趋近智
高级语音识别与合成
章节 1: 现代语音处理流程的核心组成
高级音频特征提取
语音统计建模回顾
序列的深度学习结构
ASR 系统组成部分
文本转语音（TTS）系统的组成部分
评估指标的再审视
章节 2: 高级ASR声学建模
混合HMM-DNN系统
联结主义时间分类 (CTC)
注意力机制的编码器-解码器模型
RNN 转导器 (RNN-T)
用于自动语音识别的Transformer架构
高级训练方法
解码算法比较
动手实践：构建一个端到端ASR模型
章节 3: ASR中的语言建模与适应
ASR中的神经网络语言模型
浅层集成与深度集成
语境ASR
说话人适应技术
环境与信道适应
自动语音识别中的无监督和半监督学习
多语言和跨语言自动语音识别
实践：使用适应数据微调ASR
章节 4: 高级文本到语音合成
自回归声学模型 (Tacotron, Transformer TTS)
非自回归声学模型 (FastSpeech, ParaNet)
基于流的文本到语音合成模型
生成对抗网络（GANs）在文本到语音中的应用
韵律建模与控制
富有表现力的语音合成
声音克隆与转换
动手实践：训练高级TTS模型
章节 5: 神经网络声码器与波形生成
传统声码器的不足之处
自回归波形模型（WaveNet, WaveRNN）
基于流的声码器 (WaveGlow, FloWaveNet)
基于GAN的声码器（MelGAN, HiFi-GAN）
用于声码器的扩散模型
神经网络声码器的条件化
合成音频质量评估
动手实践：使用神经声码器
章节 6: 优化、部署与工具集
语音模型量化
模型剪枝与稀疏化
ASR/TTS 的知识蒸馏
优化推理引擎（ONNX Runtime, TensorRT）
流式ASR的部署考量
实时文本转语音（TTS）的部署考虑
语音处理工具包（ESPnet, NeMo, Coqui）概述
实践：优化语音模型
解码算法比较
这部分内容有帮助吗？
- Speech Recognition with Weighted Finite-State Transducers, Mehryar Mohri, Fernando Pereira, Michael Riley, 2002 Proceedings of the 2002 IEEE Workshop on Machine Learning for Signal Processing (IEEE) DOI: 10.1109/MLSP.2002.1026040 - 奠基性论文，详细阐述了加权有限状态转换器在构建和解码语音识别系统中的应用。
- Connectionist Temporal Classification: Labelling Unsegmented Sequence Data with Recurrent Neural Networks, Alex Graves, Santiago Fernandez, Faustino Gomez, Jürgen Schmidhuber, 2006 Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML) (Association for Computing Machinery) DOI: 10.1145/1143844.1143891 - 介绍了连接时序分类（CTC）损失函数及其相关解码算法，对现代端到端ASR至关重要。
- Sequence Transduction with Recurrent Neural Networks, Alex Graves, 2012 Proceedings of the International Conference of Machine Learning (ICML) 2012 Workshop on Representation Learning, Vol. 27 - 提出了循环神经网络换能器（RNN-T）架构，提供了一种无需显式对齐即可将输入序列直接映射到输出序列的框架，对流式ASR至关重要。
- Listen, Attend and Spell: A Neural Network for Large Vocabulary Conversational Speech Recognition, William Chan, Navdeep Jaitly, Quoc V. Le, Oriol Vinyals, 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (IEEE) DOI: 10.1109/ICASSP.2016.7472651 - 开创性论文，介绍了用于ASR的端到端基于注意力的编码器-解码器模型（LAS），展示了序列到序列学习与注意力的有效性。
- Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Daniel Jurafsky, James H. Martin, 2025 (Stanford University) - 这本全面的教材涵盖了语音识别的基本概念，包括声学建模、语言建模以及Viterbi和Beam搜索等解码算法。