數字語音處理及MATLAB仿真（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張雪英 編

圖書標籤:

• 數字信號處理
• 語音處理
• MATLAB
• 信號分析
• 通信工程
• 模式識彆
• 數字濾波
• 譜分析
• 仿真
• 高等教育

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121280795

版次：2

商品編碼：11938460

包裝：平裝

叢書名： 電子信息科學與工程類專業規劃教材

開本：16開

齣版時間：2016-05-01

用紙：膠版紙

頁數：320

字數：538000

正文語種：中文

內容簡介

本書係統地闡述瞭語音信號處理的原理、方法、技術和應用，同時給齣瞭部分內容對應的MATLAB仿真源程序。全書共14章，第1～6章是基本理論部分，包括語音信號的數字模型、語音信號的短時時域分析、頻域分析及倒譜分析、語音信號綫性預測分析和矢量量化；第7～14章是應用部分，包括語音編碼、語音閤成、語音識彆、語音增強、小波分析、人工神經網絡及獨立分量分析及其在語音信號處理中的應用、語音質量評價和可懂度評價原理及實現。 本書內容全麵，重點突齣，原理闡述深入淺齣，注重理論與實際應用的結閤，可讀性強。 本書可以作為高等院校通信工程、電子信息工程、自動化、計算機技術與應用等專業高年級本科生相關課程的教材，也可供從事語音信號處理研究的研究生和科研人員參考。

作者簡介

張雪英，教授，太原理工大學信息學院博士生導師，長期以來一直從事信息處理、數字語音處理等方麵的教學及研究工作。

目錄

第1章 緒論
1．1 語音信號處理的發展
1．1．1 語音閤成
1．1．2 語音編碼
1．1．3 語音識彆
1．2 語音信號處理的應用
1．3 語音信號處理的過程
1．4 MATLAB在數字語音信號處理中的應用
習題1
第2章 語音信號的數字模型
2．1 語音的發聲機理
2．1．1 人的發聲器官
2．1．2 語音生成
2．2 語音的聽覺機理
2．2．1 聽覺器官
2．2．2 聽覺掩蔽效應
2．2．3 臨界帶寬與頻率群
2．2．4 耳蝸的信號處理機製
2．2．5 語音信號聽覺模型
2．3 語音信號的綫性模型
2．3．1 激勵模型
2．3．2 聲道模型
2．3．3 輻射模型
2．3．4 語音信號數字模型
2．4 語音信號的非綫性模型
2．4．1 綫性模型局限性
2．4．2 幾種非綫性模型
2．4．3 非綫性動力學模型
2．4．4 非綫性模型在語音信號處理中的應用及MATLAB實現
習題2
第3章 語音信號的短時時域分析
3．1 語音信號的預處理
3．1．1 語音信號的預加重處理
3．1．2 語音信號的加窗處理
3．2 短時平均能量
3．3 短時平均幅度函數
3．4 短時平均過零率
3．5 短時自相關分析
3．5．1 短時自相關函數
3．5．2 語音信號的短時自相關函數
3．5．3 修正的短時自相關函數
3．5．4 短時平均幅度差函數
3．6 基於能量和過零率的語音端點檢測
3．7 基音周期估值
3．7．1 基於短時自相關法的基音周期估值
3．7．2 基於短時平均幅度差 函數AMDF法的基音周期估值
3．7．3 基音周期估值的後處理
3．7．4 基音周期估值後處理的MATLAB實現
習題3
第4章 語音信號短時頻域及倒譜分析
4．1 傅裏葉變換的解釋
4．1．1 短時傅裏葉變換
4．1．2 窗函數的作用
4．2 濾波器的解釋
4．2．1 短時傅裏葉變換的濾波器實現形式一
4．2．2 短時傅裏葉變換的濾波器 實現形式二
4．3 短時綜閤的濾波器組相加法
4．3．1 短時綜閤的濾波器組相加法原理
4．3．2 短時綜閤的濾波器組相加法的MATLAB程序實現
4．3．3 短時綜閤的疊接相加法原理及MATLAB程序實現
4．4 語音信號的復倒譜和倒譜分析及 應用
4．4．1 復倒譜和倒譜的定義及性質
4．4．2 復倒譜的幾種計算方法
4．4．3 倒譜的MATLAB實現
4．4．4 語音的倒譜分析及應用
習題4
第5章 語音信號綫性預測分析
5．1 LPC的基本原理
5．1．1 LPC的實現方法
5．1．2 語音信號模型和LPC 之間的關係
5．1．3 模型增益G的確定
5．2 綫性預測分析的解法
5．2．1 自相關法
5．2．2 協方差法
5．2．3 自相關法的MATLAB 實現
5．3 綫譜對LSP分析
5．3．1 LSP的定義和特點
5．3．2 LPC參數到LSP參數的轉換及MATLAB實現
5．3．3 LSP參數到LPC參數的轉換及MATLAB實現
5．4 LPC的幾種推演參數
5．4．1 反射係數
5．4．2 對數麵積比係數LAR
5．4．3 預測器多項式的根
5．4．4 預測誤差濾波器的衝激 響應及其自相關係數
5．4．5 LPC倒譜及其MATLAB實現
習題5
第6章 矢量量化
6．1 矢量量化基本原理
6．1．1 矢量量化的定義
6．1．2 失真測度
6．1．3 矢量量化器
6．2 最佳矢量量化器
6．3 矢量量化器的設計算法及MATLAB實現
6．3．1 LBG算法
6．3．2 初始碼書的選定與空胞腔的處理
6．3．3 已知訓練序列的LBG算法的MATLAB實現
6．3．4 樹形搜索矢量量化器
習題6
第7章 語音編碼原理及應用
7．1 語音編碼的分類及特性
7．1．1 波形編碼
7．1．2 參數編碼
7．1．3 混閤編碼
7．2 語音編碼性能的評價指標
7．2．1 編碼速率
7．2．2 編碼語音質量評價
7．2．3 編解碼延時
7．2．4 算法復雜度
7．3 語音信號波形編碼
7．3．1 脈衝編碼調製PCM
7．3．2 自適應預測編碼APC
7．3．3 G．721編碼及算法實現
7．4 語音信號參數編碼
7．4．1 LPC聲碼器原理
7．4．2 LPC?10編碼器
7．5 語音信號混閤編碼
7．5．1 閤成分析技術和感覺加權濾波器
7．5．2 激勵模型的演變
7．5．3 G．728語音編碼標準簡介
7．6 語音信號寬帶變速率編碼
習題7
第8章 語音閤成
8．1 語音閤成的原理及分類
8．1．1 波形閤成法
8．1．2 參數閤成法
8．1．3 規則閤成法
8．2 共振峰閤成法
8．2．1 級聯型共振峰模型
8．2．2 並聯型共振峰模型
8．2．3 混閤型共振峰模型
8．3 綫性預測參數閤成法
8．4 基音同步疊加法
8．4．1 基音同步疊加PSOLA算法原理
8．4．2 基音同步疊加PSOLA算法實現步驟
8．5 文語轉換係統
8．5．1 文語轉換係統的組成
8．5．2 漢語按規則閤成
習題8
第9章 語音識彆基本原理與應用
9．1 語音識彆係統概述
9．1．1 語音信號預處理
9．1．2 語音識彆特徵提取
9．1．3 語音訓練識彆模型
9．2 HMM基本原理及在語音識彆中的應用
9．2．1 隱馬爾可夫模型
9．2．2 隱馬爾可夫模型的3個基本問題
9．2．3 隱馬爾可夫模型用於語音識彆
9．3 支持嚮量機在語音識彆中的應用
9．3．1 支持嚮量機分類原理
9．3．2 支持嚮量機的模型參數選擇問題
9．3．3 支持嚮量機用於語音識彆的MATLAB實現
習題9
第10章 語音增強原理及應用
10．1 語音和噪聲的主要特性
10．1．1 語音的主要特性
10．1．2 噪聲的特性
10．2 語音增強算法的分類
10．3 單通道語音增強算法及MATLAB仿真實現
10．3．1 譜減法
10．3．2 維納濾波法
10．3．3 最小均方誤差估計法
10．3．4 子空間語音增強算法
10．4 多通道語音增強算法及MATLAB 仿真實現
10．4．1 陣列信號係統模型
10．4．2 麥剋風陣列近場模型與遠場模型
10．4．3 經典麥剋風陣列的語音增強算法
習題10
第11章 小波分析及在語音信號處理中的應用
11．1 基礎理論
11．2 小波的特性
11．2．1 連續小波變換及性質
11．2．2 離散小波變換及性質
11．3 幾種常用的小波及特性
11．3．1 Haar小波
11．3．2 Daubechies(dbN)小波
11．3．3 Mexican Hat(Marr) 小波
11．3．4 Morlet小波
11．3．5 Meyer小波
11．4 小波變換在語音信號處理中的應用
11．4．1 小波分析在語音信號預處理的應用及MATLAB實現
11．4．2 小波分析在語音去噪中的應用及MATLAB 實現
習題11
第12章 人工神經網絡及在語音信號處理中的應用
12．1 人工神經網絡簡介
12．2 人工神經網絡構成
12．2．1 神經元
12．2．2 網絡拓撲
12．2．3 網絡的學習算法
12．3 幾種神經網絡模型及其算法
12．3．1 單層感知器
12．3．2 多層感知器
12．3．3 徑嚮基函數神經網絡
12．3．4 自組織特徵映射神經網絡
12．4 神經網絡在語音信號處理中的應用
12．4．1 RBF神經網絡在語音識彆中的應用及MATLAB 實現
12．4．2 自組織神經網絡在語音編碼中的應用及MATLAB 實現
習題12
第13章 獨立分量分析及在語音信號處理中的應用
13．1 基礎理論
13．1．1 ICA的定義與數學模型
13．1．2 ICA的基本假設、不確定性及求解過程
13．1．3 ICA中信號的預處理
13．1．4 ICA的目標函數
13．1．5 ICA性能評價參數
13．2 經典ICA算法
13．2．1 自然梯度算法
13．2．2 信息最大化法
13．2．3 快速ICA算法 (FASTICA)
13．3 ICA在語音信號處理中的應用及MATLAB實現
13．3．1 INFORMAX算法在語音盲信號分離中的應用及MATLAB實現
13．3．2 FASTICA算法在語音盲信號分離中的應用及MATLAB實現
習題13
第14章 語音質量評價和可懂度評價
14．1 語音質量與可懂度
14．2 語音質量的主觀評價方法
14．3 語音可懂度的主觀評價方法
14．4 語音質量客觀評價方法
14．4．1 時域和頻域分段信噪比的方法及MATLAB 實現
14．4．2 基於LPC客觀評價方法及MATLAB實現
14．4．3 語音質量的感知評價方法（PESQ）及MATLAB實現
14．5 語音可懂度客觀評價方法
14．5．1 加權頻帶信噪比評價方法及MATLAB實現
14．5．2 歸一化協方差評價方法（NCM）及MATLAB 實現
14．5．3 短時清晰度指數評價方法(AI-ST)及MATLAB實現
習題14
附錄A 專業術語縮寫英漢對照錶
附錄B 程序索引
參考文獻

前言/序言

本書第1版於2010年7月齣版，經過5年多的使用，編著者在教學過程中，不斷跟蹤總結教材使用效果，並結閤近幾年語音信號處理技術發展趨勢，對該教材進行瞭修訂和提升。本書第2版中適當增加瞭近幾年新的前沿知識，增加習題，完善瞭實踐內容，旨在進一步提升學生學習本課程的積極性，為培養具有創新實踐能力的人纔打下良好基礎。該教材於2014年被評為“‘十二五’普通高等教育本科國傢級規劃教材”，使用該教材的本科生課程“語音信號處理”是山西省精品資源共享課，對教材的進一步完善也是這門課程建設的內容之一。

在保持第1版教材優點基礎上，第2版具有下列特點：

（1）內容更加全麵，原理深入淺齣，知識結構閤理。

（2）更加突齣新理論的應用案例呈現，不僅有基礎的語音編碼、閤成、識彆和增強的經典理論，而且進一步增加瞭用小波分析、神經網絡、獨立分量分析等近代信號處理新理論和方法對語音信號進行處理和應用，同時增加瞭語音評價的新理論。特彆是新增的後幾章內容，配有程序代碼，既可以激發學生進一步深入學習的興趣，又可以為社會培養語音信號處理人纔打下堅實的基礎。

（3）適用性更廣泛。不僅適用於本科生作為教材，而且由於應用部分的加深，對於通信專業和信號處理方嚮的研究生也適宜作為教材和參考書。

本書主要以高年級本科生和初次學習語音信號處理知識的研究生為讀者對象，注重語音信號處理基礎知識及主要應用的描述，同時對本領域的最新成果也有介紹。全書共14章，第1章是緒論，第2章是語音信號的數字模型，第3章是語音信號的短時時域分析，第4章是語音信號的短時頻域及倒譜分析，第5章是語音信號綫性預測分析，第6章是矢量量化，第7章是語音編碼原理及應用，第8章是語音閤成原理及應用，第9章是語音識彆基本原理與應用，第10章是語音增強原理及應用，第11章是小波分析及在語音信號處理中的應用，第12章是人工神經網絡及在語音信號處理中的應用，第13章是獨立分量分析及在語音信號處理中的應用，第14章是語音質量評價和可懂度評價原理及實現。附錄A是本書中齣現過的專業名詞縮寫、全稱及中文解釋，按照英文字母順序排列，供大傢學習時參考。本書第1～6章屬於基本理論部分，所附的MATLAB程序較多，第7～14章是語音信號處理技術的應用，第1版這部分附的程序較少，第2版在增加新的研究方法基礎上，進一步加大瞭這些方法在語音信號處理應用部分的MATLAB程序。為方便讀者檢索程序,附錄B給齣瞭本書所有程序的索引。

本書前6章內容可以用作工科高校相關專業32～40學時的課程教學，後8章內容可作為本科生選學內容或研究生課程內容。

本書配有電子課件、MATLAB源程序等教學資源，讀者可以登錄華信教育資源網（www.hxedu.com.cn）免費下載。

本書由張雪英教授擔任主編，李鳳蓮、賈海蓉和李鴻燕副教授擔任副主編，程永強教授、馬建芬教授、白靜教授、孫穎博士、黃麗霞博士參編，具體分工是：第1、2、3、4、6、8章由張雪英編寫，第5章和附錄A由李鳳蓮編寫，第7章由程永強編寫，第9章由白靜編寫，第10章由賈海蓉編寫，第11章由孫穎編寫，第12章由黃麗霞編寫，第13章由李鴻燕編寫，第14章由馬建芬編寫。全書由張雪英教授統稿。在本書編寫過程中，特彆是MATLAB程序的調試過程中，得到瞭太原理工大學信息工程學院數字音視頻技術研究中心的一些碩士生和博士生的幫助，在此錶示衷心感謝。

由於編著者水平有限，書中難免存在錯誤之處，敬請讀者批評指正。

編著者

2016年4月

《數字語音信號處理與MATLAB實現》 引言 語音，作為人類最自然、最直接的交流方式，蘊含著豐富的信息。對語音信號進行深入的理解、分析和處理，不僅是人工智能、通信、醫學等領域研究的重要基石，也是現代社會諸多技術應用的核心驅動力。本書旨在為讀者提供一個全麵而係統的數字語音信號處理理論框架，並輔以MATLAB這一強大的工程計算軟件進行實踐操作，從而幫助讀者掌握語音信號處理的核心技術，並能獨立完成相關的仿真項目。 本書特色與內容梗概 本書以理論講解與實踐應用相結閤為指導思想，力求使讀者在理解語音信號處理基本原理的同時，也能熟練運用MATLAB工具解決實際問題。全書內容緊密圍繞數字語音信號的産生、采集、分析、增強、識彆及應用展開，逐步深入，由淺入深。 第一部分：語音信號基礎 語音的産生與感知： 深入探討人體的發聲器官如何産生語音，包括聲道的建模、聲帶振動的物理機製等。同時，介紹人耳的聽覺感知特性，例如掩蔽效應、頻率選擇性等，為後續的信號處理算法設計提供生理學依據。 數字語音信號模型： 闡述將連續語音信號轉換為離散數字信號的過程，包括采樣定理、量化誤差分析等。詳細介紹常用的語音信號模型，如源-唱子模型、綫性預測模型（LPC）等，為理解語音信號的內在結構奠定基礎。 語音信號的預處理： 講解在進行深入分析之前，對原始語音信號進行必要的淨化和轉換。這包括信號的歸一化、去直流、加窗（如漢明窗、海寜窗）以減少頻譜泄露、以及分幀處理以捕捉語音信號的時變特性。 第二部分：語音信號的時域與頻域分析 時域分析技術： 介紹描述語音信號在時間軸上變化的分析方法，例如零交叉率（ZCR）用於區分清音和濁音，能量分析用於檢測語音段。 頻域分析技術： 深入講解語音信號在頻率域的特徵。詳細介紹傅裏葉變換（FT）及其快速算法（FFT）在語音分析中的應用，包括短時傅裏葉變換（STFT）以分析語音信號的時頻特性。討論頻譜、功率譜、倒頻譜等概念及其在語音分析中的意義。 特徵提取： 這是語音處理的核心環節。本書將詳細介紹多種重要的語音特徵提取方法，包括： 綫性預測編碼（LPC）： 詳細闡述LPC模型的工作原理，包括自相關法、協方差法等求解預測係數的方法，以及如何利用預測殘差和預測係數來錶示語音。 梅爾頻率倒譜係數（MFCC）： 重點介紹MFCC的計算流程，包括預加重、加窗、FFT、梅爾濾波器組、對數能量以及倒譜運算。解釋MFCC為何能更好地模擬人耳的聽覺特性，是語音識彆中最常用的特徵之一。 感知綫性預測（PLP）： 介紹PLP的原理，它在MFCC的基礎上進一步考慮瞭聽覺掩蔽效應，通常能獲得更好的識彆性能。 其他特徵： 簡要介紹如差分MFCC（ΔMFCC）、語音基頻（F0）、共振峰等特徵，並說明其在特定應用場景下的優勢。 第三部分：語音信號的增強與恢復 噪聲抑製： 探討如何去除語音信號中的噪聲，以提高語音的清晰度和可懂度。 譜減法： 詳細介紹譜減法的原理，包括背景噪聲估計、減噪過程以及僞影的控製（如過減噪、音樂噪聲）。 維納濾波： 介紹維納濾波器的原理，包括信號與噪聲的統計特性估計，以及其在平穩和非平穩噪聲抑製中的應用。 基於深度學習的噪聲抑製： 簡要介紹近年來興起的基於深度神經網絡（DNN）的噪聲抑製技術，例如使用捲積神經網絡（CNN）或循環神經網絡（RNN）來學習噪聲和乾淨語音之間的映射關係。 迴聲消除： 講解在通信或會議係統中，如何消除由揚聲器聲音迴傳到麥剋風産生的迴聲。介紹自適應濾波器的原理，如最小均方（LMS）算法、歸一化最小均方（NLMS）算法，及其在迴聲消除中的應用。 語音消重疊： 討論如何分離兩個或多個說話人同時說話産生的混閤語音信號，這是一個具有挑戰性的問題。 第四部分：語音閤成與語音識彆 語音閤成（Text-to-Speech, TTS）： 拼接閤成： 介紹基於單元語音片段（如音素、音節、半音節）的拼接閤成方法，包括數據庫的構建、單元的選擇和連接。 參數閤成： 闡述如何利用語音模型（如LPC模型）根據文本生成的語音參數，再閤成語音。 基於深度學習的閤成： 介紹端到端的深度學習閤成方法，如WaveNet, Tacotron等，展示其在生成自然流暢語音方麵的巨大潛力。 語音識彆（Automatic Speech Recognition, ASR）： 隱藏馬爾可夫模型（HMM）： 詳細講解HMM在語音識彆中的核心地位，包括狀態、轉移概率、觀測概率等概念。介紹HMM-GMM（高斯混閤模型）和HMM-DNN（深度神經網絡）混閤模型。 動態時間規整（DTW）： 介紹DTW算法用於解決語音信號在時間上的伸縮問題，實現語音模闆與待識彆語音的匹配。 基於深度學習的識彆： 重點介紹近年來語音識彆領域取得突破性進展的深度學習方法，如CTC（Connectionist Temporal Classification）、Attention-based模型（如Transformer），以及端到端的ASR係統。 第五部分：MATLAB在語音信號處理中的應用 MATLAB語音處理工具箱介紹： 詳細介紹MATLAB內置的語音處理相關函數和工具箱，包括 `wavread`/`audioread`（讀取語音）、`wavwrite`/`audiowrite`（寫入語音）、`fft`（傅裏葉變換）、`spectrogram`（譜圖）、`melcepstrum`（MFCC計算）、`filterbank`（濾波器組設計）等。 實例分析與代碼實現： 結閤前麵理論部分講解的算法，通過具體的MATLAB代碼示例，演示如何實現語音信號的加載、可視化、特徵提取、噪聲抑製、語音閤成和簡單的語音識彆。例如，從加載一段帶有噪聲的語音文件開始，應用譜減法進行降噪，然後提取MFCC特徵，並演示如何用這些特徵構建一個簡單的語音指令識彆器。 仿真與評估： 講解如何使用MATLAB進行實驗設計，對不同算法的性能進行評估，例如使用語音質量評價指標（如PESQ, STOI）或識彆率等。 結論 本書力求通過理論深度與實踐廣度相結閤的方式，為廣大讀者，無論是高校學生、科研人員還是工程師，提供一個紮實而實用的數字語音信號處理學習平颱。通過本書的學習，讀者將能夠深刻理解語音信號的內在規律，掌握先進的語音處理技術，並能靈活運用MATLAB工具將其轉化為實際應用，從而在人工智能、通信、多媒體等眾多前沿領域大展身手。 誰適閤閱讀本書？ 對數字信號處理有基礎瞭解，希望深入研究語音信號處理方嚮的在校學生。 從事語音識彆、語音閤成、語音通信、音頻信號處理等領域的研發人員。 對人工智能、人機交互等交叉領域感興趣的研究者。 任何希望通過MATLAB學習和實踐語音處理技術的工程師或愛好者。 本書期待成為您在數字語音信號處理領域的良師益友，陪伴您探索語音世界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計我倒是挺喜歡的，簡潔大方，沒有那種花裏鬍哨的圖案，一看就是一本認真講技術的書。書的裝訂質量也不錯，拿在手裏很有分量，翻頁的時候也很順暢，不像有些書，容易掉頁或者紙張很薄，感覺很容易損壞。我最看重的是書籍的整體排版，字體大小適中，行間距也很舒服，長時間閱讀也不會覺得眼睛疲勞。裏麵的插圖和公式排版也很清晰，我之前看過的某些書，公式經常擠在一起，看半天都看不懂，這本書在這方麵做得就很好，讓人能夠專注於理解內容本身。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對數字語音處理充滿興趣的學習者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹該領域知識的教材。這本書的“第2版”讓我對內容的全麵性和更新程度寄予厚望。我希望它能夠從最基礎的信號處理理論講起，逐步深入到語音信號的特性分析、特徵提取、模型構建以及相關的應用技術，並且能夠清晰地闡述背後的數學原理和算法思想，讓我能夠建立起紮實的專業基礎。

評分☆☆☆☆☆

從書的印刷質量和紙張來看，這是一本非常用心的齣版物。紙張的厚度適中，既不會顯得太薄透，也不會太厚重，手感非常舒適。印刷的字跡清晰銳利，即便是小號字體也易於辨認，長期閱讀也不會造成視覺疲勞。封麵設計簡潔大氣，色彩搭配也很協調，給人一種專業、嚴謹的感覺。這些細節雖然看似微小，但卻能夠極大地提升讀者的閱讀體驗。

評分☆☆☆☆☆

雖然我還沒有深入閱讀這本書的每一個章節，但僅從我初步翻閱的幾頁來看，作者在內容組織上花瞭不少心思。章節之間的邏輯銜接非常自然，就像一條清晰的綫索，引領讀者一步步深入到數字語音處理的海洋。特彆是對於一些核心概念的引入，作者似乎采用瞭由淺入深、層層遞進的方式，這對於初學者來說是非常友好的。我之前接觸過一些相關內容，但總是覺得概念模糊，難以形成係統的認識，這本書的結構化講解，有望幫我打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，一本好的技術書籍，不僅要有紮實的理論基礎，還要有清晰的邏輯結構和豐富的實踐案例。這本書的“第2版”更是讓我對它的內容更新和技術前沿性充滿瞭信心。我希望它能夠引領我深入瞭解數字語音處理的最新進展，例如最新的深度學習在語音領域的應用，以及在語音閤成、語音分離等方麵的一些突破性技術。

評分☆☆☆☆☆

這本書的章節標題和目錄設計，讓我能夠快速定位到自己感興趣的內容。我一直對語音信號的特徵提取和降噪技術比較感興趣，希望這本書能夠提供比較全麵和深入的講解。我之前也閱讀過一些相關的文獻，但總覺得不夠係統，希望這本書能夠將這些零散的知識點整閤起來，形成一個完整的知識體係。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書的第一感覺就是“厚實”。這可不是貶義，而是說它內容一定非常充實。從目錄來看，涵蓋瞭數字語音處理的各個重要方麵，從基礎的信號理論到高級的特徵提取和識彆算法，基本上應有盡有。我特彆期待它在MATLAB仿真部分的內容，這對我實際操作和驗證理論非常有幫助。我之前也看過一些講解理論的書，但總是覺得缺乏實踐的落腳點，而這本書明顯是理論與實踐相結閤的典範，能夠幫助我們從“知道”變成“做到”。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在語音識彆領域摸爬滾打多年的工程師，我一直在尋找一本能夠提供前沿知識和實用技巧的參考書。這本書的“第2版”字樣讓我對它的內容更新充滿期待。數字語音處理領域發展迅速，算法和技術日新月異，如果一本書的內容停留在幾年前，那價值就會大打摺扣。希望這一版的更新能夠涵蓋最新的研究成果和行業趨勢，讓我能夠跟上技術的步伐。

評分☆☆☆☆☆

我對於數字語音處理的某些高級算法，比如語音編碼標準和聲紋識彆技術，一直存在一些睏惑。我希望這本書能夠以一種更易於理解的方式來講解這些復雜的概念，並且最好能提供相關的MATLAB仿真代碼，讓我能夠通過實際操作來檢驗和鞏固所學知識。一本好的教材，應該能夠幫助讀者不僅“知道”是什麼，更能“理解”為什麼，並且“學會”如何去做。

評分☆☆☆☆☆

我最看重一本書的“實用性”。理論知識固然重要，但如果不能應用到實際問題中，那其價值也會受到影響。這本書在MATLAB仿真的部分，我想會是它的一個亮點。通過具體的代碼示例和仿真結果，我不僅能理解抽象的理論概念，還能親手實踐，加深對算法原理的理解。這對於我開發實際的語音應用非常有幫助，能夠省去很多自己摸索的時間。

評分☆☆☆☆☆

書有破損

評分☆☆☆☆☆

書寫的一般般，裏麵的程序也一般般。

評分☆☆☆☆☆

挺好噠，為瞭畢設學學學！

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

還不錯的書，找個時間細看吧。

評分☆☆☆☆☆

書有破損

評分☆☆☆☆☆

這本書很好，值得購買然後慢慢閱讀，增廣知識麵，15個字

評分☆☆☆☆☆

感覺內容不是太充實，細節關注度不夠。

評分☆☆☆☆☆

配閤matlab的實用圖書，對理論聯係實際非常有幫助