本书从技术、应用和产业3个维度为切入点，对智能语音语义领域相关的热点和趋势展开研究。本书以“人与机器的对话”开篇，讲述人类语音生成、传播和感知的过程，引发对于机器智能语音听说的思考，进而阐述技术探索发展史；然后，分析了以语音交互为核心的技术现状，综合剖析提出全双工、端到端模型构建、语音假冒攻击等热点；其次，从政策、投融资和产业规模上，分析整体智能语音产业环境，纵观国内外企业在相关技术和产品上的积极布局，介绍了智能语音的产业链和产业格局；最后，围绕语音交互技术形成的应用，以智能汽车、智能家居、可穿戴设备、智能客服、医疗、教育等诸多细分领域为代表，提出“AI+基础服务”“AI+硬件设备”“AI+垂直行业”的3种应用转化参考模式，并列举实际具体案例和解决方案。 本书适合从事人工智能技术研发、产品应用、市场规划的工程技术人员和管理人员参考使用，也可作为高等院校人工智能相关的专业师生参考。同时，也适合对人工智能语音技术感兴趣的相关人员阅读。

本书旨在介绍智能前端开发和深度学习。本书首先介绍了相关的开发环境、前端开发基础知识、深度学习基础知识、前端智能框架和卷积神经网络，然后讲述了线性回归、logistical 回归、XOR 问题、人体姿态检测：目标检测、光学字符识别等方面的案例，最后讲解了前端智能化案例。 本书适合 Web 前端开发人员、人工智能开发人员阅读，也可作为计算机相关专业师生的参考用书。

我们正在进入语音科技时代，我们的衣食住行都将发生巨变，对着智能音箱说，我想买一件T恤，它就会为你推荐甚至帮你下单；在餐厅，服务员已经变成了机器人助手，想约一顿火锅直接打电话给它就行；在家里，电视、音箱等声控中心可以听懂你的指令，在你起床之前为你打开窗帘，煮上一杯咖啡…… 你我生活常见的，用键盘或在面板上写信息、在网上搜寻资料、用遥控器换台……这些都已成为历史。未来是语音操控的时代，所有的科技大腕如谷歌、 苹果、脸书、微软、亚马逊、科大讯飞等都已经初步展示这一新科技平台。未来的连结不再是空间，而是对话！本书诉说这一重大改变的过去与未来。 全书分四个部分来讲述：第一部分“竞争”，讲述智能语音时代的竞争之战和范式转换，解密苹果、亚马逊、谷歌、脸书、微软等科技巨头的智能语音布局与商业角逐；第二部分“创新”，讲述智能语音的技术探索和创新之路，探索了语音人工智能...(展开全部)

语音是最有效的人机交互方式之一。人工智能与传统语音技术相结合使其在家居、可穿戴、机器人、车载等智能终端设备上得到了普及。终端设备具有低资源、实时性、应用场景复杂多变等特点，对算法提出了更严格的要求。 本书介绍了面向端侧设备的若干智能语音处理技术，书中主要采用了传统信号处理与深度学习相结合的方法论，并且介绍了在实际工程应用中的若干心得。针对实际工程应用中的关键问题，如噪声抑制、回声消除、房间混响处理等，本书详细讲解了几种重要的算法，包括固定波束形成、自适应波束形成、盲源分离等，并分别讨论了它们的优缺点及应用场景。此外，书中涵盖了基于自适应滤波的回声、混响、干扰联合抑制方法，以及利用深度神经网络进行语音增强、语音活动性检测和关键词检测的技术。为了使模型能够高效地部署于资源受限的终端设备上，本书也涉及模型量化的方法，该方法通过减小模型大小来节约存储空间并降低计算复杂度。 本书适合理工科高年级本科生、研究生，以及语音领域的工程师阅读。

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在人工智能深度赋能新型工业化的今天，本书以DeepSeek为代表的大模型技术体系为核心，为工业智能提供了一套可复用的方法论与落地范式；以“技术赋能场景”为主线，清晰呈现了从理论创新到产业变革的实践路径。通过装备制造、水务、油气生产、低空经济等企业级应用场景的深度复盘，本书直击工业智能落地的痛点，为制造业企业管理者、工业软件开发者、产业研究者提供了极具价值的参考。站在人工智能与工业融合的前沿，本书不仅是对“人工智能+工业”技术生态的全面解构，更是一份面向未来的行动纲领，为人工智能技术创新和融合应用的参与者描绘了一张清晰的变革路线图。

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本书从AI的发展历史讲起，介绍了目前非常热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等，并介绍了近年来产业界和学术界一些著名的AI芯片，包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式，以及下一代AI芯片的几种范例，包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书也介绍了半导体芯片技术在后摩尔定律时代的发展趋势，以及基础理论（如量子场论、信息论等）在引领AI芯片创新方面发挥的巨大作用。最后，本书介绍了AI发展的三个层次、现阶段AI芯片与生物大脑的差距及未来的发展方向。 本书可供AI和芯片领域的研究人员、工程技术人员，科技、产业决策和管理人员，创投从业者和相关专业研究生、本科生以及所有对AI芯片感兴趣的人士阅读参考

本书稿深入浅出地介绍了国际语言学、语音学和言语技术的基础理论和应用领域。全书共分两大部分：第一部分是关于语言学和语音学的研究，主要介绍了语言学和其他学科的关系/美国主流语言学理论的发展过程和现代语音学研究的理论和方法；第二部分是关于言语工程技术，主要介绍了现代言语工程的理论与技术/语音合成/语音识别和常用的语音信号处理方法及工具。

本书从AI的发展历史讲起，介绍了目前最热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片的相关算法、架构、电路等，并介绍了近年来产业界和学术界一些著名的AI芯片，包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等。本书着重介绍了用创新的思维来设计AI芯片的各种计算范式，以及下一代AI芯片的几种范例，包括量子启发的AI芯片、进一步提升智能程度的AI芯片、有机自进化AI芯片、光子AI芯片及自供电AI芯片等。本书也介绍了半导体芯片技术在“后摩尔定律时代”的发展趋势，以及基础理论（如量子场论、信息论等）引领AI芯片创新并将不断发挥巨大作用。最后，本书介绍了AI发展的三个层次、AI芯片与生物大脑的差距以及未来的发展方向。本书可供在AI芯片领域学习和工作的研究生、本科生、工程技术人员，以及所有对AI芯片感兴趣的人员参考。