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
浅层集成与深度集成
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- 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.2016.7472659 - 这篇开创性论文介绍了“听、注意和拼写”（LAS）模型，这是一种基础的端到端ASR架构，并展示了通过浅层融合整合外部语言模型以提高识别性能的有效性。
- Streaming End-to-End ASR with Shallow-Fused Contextual Biasing, Wenkuan Fang, Jiahong Yuan, Yu Zhang, and Shinji Watanabe, 2019 Interspeech (ISCA (International Speech Communication Association)) DOI: 10.21437/Interspeech.2019-2646 - 本文详细介绍了一种实用的浅层融合方法，用于将外部语言模型与上下文偏置相结合，集成到流式端到端ASR系统中，展示了其对识别性能的影响。
- Speech and Language Processing (3rd ed. draft), Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2025 - 这本权威教科书提供了语音识别的全面理论背景，涵盖了声学模型和语言模型的基础概念，以及在解码过程中结合它们的数学框架。