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
注意力机制的编码器-解码器模型
这部分内容有帮助吗？
- Sequence to Sequence Learning with Neural Networks, Ilya Sutskever, Oriol Vinyals, Quoc V. Le, 2014 Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS 2014) DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1409.3215 - 介绍了神经网络中序列到序列学习的基础框架。
- Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate, Dzmitry Bahdanau, Kyunghyun Cho, Yoshua Bengio, 2014 International Conference on Learning Representations (ICLR 2015) DOI: 10.48550/arXiv.1409.0473 - 介绍了加性注意力机制，该机制使解码器能够关注输入序列的特定部分。
- Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation, Minh-Thang Luong, Hieu Pham, Christopher D. Manning, 2015 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2015) DOI: 10.48550/arXiv.1508.04025 - 探讨了不同的注意力机制，包括全局和局部方法，并引入了点积注意力。
- Listen, Attend and Spell: A Neural Network for Large Vocabulary Conversational Speech Recognition, William Chan, Navdeep Jaitly, Quoc V. Le, Oriol Vinyals, 2016 2016 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) (IEEE) DOI: 10.1109/ICASSP.2016.7471900 - 成功将基于注意力的编码器-解码器模型应用于大词汇量语音识别的里程碑式论文。