目录
1.相关会议
2. 具体补充
1. MFCC相关：
3.附件
1.相关会议
1.1 国际最顶尖会议
ICASSP：声学，语音和信号处理国际会议每年一届，10月截稿，次年5月开会ICSLP：半导体激光与光子学国际会议偶数年举办，4月截稿，9月开会EuroSpeech ：欧洲演讲会议沟通与技术奇数年举办，4月截稿，9月开会
1.2 其他会议
ICSMC：Int l系统，人与控制论会议NAECON：国家航空航天与电子会议ICTTA：电信技术与应用国际会议ISSPA：信息科学，信号处理及其应用ISPACS：智能信号处理与通信系统国际研讨会SBEC：南方生物医学工程会议ICAPR：模式识别进展国际会议ICOSP：信号处理会议国际会议ICSLP：国际口语处理会议ICICIC：创新计算，信息与控制国际会议IEMBS：电气和电子工程师协会NLPKE：自然语言处理和知识工程 ◆IECON：IEEE工业电子学会会议 ◆ICCT：国际清洁运输委员会 ◆ASRU：自动语音识别和理解 ◆ISCAS：国际电路与系统研讨会 ◆ISPACS：国际智能信号处理与通信系统 ◆研讨会ICDSP：数字信号处理国际会议 ◆SPAWC：无线通信中的信号处理进展 ◆ICCSIT：计算机科学与信息技术 ◆国际会议ICSE：软件工程国际会议ICIAS：智能和先进系统国际会议 ◆TENCON：技术环境咨询 ◆ICFCC：未来计算机和通信国际会议 ◆WCICA： 世界智能控制和自动化大会 ◆MMSP：多媒体信号处理国际研讨会 ◆IROS：智能机器人和系统 ◆ICSDA：国际合作 ◆自卫国际协会 ICCCE：计算机与通信工程国际会议 ◆其他的会议还有：ISPA，ASPAA，INDICO，NetCom等
1.3 期刊
国内 ◆ 声学学报 ◆应用声学 ◆声学工程 ◆信号处理 ◆电子学报国外： IEEE信号处理杂志（IF：2.655），一年6期，是双月刊） ◆计算机语音和语言（CSL）（IF：1.776） ◆数字信号处理（IF：0.889） ◆IEE Electronics Letters（IF：1.063） ◆IEEE信号处理快报（SPL）---（IF：0.722） ◆IEEE音频，语音和语言处理交易（IF：2.950） ◆IEEE电路与系统交易-II：Express Briefs（CAS-II）---（IF：0.922） ◆IEEE信号处理交易（TSP） - （IF：1.57） ◆IEEE电路与系统交易-I：普通论文（CAS-I）---（IF：1.139） ◆IET信号处理（IF：1.250） ◆信号处理（IF：0.669） ◆信号处理：图像通信（IF：1.109） ◆语音通信（IF：1.585）其中IF为影响因子
1.4 国际语音识别技术研究机构 ●
AT＆T error ●ATR http://www.slt.atr.co.jp/index.html BBN /technology/speech_recognition/ ●剑桥大学工程系（CUED） http://mi.eng.cam.ac.uk/ ●卡内基梅隆大学（CMU） ●惠普实验室 http://www./ ●哥伦比亚大学●爱丁堡大学语音技术研究中心 ●ESAT - KULeuven的PSI演讲小组●国际计算机科学研究所（ICSI） ●IBM人类语言技术 http://www./hlt/●IDIAP研究所●INESC-ID Lisboa，口语系统实验室●IRST ●ISIP ●约翰斯·霍普金斯大学（CLSP） ●KTH的演讲，音乐和听力 ●LIMSI●阿尔卡特朗讯（贝尔实验室） http://www.alcatel-/wps/portal/BellLabs ●Microsoft /en-us/groups/speech/●麻省理工学院口语系统 ●俄勒冈大学研究生院（OGI）口语语言理解中心●罗格斯大学语音和语言处理实验室●亚琛工业大学 ●科罗拉多大学博尔德分校（CLEAR） ●谢菲尔德大学 ●SRI●东京工业大学福瑞实验室●伊利诺伊大学厄本那和香槟分校 ●华盛顿大学●埃尔兰根 - 纽伦堡大学●剑桥大学 http://htk.eng.cam.ac.uk/ ●CMU大学 http://www.speech.cs.cmu.edu/●张智星语音识别，机器学习 /jang/ ●科英文安徽大讯飞 /
1.5 国际语音识别技术评测 NIST语言技术评估基准测试
（http://www.nist.gov/speech/tests/index.htm）
1.6 语音识别技术工具包 ◆
AT＆T FSM库 ◆CMU-Cambridge Statistical LM Toolkit ◆CMU Sphinx◆CSLU工具包 ◆CUED HTK ◆爱丁堡语音工具库 ◆KTH WaveSurfer ◆MSState ASR工具包NIST实用软件◆SPRACHcore软件包 ◆SRI语言建模工具包 ◆SoX - 声音交换 ◆转录器 ◆UCL语音文件系统 ◆FBVIEW多通道音频文件观众
1.7 语音识别网站及相关论坛
①/home/forums/message-boards/acoustic-model-discussions
②
③/
④http：//www.ctiforum。 com / voice.html
⑤http://liceu.uab.es/~joaquim/phonetics/fon_anal_acus/herram_anal_acus.html
⑥http://www.phon.ucl.ac.uk/resource/scribe/
1.8主页和博客
1.bill夏的博客： http://ibillxia.github.io/blog/categories/assp/ 这个大神的博客有深度学习的一些东西，有用。
2.zouxy09的博客： /zouxy09/article/category/1218766 zouxy09大神对深度学习和机器学习都有研究，博客质量很高的
3.台湾张智星教授的主页： /jang/里面有一个语音课程：音频信号处理和识别
4.cmu大学的语音组： http://www.speech.cs.cmu.edu/ 里面有很多链接
5. dan ellis教授的主页： http://www.ee.columbia.edu/~dpwe/里面有很多工具箱
6.dan povey大神的主页： /index.html kaldi的资料很多
7.微软邓力老师的主页： /en-us/people/deng/关于深度学习的语音识别资料
8.王德江老师的主页： http://www.cse.ohio-state.edu/~dwang/pnl/software.html 关于语音识别语音分离，音乐分离
9.国外大神SnippyHolloW的github主页: /SnippyHolloW
10.自然语言处理的论坛： /portal.php 非常多的资源
1.9 语音识别与合成
●卡内基梅隆大学CMU语音组 http://fife.speech.cs.cmu.edu/
●约翰斯·霍普金斯大学语言与语音处理组 http://www.clsp.jhu.edu/
●国外比较全的一个语音技术研究的链接 http://mambo.ucsc.edu/psl/speech.html
●加州大学圣巴布拉分校的Allen Gersho教授所在的信号压缩实验室 http：// scl .ece.ucsb.edu / index.htm ●Rutgers大学CAPI中心下的语音识别组 http://www.caip.rutgers.edu/ARPA-SLT
●密歇根州立大学语音处理实验室Deller教授所领导的语音处理研究组 http://www.egr.msu.edu/~deller/speechlab_people.html
●普渡大学语言和语言处理研究组 http：//wavelet.ecn.purdue.edu/~speechg
●日本名古屋工业大学的Keiichi TOKUDA教授，在基于参数的语音合成领域非常有名气的，他们开发的HTS平台目前的应用也非常广泛。 对于研究语音合成和语音识别的人会有帮助。地址如下： http：//www.sp.nitech.ac.jp/ HTS的主页为：http： //hts.sp.nitech.ac.jp /
1.10 语音识别工具箱：
1.kaldi：/
2.htk：http://htk.eng.cam.ac.uk/
3.RWTH：http://www-i6.informatik.rwth-aachen.de/rwth-asr/
4.sphinx：/
5.julius：http://julius.sourceforge.jp/en_index.php
1.11 说话人识别：
1.微软的开源库MSR Identity Toolkit v1.0：/en-us/downloads/a6262fec-03a7-4060-a08c-0b0d037a3f5b/
2.王德江老师的主页也有说话人识别的资料：http://www.cse.ohio-state.edu/~dwang/pnl/software.html
2. 具体补充
1. MFCC相关：
/qq_28006327/article/details/59129110?utm_source=blogxgwz9
/zouxy09/article/details/9156785/
/s/blog_892508d501012px5.html
/wiki/Mel-frequency_cepstrum
/jojozhangju/article/details/18678861
3.附件
附件是计算机领域的学术会议等级排名情况，分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议，基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话，是很值得骄傲的成就。
A类也是非常好的会议了，尤其是一些热门的研究方向，A类的会议投稿多录用率低，部分A类会议影响力逐步逼近A+类会议。B类的会议分两种，一种称为盛会级，参与的人多，发表的论文也多，论文录用难度比上两个级别要低很多，通常是行业内的学者们年度交流的好时机。一种是专业级的小会，圈子往往比较小，但是也有一些相对质量不错的成果发表。另外B类也是一个分水岭，是区分NB成果和普通成果的分界线，往下的C类会议知名度就低很多了，而L级的会议更多。如果不是为了注水，而是追求论文的质量多过数量的话，不建议在L级会议上发表论文。除此以外计算机还有更多的会议不在列表内，这些属于更不入流的会议了
参考：/lrt366/article/details/81349182
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