会员
AI智能语音技术与产业创新实践
李荪 曾然然 殷治纲编著更新时间:2025-02-07 18:03:09
最新章节:参考文献开会员,本书免费读 >
本书从技术、应用和产业3个维度为切入点,对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇,讲述人类语音生成、传播和感知的过程,引发对于机器智能语音听说的思考,进而阐述技术探索发展史;然后,分析了以语音交互为核心的技术现状,综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点;其次,从政策、投融资和产业规模上,分析整体智能语音产业环境,纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极布局,介绍了智能语音的产业链和产业格局;最后,围绕语音交互技术形成的应用,以智能汽车、智能家居、可穿戴设备、智能客服、医疗、教育等诸多细分领域为代表,提出“AI+基础服务”“AI+硬件设备”“AI+垂直行业”的3种应用转化参考模式,并列举实际具体案例和解决方案。本书适合从事人工智能技术研发、产品应用、市场规划的工程技术人员和管理人员参考使用,也可作为高等院校人工智能相关的专业师生参考。同时,也适合对人工智能语音技术感兴趣的相关人员阅读。
品牌:人邮图书
上架时间:2021-12-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
AI智能语音技术与产业创新实践最新章节
查看全部- 参考文献
- 结束语
- 4.4.3 语音助手向智慧助手发展
- 4.4.2 多模态交互成为趋势
- 4.4.1 语音交互新挑战和探索
- 4.4 语音+多模态交互
- 4.3.3 科技和人类的和谐共生
- 4.3.2 智能语音技术可以提供什么样的普惠服务
- 4.3.1 新技术的应用要做到普惠
- 4.3 语音+普惠服务
李荪 曾然然 殷治纲编著
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
华为MindSpore深度学习框架应用开发实战
全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成,介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3~8章组成,介绍MindSpore框架各子系统的具体情况,包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成,介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度计算机13万字 - 会员
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字 - 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 - 会员
大型语言模型实战指南:应用实践与场景落地
这是一本系统梳理并深入解析大模型的基础理论、算法实现、数据构造流程、模型微调方法、偏好对齐方法的著作,也是一本能手把手教你构建角色扮演、信息抽取、知识问答、AIAgent等各种强大的应用程序的著作。本书得到了零一万物、面壁智能、通义千问、百姓AI、澜舟科技等国内主流大模型团队的负责人的高度评价和鼎力推荐。具体地,通过本书你能了解或掌握以下知识:(1)大型语言模型的基础理论,包括常见的模型架构、领计算机11.2万字 - 会员
机器学习
机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域.本书作为该领域的入门教材,在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面.全书共16章,大致分为3个部分:第1部分(第1~3章)介绍机器学习的基础知识;第2部分(第4~10章)讨论一些经典而常用的机器学习方法(决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习);第3部分(第11~16章)为进阶知识,内容涉及特征选择与稀疏学习、计算计算机22.7万字 - 会员
奇点到来:AIGC引爆增长新范式
增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法,本书作为该领域的入门级读物,介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分,第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的最新技术进展的读者;第3部分包含AI的基础知识、基础模型,并从实战应用角度介绍作为应用开发者如何高效上手与利用最新的开源计算机21.9万字 - 会员
GPT图解:大模型是怎样构建的
人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2计算机14万字 - 会员
PyTorch深度学习应用实战
《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点,介绍深度学习必备的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明,同时以程序设计取代定理证明,缩短学习过程,增加学习乐趣。计算机15.2万字 - 会员
破解深度学习(核心篇):模型算法与实现
本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的核心知识、原理和内在逻辑。经过基础篇的学习,想必你已经对深度学习的总体框架有了初步的了解和认识,掌握了深度神经网络从核心概念、常见问题到典型网络的基本知识。本书为核心篇,将带领读者实现从入门到进阶、从理论到实战的跨越。全书共7章,前三章包括复杂CNN、RNN和注意力机制网络,深入详解各类主流模型及其变体;第4章介绍这三类基计算机13.4万字