在智能音箱、车载语音助手、可穿戴设备普及的今天，语音交互已成为智能设备的“标配”。
然而，当你在嘈杂的地铁里唤醒耳机、在喧闹的车内与车机对话时，是否想过：终端设备如何在低算力、实时性要求高、场景复杂的限制下，实现精准的语音识别？
近日，由吉利汽车、阿里巴巴达摩院、之江实验室等一线专家联合撰写的《终端智能语音处理技术与应用》正式出版。

这本书聚焦端侧语音处理的核心痛点，将传统信号处理与深度学习结合，既有扎实的理论推导，又提供可落地的工程方案，堪称AI大模型时代智能设备开发者的“通关秘籍”。

为什么端侧语音处理是未来？

随着ChatGPT掀起大模型热潮，云端算力虽强，却面临三大难题：
延迟高：云端交互需等待数据上传下载，实时性差；
隐私风险：敏感语音数据上传至云端，存在泄露隐患；
成本高昂：海量设备频繁访问云端，企业算力成本飙升。
端侧语音处理才是实时交互的关键！它能在本地完成降噪、波束成形、关键词检测等基础处理，与云端大模型协同，实现“端云一体”的高效交互。
这本书如何帮你攻克技术壁垒？

01. 全栈技术覆盖：从理论到工程，手把手教你落地

理论篇：详解子带滤波、固定/自适应波束形成、盲源分离、回声消除等经典算法，推导STFT、MVDR、IVA等核心公式，帮你建立端侧语音处理的底层逻辑。
工程篇：提供工业级工具包，包含配置参数、示例代码和训练技巧，直接解决噪声、混响、多说话人场景下的拾音难题，大幅降低开发门槛。
前沿技术：专章讲解模型量化，针对终端设备算力限制，介绍无数据量化技术，让深度学习模型在低资源设备上高效运行。

02. 直击行业痛点：复杂场景下的语音增强解决方案

终端设备的使用场景千差万别：家居环境的混响、车载场景的风噪胎噪、可穿戴设备的近场噪声……书中针对这些“真实挑战”，提供具体解决方案：
多通道拾音：通过波束成形技术聚焦目标声源，抑制环境噪声；
盲源分离：分离重叠的人声和背景音，提升语音可懂度；
深度语音增强：结合神经网络与传统信号处理，在极低信噪比下恢复清晰语音。

03. 专家背书：20年实战经验凝结，产学研深度融合

作者团队既有高校教授（王亮、马丽艳），也有企业资深工程师（纳跃跃、王子腾、付强），累计20余年深耕智能语音领域，曾主导多个千万级销量智能设备的语音方案开发。书中案例均来自真实工程实践，如车载语音抗干扰、智能音箱远场拾音等，干货满满。

谁该读这本书？

语音算法工程师：掌握终端语音处理核心技术，优化产品交互体验；
智能设备开发者：获取工业级工具包和代码示例，加速项目落地；
高校师生/研究者：了解端侧语音处理的理论框架与前沿进展，对接产业需求；
AI爱好者：从技术底层理解智能设备“听懂人话”的原理。