人工智能的应用已成为当今的话题，因为它们被用于解决一系列棘手的问题。 新技术的涌入扰乱了许多行业，并为新一代工程师和数据分析师创造了许多机会。 但是，直到今天，仍然只有20％的意识到AI的组织在使用它。 主要原因？ 许多高管仍在想：“人工智能可以为我的业务做什么？ 实际上，机器学习在业务预测分析领域具有广阔的前景，可以为决策者提供信息，帮助公司以新的方式解决长期存在的问题。
为了帮助您评估AI在语音分析中的新兴作用，我们的工程师和分析人员团队编写了一些建议书。 深吸一口气，潜入水中！
优秀的书籍可以帮助您理解，也可以帮助您感到被理解。
–约翰·格林
1.语音和语言处理：国际版
Daniel Jurafsky（作者），James H.Martin（作者）
我们的第一本书推荐适合那些在自然语言处理，语音识别，计算语言学和人类语言处理方面攻读本科或高级本科课程的人。 一方面，这是全面涵盖语言技术的同类书籍中的第一本。 在将统计数据和其他机器学习算法应用于大型公司的基础上，它对这一主题采取了经验方法。 此外。 作者涵盖了传统上在不同课程中教授的领域，以描述语音和语言处理的统一视野。
2.深度学习
Ian Goodfellow和Yoshua Bengio和Aaron Courville，麻省理工学院出版社，2016年
深度学习教科书是一种资源，旨在帮助学生和从业人员全面进入机器学习领域，尤其是深度学习。
3.模式识别与机器学习
克里斯托弗·M·毕晓普（Christopher M. Bishop）
我们的第三项建议是参考第一本有关模式识别的教科书，以介绍贝叶斯观点。 尤其是，这本书提出了近似推理算法，可以在无法获得精确答案的情况下提供快速的近似答案。 机器学习，统计学，计算机科学，信号处理，计算机视觉，数据挖掘和生物信息学的学生会发现这本书特别有用。
4.机器学习：贝叶斯和优化观点
通过塞尔吉奥·西奥多里迪斯（Sergios Theodoridis）
本书介绍了在不同学科中开发的主要机器学习方法，例如统计，统计和自适应信号处理以及计算机科学。 此外，读者可以找到关于机器学习的统一观点，涵盖概率和确定性方法以及贝叶斯推理方法。
5.数字语音处理的理论与应用
劳伦斯·拉宾纳和罗纳德·谢弗
这是一本面向数字信号处理研究生和电气与计算机工程本科生的理想书。
感兴趣了吗？ 有关我们如何通过人工智能和深度学习来测量对话数据中的方式和原因的更多信息，请参阅我们的行为信号处理白皮书。
这篇文章最初发布在Behavioral Signals网站上，其中包括我们技术团队建议的书籍。
从机器学习到语音分析，今年2月必读的5篇文章
人工智能的应用已经成为当下的话题，因为它们被用来解决一系列的行为。
