全书首先概要介绍了传统语音识别理论和经典的深度神经网络核心算法。接着全面而深入地介绍了深度学习在语音识别中的应用，包括"深度神经网络-隐马尔可夫混合模型”的训练和优化，特征表示学习、模型融合、自适应，以及以循环神经网络为代表的若干先进深度学习技术。

俞栋博士是国际电气电子工程师学会会士（IEEE Fellow）、国际计算机学会杰出科学家（ACM Distinguished Scientist）。他现任腾讯人工智能实验室副主任、腾讯公司杰出科学家，并兼任香港中文大学（深圳）、上海交通大学、浙江大学等多所高校的客座/兼职教授。加入腾讯前，他是微软雷德蒙研究院语音与对话系统首席研究员。他是语音识别和深度学习方向的著名学者，出版了两本专著和200多篇论文（google scholar 引用近3万）。他是80余项专利的发明人以及深度学习开源软件CNTK的发起人和主要作者之一。他在基于深度学习的语音识别和分离技术上的一系列开创性工作，极大的推动了语音处理领域的发展。他的工作获得了2005年ACMSE最佳论文奖以及2013年和2016年IEEE 信号处理学会最佳论文奖。俞栋博士曾担任IEEE语音语言处理专业委员会委员、IEEE西雅图分会副主席、和APSIPA杰出讲师，也曾任IEEE/ACM音频、语音及语言处理汇刊和IEEE信号处理杂志等期刊的副编辑、以及多个国际会议的技术委员会和组织委员会成员。