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自然界的声音有很多种，，，包括风声、、、
、雨声、、鸟叫声等，
，，，而语音特指人类发出的声音。。
。语音是语言的声学表现，，是人类交流信息最直接、、、、有效的方式
，，
，语音的产生及感知应用，，，，代表的就是人与人之间双向的交互过程。
。

随着物联网
、、、
、智能设备等技术的快速发展，
，，
，人与机器的交互，
，，，逐步从对鼠标和键盘的依赖转移到语音方式，，，，其中的关键技术就是自动语音识别（Automatic Speech Recognition，，简称“ASR”）
。。。。语音识别，，，简单地说，，，，就是在人与机器通过语音交流时
，，，让机器能够听懂你在说什么。
。。自20世纪50年代以来，，，，对语音识别的研究已有近70年的历史，，，，技术理论获得多方突破，，越来越多的应用也出现在我们生活中，，如语音输入法
、、语音搜索、、、、智能音箱等。。这些成果的成功落地激励着更多的企业和科研机构参与进来，，，，对人才储备的需求也不断扩大。。。

语音识别技术的发展日新月异，，，，新的理论和方案不断涌现，，，除了基本原理，
，，，相关从业人员也亟须了解语音识别的前沿技术，，，例如加权有限状态转换器（WFST）、、、、端到端（E2E）语音识别等。。。。

今天就为大家推荐一本全方位解读语音识别的新书：

《语音识别：原理与应用》

作者：洪青阳，，，
，李琳

本书围绕语音识别的原理和应用讲解
，，，，理论结合实际，，，采用大量插图，
，
，并辅以实例，，，力求深入浅出让读者能较快地理解语音识别的基础理论和关键技术。。。为帮助读者动手操作，，提高实战技能，
，，本书最后还结合Kaldi和Espnet等开源工具，，介绍了具体的工程实践方法
。
。

第一作者洪青阳承担过大量的语音识别项目研究和开发工作，，，
，有丰富的工业应用经验。。另外，，，作者从事本科生、、、研究生的语音识别教学十多年
，，
，从最早的动态时间规整（DTW）
、、
、、隐马尔可夫模型（HMM）到最新的E2E语音识别框架，，积累了丰富的教学经验
，，深感理论知识讲解的困难，，，，特别是语音识别原理比较复杂，，从声学特征提取到HMM建模和解码过程
，，涉及信号处理、、、、概率模型和神经网络等多个领域知识，，，要做到浅显易懂尤为不易，，因此作者希望通过本书弥补高校人工智能等专业语音教材的匮乏，
，同时也为产业界工程师的语音识别入门提供经验参考。
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​（内页展示）

本书理论知识充沛，
，
，并兼顾工程实践，，，是高校学生和初级技术人员的绝佳选择，，，欢迎大家阅读。
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