Handbook of Multimodal and Spoken Dialogue Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Gibbon, Dafydd (EDT)/ Mertins, Inge (EDT)/ Moore, Roger (EDT)

出品人:

页数:539

译者:

出版时间:2000-8

价格:$ 360.47

装帧:

isbn号码:9780792379041

丛书系列:

图书标签:

Multimodality
Multimodal Dialogue Systems
Spoken Dialogue Systems
Human-Computer Interaction
Natural Language Processing
Artificial Intelligence
Dialogue Management
Speech Recognition
Text-to-Speech
Machine Learning
Computational Linguistics

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具体描述

Dictation systems, read-aloud software for the blind, speech control of machinery, geographical information systems with speech input and output, and educational software with 'talking head' artificial tutorial agents are already on the market. The field is expanding rapidly, and new methods and applications emerge almost daily. But good sources of systematic information have not kept pace with the body of information needed for development and evaluation of these systems. Much of this information is widely scattered through speech and acoustic engineering, linguistics, phonetics, and experimental psychology. The Handbook of Multimodal and Spoken Dialogue Systems presents current and developing best practice in resource creation for speech input/output software and hardware. This volume brings experts in these fields together to give detailed 'how to' information and recommendations on planning spoken dialogue systems, designing and evaluating audiovisual and multimodal systems, and evaluating consumer off-the-shelf products. In addition to standard terminology in the field, the following topics are covered in depth: * How to collect high quality data for designing, training, and evaluating multimodal and speech dialogue systems; * How to evaluate real-life computer systems with speech input and output; * How to describe and model human-computer dialogue precisely and in depth. Also included: * The first systematic medium-scale compendium of terminology with definitions. This handbook has been especially designed for the needs of development engineers, decision-makers, researchers, and advanced level students in the fields of speech technology, multimodal interfaces, multimedia, computational linguistics, and phonetics.

《跨模态与语音对话系统的手册》图书简介本书深入探讨了跨模态与语音对话系统的核心理论、前沿技术和实际应用。随着人工智能技术的飞速发展，人机交互正从传统的文本界面迈向更加自然、丰富和智能的对话模式。本书全面梳理了这一领域的关键挑战与最新进展，旨在为研究人员、工程师和相关领域的从业者提供一份详尽的参考指南。第一部分：基础理论与核心组件本书的开篇部分奠定了理解跨模态与语音对话系统的理论基础。我们首先对对话系统的演进历程进行了回顾，明确了从早期的基于规则的系统到现代基于深度学习的复杂系统的转变。 1. 语音识别与自然语言理解（ASR & NLU）对话系统的起点往往是语音输入。本章详细介绍了自动语音识别（ASR）技术，重点阐述了从声学模型、语言模型到解码策略的最新发展，特别是端到端（End-to-End）模型的兴起及其在提高识别准确性方面的优势。紧随其后的是自然语言理解（NLU）模块。我们探讨了如何从用户语音中提取意图（Intent）和实体（Slot）。内容涵盖了传统的基于特征的方法，到基于Transformer和预训练语言模型（如BERT、GPT系列）的语义解析技术。特别关注了如何处理口语化的、非规范的语言输入，以及如何应对噪声和口音对理解能力的影响。 2. 对话状态跟踪（DST）与对话管理（DM）对话系统需要记忆和理解上下文，这正是对话状态跟踪（DST）的任务。本章深入分析了如何构建和维护一个可靠的对话状态（Dialogue State）。我们比较了基于规则的、基于概率的（如卡尔曼滤波、隐马尔曼模型）以及基于深度学习的DST方法，例如使用图神经网络（GNN）或序列到序列（Seq2Seq）模型来捕捉复杂的对话依赖关系。对话管理（DM）是系统的“大脑”，负责根据当前状态决定下一步的最佳行动。我们详尽地介绍了任务导向型对话系统（Task-Oriented Dialogue Systems）中的策略学习，包括使用强化学习（Reinforcement Learning, RL）来优化长期对话目标，并讨论了如何平衡探索（Exploration）与利用（Exploitation）。 3. 自然语言生成（NLG）与语音合成（TTS）成功理解用户意图后，系统需要生成自然、流畅的回应。本章对自然语言生成（NLG）技术进行了深入剖析，侧重于如何确保生成内容的准确性、连贯性和多样性。我们分析了基于模板的方法与基于神经网络的生成模型之间的优劣，并探讨了如何通过约束解码和知识注入来提升生成质量。最后，语音输出部分聚焦于文本到语音（TTS）技术。从早期的拼接合成到参数合成，再到当前主流的神经TTS模型（如Tacotron 2、WaveNet/WaveGlow），我们详细阐述了如何实现高保真、富有情感和可控音色的语音输出，这是实现自然人机交互的关键环节。第二部分：跨模态交互的融合与挑战本书的第二部分将焦点转向“跨模态”方面，探讨如何整合语音以外的信号（如视觉信息、文本、传感器数据）来增强对话系统的性能和理解能力。 4. 多模态信息表示与对齐跨模态对话系统的核心挑战在于如何有效地表示和融合来自不同感官的信息。本章讨论了不同模态数据的表示学习方法，包括如何将视觉特征（如面部表情、手势）和听觉特征（如语调、停顿）编码成统一的向量空间。我们重点介绍了模态间的对齐技术，研究如何在时间序列上同步和关联来自不同来源的信息流。 5. 跨模态意图识别与状态估计当用户同时使用语音和手势来表达需求时，系统必须进行跨模态融合。本章专门探讨了如何利用多模态信息进行更鲁棒的意图识别和更精确的状态估计。例如，在虚拟现实（VR）或车载场景中，视觉上下文如何辅助解决语音歧义问题。我们展示了先进的融合策略，包括早期融合（Early Fusion）、晚期融合（Late Fusion）以及更灵活的混合融合架构。 6. 情感计算与用户建模自然对话不仅是信息的交换，也涉及情感的传达。本节深入研究了如何从语音语调、面部表情和文本内容中检测和理解用户的情感状态。我们探讨了如何将情感信息融入对话管理中，实现“共情式”或“适应性”的对话策略，从而提升用户体验和满意度。用户建模方面，本书也覆盖了如何通过持续交互学习用户的偏好、知识水平和沟通风格，以实现个性化的服务。第三部分：高级应用与未来趋势本书的最后部分将视角投向了实际部署和新兴的研究方向，关注如何将理论转化为可落地的系统，并展望未来的发展趋势。 7. 领域适应与小样本学习实际应用中，对话系统往往需要在特定领域（如金融、医疗、客服）快速部署，但高质量的标注数据往往稀缺。本章详细介绍了领域自适应（Domain Adaptation）的技术，如何利用少量目标领域数据或无监督/半监督方法迁移通用知识。小样本学习（Few-Shot Learning）在NLU和生成任务中的应用被重点讨论。 8. 可解释性与鲁棒性随着对话系统被部署到关键任务中，其决策过程的可解释性（Explainability）变得至关重要。本章讨论了如何使用归因方法（Attribution Methods）来追溯系统决策的依据。同时，鲁棒性（Robustness）的构建，尤其是在对抗性攻击和数据漂移面前，也是重点内容。我们介绍了防御策略，以确保系统在复杂和不可预测的环境中保持稳定运行。 9. 具身智能与机器人对话未来的对话系统将不再局限于屏幕或扬声器，而是嵌入到物理实体中，例如服务机器人或智能代理。本章探讨了语音与具身智能（Embodied AI）的结合，如何让机器人理解和生成与物理世界相关的对话，以及如何利用物理反馈来改进对话策略。 10. 伦理、隐私与社会影响最后，本书讨论了跨模态与语音对话系统发展过程中必须正视的伦理和社会挑战。这包括数据隐私保护（尤其是在处理生物特征和语音数据时）、偏见检测与消除、以及如何确保技术发展服务于更广泛的社会福祉。《跨模态与语音对话系统的手册》力求提供一个全面、深入且具有前瞻性的视角，是所有致力于构建下一代智能交互系统的专业人士的必备参考书。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一名非技术背景的管理者，我经常需要快速掌握新兴领域的核心概念，以便做出战略决策。坦白说，很多技术书籍对我来说都是一座难以逾越的大山。然而，这本著作却提供了一个非常友好的入口。它并没有一上来就用复杂的公式轰炸读者，而是从“为什么我们需要更智能的对话系统”这个更宏观的角度切入，用大量的商业价值和用户体验的案例来支撑技术的重要性。虽然专业术语是不可避免的，但作者总能在关键节点提供非常直观的类比和解释，让我这个“外行”也能大致理解背后的逻辑和挑战所在。这本书的好处在于，它让你在不钻研底层代码的情况下，也能对整个系统的运作原理、面临的瓶颈以及未来的投资方向有一个全局的把握。它成功地搭建了一座沟通的桥梁，连接了技术人员和决策者之间的认知鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都超出了我的预期。我原本以为它会聚焦于某一个细分领域，比如纯粹的自然语言处理或者机器听觉，但它巧妙地将语音输入、语义理解、对话管理以及输出反馈等多个维度融会贯通，构建了一个宏大而完整的技术图景。阅读过程中，我时常需要停下来，查阅一些背景资料，这倒不是因为作者表述不清，而是因为内容本身涉及的知识体系太过庞杂，需要花时间去消化。最让我感到震撼的是，作者对于未来趋势的洞察力，书中对多模态融合的探讨，不仅仅停留在理论设想，而是结合了最新的研究成果，对人机交互的未来形态进行了大胆而审慎的预测。这种前瞻性和批判性思维的结合，使得这本书不仅仅是记录了当下的技术水平，更像是为下一代系统设计者指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对阅读体验有着近乎偏执要求的人，特别是对于这种信息密集的专业书籍。这本书在装帧和纸质的选择上，看得出是下了血本的。纸张的克重恰到好处，既保证了翻阅时的质感，又不会因为过分厚重而产生阅读疲劳。更值得称赞的是它的目录设计，结构清晰，层级分明，每一个章节的标题都精确地概括了其核心内容，使得我能够非常高效地定位到我感兴趣的部分。在阅读过程中，我发现作者的行文风格极其克制和精准，没有丝毫的冗余，每一个句子似乎都经过了反复推敲，旨在以最简洁的方式传达最复杂的信息。这种对细节的极致追求，让整个阅读过程变成了一种享受，而不是负担。它成功地将一本技术专著，打磨成了一件值得细细品味的工艺品。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实抓人眼球，那种深邃的蓝色调与跳跃的橙色文字形成了强烈的视觉对比，让人一眼就能感受到它蕴含的科技感和前沿气息。我本来是抱着学习一点新东西的心态翻开它的，结果一上手就被那种严谨又不失亲和力的叙事风格给吸引住了。作者似乎有一种魔力，能将那些原本晦涩难懂的理论概念，通过生动的例子和清晰的逻辑链条，一步步地展现在读者面前。特别是关于人机交互界面设计的章节，简直是教科书级别的分析，从早期的命令行模式到如今的自然语言理解，每一步的演变都讲得头头是道，让人不由得对技术发展的脉络有了更深刻的理解。这本书的排版也非常出色，图文并茂，那些复杂的系统架构图和流程图都标注得极其清晰，即便是初次接触这个领域的读者，也能迅速抓住重点。读完后感觉像是完成了一次系统性的思维升级，对于理解现代信息社会中人与机器如何更自然地交流，有了质的飞跃。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我对于技术类的书籍一向抱持着比较挑剔的态度，很多时候它们要么过于学院派，充斥着只有专家才懂的术语，要么就是流于表面，讲了一堆空泛的概念却缺乏实际操作的指导。然而，这本书在这方面做得相当平衡。它没有回避那些硬核的理论基础，比如语音识别的声学模型和语言模型构建，但同时又非常注重将这些理论落地到实际应用场景中去。我特别欣赏它在案例分析上下的功夫，选取了多个不同行业——从智能客服到车载导航系统——的真实案例，深入剖析了系统设计中的痛点和解决方案。这种“理论结合实践”的模式，极大地提升了阅读的趣味性和实用价值。合上书本的时候，我感觉自己手里多了一份实用的工具箱，而不是一堆只能供起来的理论知识。对于那些想从零开始构建自己对话系统的工程师或产品经理来说，这本书的价值是不可估量的。

评分☆☆☆☆☆