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AlphaGo与李世石的围棋大战激发了人们对人工智能是非的诸多争论。人工智能背后的工作原理深度学习跳入大众的视野。AlphaGo的大获全胜一定程度展示了深度学习在应用领域的成功，而语音识别正是深度学习取得显著成功的应用领域之一。

本书是首次以深度学习为主线介绍语音识别应用的书籍，对读者了解语音识别技术及其发展历程有重要的参考价值。

本书作者俞栋、邓力均是该领域的著名专家，他们是深度学习在应用领域取得突破性进展的推动者与实践者，他们在书中分享的研究成果一定程度上代表了本领域最新的研究进展；译者俞凯、钱彦旻也是本领域的资深专家，并有众多实践成果。对于从事此领域研究的读者来说，本书无疑有重要的参考价值。

《解析深度学习：语音识别实践》是首部介绍语音识别中深度学习技术细节的专著。全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型"的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。

《解析深度学习：语音识别实践》适合有一定机器学习或语音识别基础的学生、研究者或从业者阅读，所有的算法及技术细节都提供了详尽的参考文献，给出了深度学习在语音识别中应用的全景。

作者介绍

俞栋

1998 年加入微软公司，现任微软研究院首席研究员、浙江大学兼职教授和中科大客座教授。他是语音识别和深度学习方向的资深专家，出版了两本专著，发表了150 多篇论文，是近60 项专利的发明人及有广泛影响力的深度学习开源软件CNTK 的发起人和主要作者之一。他在基于深度学习的语音识别技术上的工作带来了语音识别研究方向的转变，极大地推动了语音识别领域的发展，并获得2013 年IEEE 信号处理协会最佳论文奖。俞栋博士现担任IEEE 语音语言处理专业委员会委员，曾担任IEEE/ACM音频、语音及语言处理汇刊、IEEE 信号处理杂志等期刊的编委。

邓力

世界著名人工智能、机器学习和语音语言信号处理专家，现任微软首席人工智能科学家和深度学习技术中心研究经理。他在美国威斯康星大学先后获硕士和博士学位，然后在加拿大滑铁卢大学任教获得终身正教授。其间，他还任麻省理工学院研究职位。1999 年加入微软研究院历任数职，并在2014 年初创办深度学习技术中心，主持微软公司和研究院的人工智能和深度学习领域的技术创新。邓立博士的研究方向包括自动语音与说话者识别、口语识别与理解、语音-语音翻译、机器翻译、语言模式、统计方法与机器学习、听觉和其他生物信息处理、深层结构学习、类脑机器智能、图像语言多模态深度学习，商业大数据深度分析等。他在上述领域做出了重大贡献，是ASA（美国声学学会）会士、IEEE（美国电气和电子工程师协会）会士和理事、ISCA（国际语音通信协会）会士，并凭借在深度学习与自动语音识别方向做出的杰出贡献荣获2015年度IEEE 信号处理技术成就奖。同时，他也曾在顶级杂志和会议上发表过与上述领域相关的300余篇学术论文，出版过5 部著作，发明及合作发明了超过70 多项专利。邓立博士还担任过IEEE 信号处理杂志和《音频、语音与语言处理学报》（IEEE/ACMTransactionson Audio, Speech & anguage Processing）的主编。

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