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人工智能语音识别技术应用

TOC\o1-2\h\u1623第1章语音识别技术概述 3

256571.1语音识别技术发展历程 3

238001.2语音识别技术原理 4

93371.3语音识别技术的应用领域 4

15847第2章语音信号处理基础 5

210502.1语音信号预处理 5

87342.1.1采样与量化 5

163332.1.2预加重 5

253102.1.3噪声消除 5

227192.1.4静音检测与去除 5

80752.2特征提取与选择 5

165862.2.1短时能量和短时平均过零率 5

285012.2.2梅尔频率倒谱系数（MFCC） 5

49452.2.3频域特征提取 5

95302.2.4特征选择 6

40522.3声学模型与 6

248822.3.1声学模型 6

89642.3.2 6

162472.3.3声学与的结合 6

31062第3章基于深度学习的语音识别技术 6

161963.1深度学习技术在语音识别中的应用 6

284853.1.1深度神经网络（DNN）在语音特征提取和建模中的应用； 6

11713.1.2深度卷积神经网络（CNN）在语音信号时频表示学习中的应用； 6

52903.1.3深度循环神经网络（RNN）在语音序列建模中的应用； 6

298403.1.4深度长短时记忆网络（LSTM）在长时序语音识别中的应用。 6

255543.2神经网络结构在语音识别中的应用 6

273563.2.1多层感知机（MLP）结构在语音特征非线性变换中的应用； 6

46653.2.2卷积神经网络（CNN）结构在语音信号的局部特征提取和时频建模中的应用； 6

301813.2.3循环神经网络（RNN）结构在语音序列的时序建模和上下文信息捕捉中的应用； 7

204903.2.4门控循环单元（GRU）结构在语音识别中的功能优化及计算效率提升。 7

150523.3深度学习训练策略与优化 7

135393.3.1损失函数的选择与优化，如交叉熵损失、连接时序分类（CTC）损失等； 7

260393.3.2权重初始化方法，如高斯初始化、均匀初始化等； 7

193033.3.3优化算法的选取，如随机梯度下降（SGD）、Adam优化器等； 7

290573.3.4正则化技术，如L1、L2正则化以及dropout技术； 7

313933.3.5模型集成和训练技巧，如数据增强、批次归一化等。 7

10794第4章大规模语音数据集与标注方法 7

172254.1大规模语音数据集介绍 7

100934.1.1TIMIT数据集 7

144404.1.2LibriSpeech数据集 7

106044.1.3CommonVoice数据集 7

56214.2语音数据标注方法 8

203034.2.1手动标注 8

116014.2.2自动标注 8

82644.2.3半自动标注 8

242854.3数据集的质量评价与优化 8

249304.3.1数据集质量评价指标 8

207284.3.2数据清洗与去噪 8

181684.3.3数据增强 8

225624.3.4数据平衡 8

18132第5章语音识别评价指标与测试方法 9

248655.1语音识别评价指标 9

143955.1.1准确率（Accuracy） 9

300395.1.2召回率（Recall） 9

65215.1.3精确率（Precision） 9

293465.1.4F1分数（F1Score） 9

201365.1.5交叉熵损失（CrossEntropyLoss） 9

70485.1.6词错误率（WordErrorRate,WER） 9

30095.2语音识别测试方法 9

24295.2.1离线测试 9

277145.2.2在线测试 9

67785.2.3交叉验证 10

33045.2.4多说话人测试 10

318205.3语音识别功能分析 10

246525.3.1识别速度 10

192535.3.2系统鲁棒性 10

321085.3.3跨语言识别能力 10

99545.3.4说话人自适应 10

244155.3.5识别错误分析