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图像处理理论近年来发展迅速，从稀疏表示理论到基于张量表示和深度学习的图像处理方法不断涌现，并且这些全新的图像处理方法已经应用在手机、视频监控、遥感数据处理中心等平台上。本书以彩色图像、多/高光谱遥感数据、视频数据、偏振时序图像数据为研究对象，总结以张量表示方法和深度学习方法为核心的图像处理理论的昀新进展，并从工程应用的角度介绍如何利用张量表示方法和深度学习方法解决多/高光谱遥感数据、视频数据、偏振时序图像数据的处理问题。

本书系统地介绍了语音识别在大模型时代的新技术与新应用。全书共16章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST）、语音大模型，重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三种语音识别框架；应用部分包含Kaldi、WeNet、FunASR和sherpa-onnx等工业应用实践介绍，内容主要来自工程经验，极具实用性。

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