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
用于声码器的扩散模型
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- Denoising Diffusion Probabilistic Models, Jonathan Ho, Ajay Jain, Pieter Abbeel, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems 33, Vol. 33 (Curran Associates, Inc.) DOI: 10.5555/3455702.3455871 - 这篇开创性论文介绍了去噪扩散概率模型（DDPM）框架，详细阐述了前向和逆向过程以及简化的训练目标，为扩散模型奠定了基础。
- Denoising Diffusion Implicit Models, Jiaming Song, Chenlin Meng, Stefano Ermon, 2021 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.2010.02502 - 这篇论文介绍了去噪扩散隐式模型（DDIM），提出了一种在保持生成质量的同时以更少步骤实现显著更快推理的方法，这对需要高效采样的应用是重要的贡献。
- DiffWave: A Versatile Diffusion Model for Audio Synthesis, Zhifeng Kong, Wei Ping, Kaiming Ren, Kexin Ren, and Qifeng Liu, 2021 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.2009.09761 - 这项工作是首批成功将扩散模型应用于高保真音频波形生成的研究之一，通过将DDPM框架应用于一维音频信号，展示了其在声码器和通用音频合成方面的潜力。
- ProDiff: Progressive Fast Diffusion Model for High-Quality Text-to-Speech, Rongjie Huang, Zhou Zhao, Huadai Liu, Jinglin Liu, Chenye Cui, Yi Ren, 2022 Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia (ACM) DOI: 10.48550/arXiv.2207.05831 - 这项研究提出了ProDiff，这是一种高质量文本到语音的方法，它使用扩散模型作为声码器组件，并结合了加速推理的方法，解决了扩散模型在语音合成中的一个主要挑战。