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
多语言和跨语言自动语音识别
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- Massively Multilingual Speech Recognition with a Single Transformer, Yu-An Chung, Wei-Ning Hsu, Alexis Conneau, and James Glass, 2020 Interspeech 2020 (International Speech Communication Association (ISCA)) DOI: 10.21437/Interspeech.2020-2212 - 一篇研究论文，展示了单一Transformer模型在多语言ASR中的有效性，内容涵盖共享架构和数据池概念。
- wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations, Alexei Baevski, Henry Zhou, Abdelrahman Mohamed, and Michael Auli, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 33 DOI: 10.48550/arXiv.2006.11477 - 本文介绍了一种广泛采用的自监督预训练方法，它是通过对有限目标语言数据进行微调，实现现代跨语言ASR的基础。
- Unsupervised Cross-Lingual Representation Learning for Speech Recognition, Alexis Conneau, Alexei Baevski, Ronan Collobert, Abdelrahman Mohamed, Michael Auli, 2020 arXiv preprint arXiv:2006.13979 DOI: 10.48550/arXiv.2006.13979 - 本文将wav2vec 2.0框架专门扩展到无监督跨语言语音表示学习，为低资源ASR带来了显著改进。
- Speech and Language Processing (3rd ed. draft), Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2025 - 一本全面的教科书，对语音识别原理进行了透彻介绍，涵盖了传统方法和深度学习的近期进展。相关章节讨论了语言建模和自适应技术。