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智能语音交互应用开发作业指导书

TOC\o1-2\h\u28525第1章引言 4

23171.1背景及意义 4

311921.2智能语音交互技术概述 4

104681.3本书内容安排 4

10282第2章：介绍智能语音交互技术的发展历程和现状，以及国内外相关技术的研究动态。 4

4872第3章：详细讲解智能语音交互技术中的关键技术，包括语音识别、语音合成、自然语言理解等。 5

11919第4章：分析智能语音交互应用的开发框架和工具，为实际开发提供指导。 5

17673第5章：结合实际案例，详细讲解智能语音交互应用的开发过程，包括需求分析、系统设计、功能实现等。 5

3616第6章：探讨智能语音交互应用在各个领域的应用场景及未来发展前景。 5

30265第7章：总结全书内容，并对智能语音交互技术的发展趋势进行展望。 5

30974第2章基础理论 5

286522.1语音信号处理基础 5

153922.1.1语音信号特点 5

308462.1.2语音信号的表示 5

11872.1.3语音信号的预处理 5

286492.2语音识别技术 5

175742.2.1语音识别基本原理 5

291062.2.2语音识别的关键技术 5

235412.2.3语音识别的评价指标 6

121362.3语音合成技术 6

28272.3.1语音合成基本原理 6

41212.3.2语音合成的关键技术 6

110682.3.3语音合成的评价指标 6

17504第3章语音识别算法 6

156123.1隐马尔可夫模型 6

153583.1.1模型原理 6

96373.1.2参数估计 6

43783.1.3解码算法 7

433.2支持向量机 7

242183.2.1模型原理 7

165343.2.2核函数 7

251443.2.3模型训练 7

103083.3深度学习算法 7

41523.3.1深度神经网络 7

146553.3.2循环神经网络 7

117653.3.3卷积神经网络 7

23393.3.4深度学习模型的训练 8

29079第4章语音特征提取 8

62584.1声学特征提取 8

227024.1.1基本概念 8

146604.1.2提取方法 8

134564.2语言特征提取 8

104204.2.1基本概念 8

88664.2.2提取方法 8

226514.3声学与语言特征的融合 8

61364.3.1融合方法 8

47564.3.2应用实例 9

8950第5章语音识别系统设计 9

120055.1系统框架与流程 9

232405.1.1系统框架概述 9

49235.1.2系统流程 9

296925.2声学与训练 9

143665.2.1声学模型训练 9

272595.2.2训练 10

3255.3解码器设计 10

298765.3.1解码器原理 10

283405.3.2解码算法选择 10

206645.3.3解码器实现 10

5071第6章语音合成技术 10

172996.1文本分析 10

276126.1.1分词与词性标注 10

92656.1.2语义理解 11

81456.1.3语境分析 11

221486.2声学模型与参数 11

121326.2.1声学模型选择 11

2036.2.2参数 11

163036.3音频合成与播放 11

215496.3.1语音合成 11

91936.3.2音频处理 11

191996.3.3播放 11

6410第7章智能语音交互应用开发 11

47237.1开发环境搭建 11

131307.1.1硬件环境 11

170247.1.2软件环境 12

135327.1.3网络环境 12

241287.2应用程序设计 12

326047.2.1需求分析 12

102707.2.2架构设计 12

76207.2.3功能模块设计 12

288037.3语音交互接口实现 13

48327.3.1语音输入接口 13

314667.3.2语音识别接口 13

144947.3.3语