项目1  搭建自然语言及语音信号处理开发环境
  1.1  项目导入
  1.2  知识链接
    1.2.1  自然语言处理技术
    1.2.2  语音信号处理技术
  1.3  项目实战
    1.3.1  部署Python开发环境
    1.3.2  安装PyTorch框架
    1.3.3  安装PaddlePaddle框架
    1.3.4  验证开发环境
  1.4  项目小结
  1.5  知识拓展
  1.6  习题
项目2  进行中文命名实体识别
  2.1  项目导入
  2.2  知识链接
    2.2.1  语料库
    2.2.2  中文分词
    2.2.3  词性标注
    2.2.4  关键词提取
    2.2.5  命名实体识别
  2.3  项目实战
    2.3.1  定义CorpusProcess类
    2.3.2  定义CRF_NER类
    2.3.3  模型训练与评估
    2.3.4  模型预测
  2.4  项目小结
  2.5  知识拓展
  2.6  习题
项目3  实现机器学习的新闻内容分类
  3.1  项目导入
  3.2  知识链接
    3.2.1  句法分析
    3.2.2  文本向量化
    3.2.3  文本分类与聚类
  3.3  项目实战
    3.3.1  准备数据集
    3.3.2  模型训练
    3.3.3  模型评估
    3.3.4  模型预测
  3.4  项目小结
  3.5  知识拓展
  3.6  习题
项目4  实现深度学习的酒店评价情感分析
  4.1  项目导入
  4.2  知识链接
    4.2.1  深度学习简介
    4.2.2  卷积神经网络
    4.2.3  循环神经网络
    4.2.4  Transformer模型
    4.2.5  深度学习框架
  4.3  项目实战
    4.3.1  读取语料数据集
    4.3.2  语料预处理和特征提取
    4.3.3  模型定义
    4.3.4  模型训练
    4.3.5  模型评估
    4.3.6  模型测试
  4.4  项目小结
  4.5  知识拓展
  4.6  习题
项目5  提取语音数据的MFCC特征
  5.1  项目导入
  5.2  知识链接
    5.2.1  语音的物理基础
    5.2.2  语音信号的表征
    5.2.3  语音信号的数字化
    5.2.4  语音信号的预处理
    5.2.5  语音信号的时域分析
    5.2.6  语音信号的频域分析
    5.2.7  语音信号的倒谱分析
  5.3  项目实战
    5.3.1  语音文件读取
    5.3.2  语音信号预处理
    5.3.3  MFCC特征提取
  5.4  项目小结
  5.5  知识拓展
  5.6  习题
项目6  实现单句语音和复杂环境音识别
  6.1  项目导入
  6.2  知识链接
    6.2.1  语音识别简介
    6.2.2  环境音识别简介
    6.2.3  语音和环境音识别算法
  6.3  项目实战
    6.3.1  单句语音识别
    6.3.2  复杂环境音识别
  6.4  项目小结
  6.5  知识拓展
  6.6  习题
项目7  实现新闻文本语音播报
  7.1  项目导入
  7.2  知识链接
    7.2.1  语音合成简介
    7.2.2  语音合成算法
  7.3  项目实战
    7.3.1  数据及模型准备
    7.3.2  数据预处理
    7.3.3  构建声学模型
    7.3.4  声码器合成语音
    7.3.5  结果评价
  7.4  项目小结
  7.5  知识拓展
  7.6  习题
附录
  附录A  APKU词性标注集
  附录B  CTB词性标注集
  附录C  SDC依存关系标注集
参考文献