Robust automatic speech recognition : a bridge to practical applications

تشخیص خودکار گفتار قوی: پلی برای کاربردهای عملی، پایه ای محکم برای تشخیص خودکار گفتار ایجاد می کند که در برابر اعوجاج محیطی صوتی قوی است. این یک مرور کلی از تکنیک‌های کلاسیک و مدرن مقاوم در برابر نویز و طنین است که در سی سال گذشته توسعه یافته‌اند، با تاکید بر روش‌های عملی که موفقیت‌آمیز بودنشان ثابت شده است و احتمالاً برای کاربردهای آینده بیشتر توسعه خواهند یافت. نقاط قوت و ضعف تکنیک های تشخیص گفتار تقویت کننده استحکام به دقت تجزیه و تحلیل می شوند. این کتاب تکنیک‌های مقاوم در برابر نویز را پوشش می‌دهد که برای مدل‌های صوتی طراحی شده‌اند که بر اساس مدل‌های مخلوط گاوسی و شبکه‌های عصبی عمیق هستند. علاوه بر این، راهنمای انتخاب بهترین روش ها برای کاربردهای عملی ارائه شده است. خواننده:

• درکی یکپارچه، عمیق و سیستماتیک از فن آوری های پیشرفته برای تشخیص قوی گفتار به دست خواهد آورد
• پیوندها و ارتباط بین فناوری‌های جایگزین برای تشخیص گفتار قوی
• قادر به استفاده از تجزیه و تحلیل فناوری و طبقه‌بندی که در این کتاب به تفصیل آمده است برای هدایت توسعه فناوری آینده
• می‌توانید روش‌های جدید مقاوم در برابر نویز را توسعه دهید. عصر حاضر یادگیری عمیق برای مدل‌سازی صوتی در تشخیص گفتار

• اولین کتابی که مروری جامع بر روش‌های تشخیص گفتار قوی نویز و طنین ارائه می‌کند. عصر شبکه‌های عصبی عمیق
• تکنیک‌های قوی تشخیص گفتار را به پارادایم‌های یادگیری ماشین با روش‌های ریاضی دقیق وصل می‌کند
• راه‌های ظریف و ساختاری را برای دسته‌بندی و تجزیه و تحلیل تکنیک‌های تشخیص گفتار مقاوم در برابر نویز ارائه می‌دهد. li>
• نوشته شده توسط محققان برجسته ای که سال هاست در سازمان های صنعتی و دانشگاهی فعالانه روی این موضوع کار می کنند

Robust Automatic Speech Recognition: A Bridge to Practical Applications establishes a solid foundation for automatic speech recognition that is robust against acoustic environmental distortion. It provides a thorough overview of classical and modern noise-and reverberation robust techniques that have been developed over the past thirty years, with an emphasis on practical methods that have been proven to be successful and which are likely to be further developed for future applications. The strengths and weaknesses of robustness-enhancing speech recognition techniques are carefully analyzed. The book covers noise-robust techniques designed for acoustic models which are based on both Gaussian mixture models and deep neural networks. In addition, a guide to selecting the best methods for practical applications is provided. The reader will:

• Gain a unified, deep and systematic understanding of the state-of-the-art technologies for robust speech recognition
• Learn the links and relationship between alternative technologies for robust speech recognition
• Be able to use the technology analysis and categorization detailed in the book to guide future technology development
• Be able to develop new noise-robust methods in the current era of deep learning for acoustic modeling in speech recognition

• The first book that provides a comprehensive review on noise and reverberation robust speech recognition methods in the era of deep neural networks
• Connects robust speech recognition techniques to machine learning paradigms with rigorous mathematical treatment
• Provides elegant and structural ways to categorize and analyze noise-robust speech recognition techniques
• Written by leading researchers who have been actively working on the subject matter in both industrial and academic organizations for many years