本书系统地介绍语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用。全书共分9章。第1章介绍语音信号处理及其发展过程； 第2章介绍语音信号的产生与人类听觉的机理，传统的线性语音产生模型，以及非线性语音产生模型； 第3章从语音信号的时域特征入手，引入时频分析的思想，并进一步阐述时频分析中短时傅里叶变换和小波变换在语音信号特征分析中的应用，最后对广泛使用的倒谱特征以及同态解卷积进行介绍； 第4章介绍语音信号的线性预测原理、解法、几种推演方法以及线谱对分析法； 第5章介绍语音编码的相关知识，包括语音的波形编码、极低速率语音编码技术，以及相关编码器的性能指标和评测方法； 第6章介绍语音识别的基本内容，从基于矢量量化的识别技术到动态时间归正的识别技术，从隐马尔可夫模型技术到基于深度学习的语音识别技术，从孤立词识别到连接词识别及连续语音识别技术，再到关键词检出技术，最后还介绍新兴起的语音识别应用技术，以及用于HMM系统构建的HTK工具和用于深度学习系统构建的Kaldi工具等； 第7章介绍说话人识别的基本内容，从基于GMMUBM的识别技术到基于支持向量机的识别技术，从基于联合因子分析的识别技术到基于ivector的识别技术，以及近年来受到关注的基于深度学习的识别技术等； 第8章介绍顽健语音识别技术，从影响语音识别性能的环境变化因素分析开始，介绍噪声环境下顽健语音识别技术，以及变异语音识别的技术； 第9章介绍语音合成的基本原理、线性预测合成、共振峰合成以及汉语按规则合成，以及基于HMM的合成技术等内容。 本书可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与电子系统等专业及学科的高年级本科生、研究生教材，也可供该领域的科研及工程技术人员参考。

本书是面向计算机体系结构研究人员和工程师的深度学习入门读本。旨在用深度学习的方法和工具来改进硬件设计和做好加速和优化，提高深度学习系统的性能和精度。

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「设计人工智能」不是关于人工智能做设计，也并非关于设计某种人工智能，而是两种关键思维之间关系的探讨——设计智能与机器智能之间的深度对话和协同。

本书全面介绍了深度学习在图像处理领域中的核心技术与应用。书中不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始的每章都提供了一到两个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行修改和改进，从而加深对所学知识的理解。 本书共10章，首先从深度学习的基础概念开始，介绍了神经网络的基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统地介绍了深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强以及数据的获取与整理；接着重点针对图像开发领域，用3章内容系统地介绍了深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用，这些内容的讲解均结合实战案例展开；另外，还对深度学习中损失函数的发展、数据和模型的可视化以及模型的压缩和优化进行了详细介绍，为读者设计和训练更加实用的模型提供了指导；最后以微信小程序平台为依托，介绍了微信小程序前后端开发技术，完成了深度学习的模型部署，让本书的内容形成了一个完整的闭环。 本书理论与实践结合，深度与广度兼具，特别适合深度学习领域的相关技术人员与爱好者阅读，尤其适合基于深度学习的图像从业人员阅读，以全方位了解深度学习在图像领域中的技术全貌。另外，本书还适合作为相关培训机构的深度学习教材使用。

本书自成一体，如果你既想了解CNN的原理，又想获得将CNN应用于计算机视觉的一手经验，那么本书将非常适合阅读。书中对CNN进行了全面介绍，首先是神经网络的基本概念：训练、正则化和优化。然后讨论了各种各样的损失函数、网络层和流行的CNN架构，回顾了评价CNN的不同技术，并介绍了一些常用的CNN工具和库。此外，本书还分析了CNN在计算机视觉中的应用案例，包括图像分类、对象检测、语义分割、场景理解和图像生成。

本书关注基于人体传感器网络（BSN）编程的高级方法。支持读者开发自己的BSN应用/系统，并涵盖BSN的新兴主题，如协作BSN、BSN设计方法、自主BSN、BSN与普及环境的集成以及BSN与云计算的集成。本书提供了一个真实的BSN原型的描述，并包括更多实际应用的案例研究。

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本书介绍大量特征工程技术，阐明特征工程的基本原则。主要内容包括：机器学习流程中的基本概念，数值型数据的基础特征工程，自然文本的特征工程，词频- 逆文档频率，高效的分类变量编码技术，主成分分析，模型堆叠，图像处理，等等。

随着汽车广泛用于人们的日常出行，能源短缺、环境污染、交通拥堵等问题日益严重，新一轮的科技革命从节能、环保、安全的角度出发，更新了诸多应用于汽车的新技术。《基于新能源的智能汽车新技术研究》对基于新能源的智能汽车新技术进行了研究，主要内容涵盖了电动汽车关键技术、混合动力电动汽车、新能源汽车智能化技术、未来智能汽车发展趋势等。《基于新能源的智能汽车新技术研究》结构合理，条理清晰，内容丰富新颖，可供汽车行业技术人员参考使用。