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
模型剪枝与稀疏化
这部分内容有帮助吗？
- Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks, Song Han, Jeff Pool, John Tran, William J. Dally, 2015 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) DOI: 10.48550/arXiv.1506.02626 - 本文介绍了基于幅度的权重剪枝，随后结合量化和霍夫曼编码，展示了在保持最小精度损失的情况下显著减小模型尺寸。这是模型压缩领域的一项基础性贡献。
- The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Subnetworks, Jonathan Frankle, Michael Carbin, 2019 International Conference on Learning Representations (ICLR) DOI: 10.48550/arXiv.1803.03635 - 提出密集神经网络包含稀疏子网络，这些子网络经过训练可以达到与原始密集网络相似的准确性，这是稀疏训练中的一个显著发现。
- Pruning in PyTorch, Michela Paganini, 2024 (PyTorch) - PyTorch
torch.nn.utils.prune模块的官方文档，提供了应用各种剪枝技术的实用指导和API。