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内容简介：本书分为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。