响识别效果。书中是否会详细介绍各种AEC算法，从简单的滤波方法到更复杂的神经网络模型？此外，对于“噪声抑制”（Noise Suppression, NS）和“去混响”（Dereverberation）技术，我也希望看到更深入的讨论。我关注的不仅是技术的原理，更是其在实际系统中的集成和优化。例如，如何根据不同的噪声类型和混响程度，动态地调整算法的参数？书中是否会提供一些实际案例分析，展示如何在复杂场景下，通过组合多种技术来实现最优的远场语音识别效果？我期待这本书能够给我带来一种“系统性”的解决方案，让我能够理解如何构建一个真正能够应对复杂真实世界挑战的远场语音识别系统。
评分 评分 评分 评分 评分相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有