《PyTorch语音识别实战》使用PyTorch 2.0作为语音识别的基本框架，循序渐进地引导读者从搭建环境开始，逐步深入到语音识别基本理论、算法以及应用实践，是较好的一本语音识别技术图书。本书配套示例源码、数据集、PPT课件等资源。 《PyTorch语音识别实战》分为13章，内容包括语音识别之路、PyTorch 2.0深度学习环境搭建、音频信号处理的理论与Python实战、音频处理常用工具包Librosa详解与实战、基于DNN的语音情绪分类识别、一学就会的深度学习基础算法、基于PyTorch卷积层的语音情绪分类识别、词映射与循环神经网络、基于Whisper的语音转换实战、注意力机制与注意力模型详解、鸟叫的多标签分类实战、多模态语音转换模型基础、GLM架构多模态语音文字转换实战。 《PyTorch语音识别实战》内容详尽、示例丰富，适合作为语音识别初学者、深度学习初学者、语音识别技术人员的必备参考书，同时也非常适合作为高等院校或高职高专深度学习、语音识别等课程的教材。

王晓华，高校计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。其创作的部分图书：《从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM》《PyTorch 2.0深度学习从零开始学》《Python机器学习与可视化分析实战》《谷歌JAX深度学习从零开始学》《Spark 3.0大数据分析与挖掘：基于机器学习》《TensorFlow深度学习应用实践》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》。

前 言 随着信息科技的日新月异，人工智能已经成为新时代经济发展的引擎，而深度学习作为其背后的强大推动力，正在无声无息地改变着我们的生活。语音识别，作为人工智能领域中一颗璀璨的明珠，从智能家居到自动驾驶，从语音助手到无数其他的创新应用，它正在持续地拓展其应用边界，改变着人与机器的交流方式。 本书旨在为读者揭开语音识别的神秘面纱，通过深入浅出的讲解和丰富的实践案例，带领读者走进语音识别的奇妙世界。我们不是只停留在理论的探讨，而是通过大量的实战案例，让读者亲手体验深度学习的魅力，掌握语音识别的核心技术。 本书以应用实战为出发点，结合最新的语音识别深度学习框架进行深入浅出的讲解和演示。作者将以多角度、多方面的方式手把手地教会读者如何进行代码编写，同时结合实际案例深入剖析其中的设计模式和模型架构。 总之，本书是一本理论与实践相结合、全面覆盖语音识别领域、培养创新思维和解决问题能力的专业书籍。通过本书的学习和实践，作者期望每一个读者都能全面掌握深度学习的程序设计方法和技巧，为未来的实际工作做好充分准备。 本书特点 （1）内容与结构的系统性。本书从语音识别的基本概念、发展历程讲起，逐步深入到音频信号处理、深度学习算法、多模态语音转换模型等核心领域。每个章节的内容安排都能做到逻辑清晰、循序渐进，保证了知识的连贯性和易读性，使读者能够在学习的过程中建立起完整的知识体系。 （2）前沿性与创新性。本书站在学术的最前沿，详细介绍基于深度学习的端到端语音识别、多模态架构的语音识别与转换等最新技术。同时，通过介绍GLM架构等多模态语音文字转换的实战内容，展示语音识别技术的创新应用，让读...