语音增强：理论与实践 9787564712938 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美罗艾洲，高毅 著

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• 噪声抑制
• 音频处理
• 通信
• 模式识别
• 算法

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出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564712938

商品编码：28467675009

包装：平装

出版时间：2012-12-01

图书基本信息
图书名称	语音增强：理论与实践	作者	(美)罗艾洲,高毅
定价	79.00元	出版社	电子科技大学出版社
ISBN	9787564712938	出版日期	2012-12-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	大32开	商品重量	0.4Kg

内容简介

本书內容来源于我在德州大学达拉斯分校(UniversityofTexas—Dallas)所讲授的语音信号处理课程(我从1999年秋开始讲授该课程)，同时也是笔者在该领域长期研究工作的结晶。目前，该领域除了少量的适合专家阅读的一些书籍以外，并没有一本语音增强方面的教程，因此我在研究生课程中讲授语音增强的基本原理的时候感到十分不便。对于那些希望涉足该领域的学生和语音方面的学者而言，相信他们也会因为很难找到一篇指导性的综述或者介绍性的论文而感到沮丧(近的一篇综述性的论文由Lim和Oppenheim于1979年发表在IEEE会刊上)。于是这成为写作该书的初动因。我对该领域的兴趣来源于我对噪声抑制算法的研究、，这些算法可以帮助听障人士(人工耳蜗植入者)在噪声环境下更好的交流。开发这些噪声抑制算法的关键之处，在于对现有的语音增强算法的局限以及潜力有基本的理解，我相信本书将提供这方面的知识。 本书总共分为十一章，章(引言)中对各章节的内容做了概述。全书内容分为三个部分。部分介绍了数字信号处理以及语音信号的基础知识，为理解语音增强算法做铺垫。第二部分介绍过去20年中所提出的各类语音增强算法。第三部分介绍评估语音增强算法性能的方法和手段。 书中正文部分专门设计了许多的范例以及图片，以帮助读者理解其中的理论。本书附带的光盘包含了一个语音库，很适合用于评估经算法处理后的语音质量和可懂度。主要的语音增强算法也以MATKAB代码的形式随光盘提供。笔者一直认为，利用MATLAB开发算法代码，以及利用通用的语音数据库对新的语音增强算法进行评估，对推动该领域的发展是十分关键和必要的。附录C对光盘的内容进行了详细的介绍。 本书可以用作语音增强的研究生课程的一学期教材。该课程的先修课程包括数字信号处理以及概率论基础，*变量与线性代数。本书也可以作为语音信号处理课程的补充教材，可以选择第四章到第八章，以及第九章和第十章的部分章节来学习。

作者简介

目录

章　引言 第二章　离散信号处理与短时傅立叶分析 第三章　语音产生与感知 第四章　人类对噪声的听觉补偿 第五章　谱减算法 第六章　维纳滤波 第七章　基于统计模型的方法 第八章　子空间算法 第九章　噪声估计算法 第十章　语音增强算法的性能评估 第十一章　语音增强算法比较 附录A　特殊函数与积分 附录B　MMSE估计器的推导 附录C　语音数据加以及MATLAB代码 附录D　术语表

编辑推荐

文摘

序言

聆听世界：感知、解析与重塑的声音之旅 前言 声音，是人类感知世界最直接、最丰富的方式之一。它承载着信息、情感、意图，构筑了我们交流的桥梁，丰富了我们的生活体验。从婴儿咿呀学语到宏大的交响乐章，从远方模糊的呼唤到近处清晰的呢喃，声音以其无限的可能性，穿梭于我们生活的每一个角落。然而，在现实世界中，纯净的声音往往是稀缺的。嘈杂的环境、设备的限制、传输的损耗，都可能使得我们错失重要的信息，模糊了细微的情感，甚至带来不适。 本书并非探讨某种特定技术或方法，而是试图带领读者踏上一场关于“声音”的全面探索之旅。我们将一同深入理解声音的本质，探究其在不同场景下的表现，并思考如何通过各种手段，优化我们接收和理解声音的方式。这是一次关于聆听的深度思考，一次对声音世界的细致剖析，一次对感知边界的挑战与拓展。 第一章：声音的奥秘——从物理现象到感知体验 声音的起源，是振动。当物体振动时，会在其周围介质（通常是空气）中产生疏密波，这些波传播开来，最终被我们的耳朵接收，经过一系列的生理转换，形成我们所感知到的声音。本章将首先从物理学的角度，详细解析声音的三个基本要素：频率（决定音调高低）、振幅（决定响度大小）和波形（决定音色）。我们将深入了解声波的传播规律，包括反射、折射、衍射和干涉等现象，这些现象直接影响着声音在不同环境中的表现。 然而，声音的感知并非纯粹的物理过程。它与我们的大脑、听觉系统以及心理状态紧密相连。我们将探讨人耳的结构及其工作原理，从外耳收集声波，到中耳放大振动，再到内耳将机械能转化为神经信号。更重要的是，我们将深入研究听觉感知的心理学层面。声音如何在大脑中被处理和解读？为什么我们能区分不同的声源，即使它们在物理特性上存在相似之处？我们将探讨遮蔽效应（当两种声音同时存在时，较弱的声音被较强的声音掩盖）、听觉适应（长时间暴露在某种声音下，敏感度下降）以及主观音质评估等概念。了解这些，有助于我们理解为何纯粹的物理信号并不等同于我们所听到的真实声音，以及为何“优化”声音具有如此重要的意义。 第二章：声音的“不完美”——现实世界中的噪音与失真 在自然界和人工环境中，声音很少以理想的状态出现。本章将聚焦于导致声音“不完美”的各种因素，从而为后续的探索奠定基础。 噪音是声音世界中最普遍的干扰。我们将对噪音进行分类，区分环境噪音（如交通声、人声、工业声）、设备噪音（如麦克风底噪、放大器产生的杂音）以及生理噪音（如耳鸣）。我们将深入分析这些噪音的产生机制，了解它们如何影响声音的清晰度和可懂度。例如，低频的轰鸣声如何掩盖细小的语音细节，高频的尖锐噪音如何引起听觉不适。 除了噪音，失真也是影响声音质量的重要因素。我们将探讨线性失真（如频率响应不均匀导致的声音染色）和非线性失真（如削波失真、谐波失真），了解它们是如何改变声音的原始波形，从而影响音色和清晰度。在音频信号处理、信号传输过程中，信号的衰减、带宽限制以及非线性器件的使用，都可能引入失真。 此外，回声与混响也是声音空间感和清晰度的重要组成部分。虽然在某些场景下（如音乐厅），适度的混响可以增加声音的丰满度和空间感，但在需要清晰语音交流的场合（如会议室、电话通信），过度的回声和混响会严重干扰信息的传递。我们将分析这些声学现象的产生机理，以及它们对我们听觉体验的影响。 第三章：捕捉与聆听——声音的输入与原始信号 任何对声音的处理都始于对原始声音信号的捕捉。本章将围绕声音的输入端展开，探讨各种捕捉声音的设备及其工作原理。 麦克风是声音转换为电信号的第一道关卡。我们将介绍不同类型的麦克风，如动圈麦克风、电容麦克风、驻极体麦克风等，分析它们的拾音原理、指向性（全指向、心形、枪型等）以及各自的优缺点，了解它们在不同应用场景下的选择考量。例如，为何在嘈杂环境中需要使用具有窄指向性的麦克风，以减少环境噪音的拾取。 录音设备是将麦克风输出的模拟信号转换为数字信号的关键。我们将介绍模数转换器（ADC）的工作原理，理解采样率和比特深度这两个关键参数对声音质量的影响。更高的采样率和比特深度意味着更精细地捕捉声音的动态范围和频率信息，从而获得更接近原始声音的数字信号。 在声音的输入过程中，前置放大器（Preamp）起着至关重要的作用，它负责将麦克风输出的微弱信号放大到足以进行后续处理的水平，并在此过程中尽量保持信号的纯净。我们将探讨不同类型的前置放大器对声音特性的影响，以及在信号链中合理选择和使用前置放大器的重要性。 此外，阻抗匹配在音频信号传输中也是一个常常被忽视但至关重要的概念，它确保了信号能够高效地从一个设备传输到下一个设备，避免信号的损失和失真。 第四章：聆听的艺术——声音的解析与理解 仅仅捕捉到声音信号是不够的，我们还需要解析和理解它。本章将关注声音信号的内在信息，以及我们如何从信号中提取有用的信息。 声学特征提取是分析声音的基础。我们将介绍一些基本的声学特征，如响度（Loudness）、基频（Fundamental Frequency）、频谱（Spectrum）、梅尔频率倒谱系数（MFCCs）等。理解这些特征，有助于我们量化声音的特性，并为后续的分析打下基础。例如，基频的周期性变化反映了语音的韵律和情感，而MFCCs则能够有效地区分不同语音的音色。 信号处理与分析是解析声音的关键技术。我们将简要介绍一些常用的信号处理技术，如傅里叶变换（Fourier Transform），它能将时域的信号分解成不同频率的成分，让我们看到声音的频谱构成。短时傅里叶变换（STFT）则能够分析信号在不同时间段的频谱变化，非常适合分析语音等随时间变化的信号。滤波器（如低通、高通、带通滤波器）能够选择性地保留或去除某些频率范围的信号，从而实现对声音的“精炼”。 模式识别与机器学习在声音解析中扮演着越来越重要的角色。我们将探讨如何利用这些技术来识别不同的声音事件（如鸟鸣、警报声）、区分不同的语音（如说话人识别）以及理解语音内容（如语音识别）。例如，通过训练模型，计算机可以学会区分特定类型的噪音，或者识别出特定人说话的模式。 第五章：重塑与聆听——声音的优化与再现 既然我们已经理解了声音的奥秘、其“不完美”之处以及如何捕捉和解析，那么我们就能进一步思考如何优化声音，使其更好地服务于我们的需求。本章将聚焦于声音的“再造”与“增强”层面。 音频信号的增强（Audio Enhancement）是一个广阔的领域。我们将探讨一些基础但重要的技术，如降噪（Noise Reduction），它旨在移除或减弱音频信号中的不需要的噪音成分，恢复声音的清晰度。我们将了解不同的降噪算法，如谱减法、维纳滤波等，以及它们各自的优缺点。 去混响（Dereverberation）技术旨在消除或减弱音频信号中的回声和混响，使声音更加清晰，尤其在嘈杂或有回声的环境下。我们将了解一些基本的去混响思路，以及它们如何帮助我们更好地听清语音。 音频信号的修复（Audio Restoration）技术则专注于修复损坏的音频信号，如去除音频中的杂音、划痕、削波等。这对于修复老旧录音、处理损坏的音频文件具有重要的意义。 音质增强（Audio Quality Enhancement）则更侧重于提升声音的整体听感，例如通过均衡（Equalization）来调整不同频率的响度，使声音更加悦耳；或者通过动态范围压缩/扩展（Dynamic Range Compression/Expansion）来调整声音的响度变化范围，使其在不同播放环境下都能获得良好的听感。 声音的合成与复原是更深层次的探索。我们将简要提及语音合成（Speech Synthesis），它能让机器发出人类的语音，以及声音风格迁移（Voice Style Transfer），它允许我们将一种声音的风格应用到另一种声音上。 第六章：声音的应用——从日常生活到专业领域 对声音的理解与优化，其最终目的是为了更好地应用。本章将展示声音在各个领域中的重要作用，以及如何通过对声音的深度理解来推动这些领域的进步。 通信技术是声音应用最直接的领域。从传统的电话通信到现代的VoIP（网络电话）、视频会议，清晰、可懂的语音是信息有效传递的基石。语音编码（Speech Coding）技术，如MP3、AAC等，通过高效地压缩音频数据，使得音频在互联网上传输更加便捷，同时尽量保持声音质量。回声消除（Echo Cancellation）技术在全双工通信中至关重要，它能有效消除通信双方产生的回声，保证流畅的对话。 听觉辅助设备，如助听器，其核心功能便是对声音进行智能处理，补偿听力损失患者的听觉障碍。它们需要识别环境噪音，放大语音信号，并调整音质，使佩戴者能够更好地感知周围的声音。 音乐制作与音频工程领域，对声音的理解与处理是专业核心。从录音、混音到母带处理，每一个环节都离不开对声音的精细控制。声音的空间化（Spatial Audio）技术，如杜比全景声，为用户带来沉浸式的听觉体验，模拟声音在三维空间中的位置和移动。 安防监控与智能系统中，声音信息也扮演着重要角色。例如，通过声音事件检测（Sound Event Detection），系统可以识别出异常声音，如玻璃破碎声、哭喊声、枪声等，从而触发报警。语音识别（Speech Recognition）则让机器能够理解人类的指令，实现人机交互。 医疗健康领域，如听力学，对声音信号的分析有助于诊断和治疗听力疾病。生物医学信号处理中，对生理声音（如心音、肺音）的分析也具有重要的临床价值。 第七章：未来的聆听——挑战与展望 声音的世界永远充满未知与可能。本章将展望声音技术未来的发展方向，并探讨当前面临的挑战。 更智能、更自适应的声音处理将是未来的发展趋势。未来的系统将能够更精准地识别用户需求和环境特点，并自动进行最优的声音处理，例如，在嘈杂的咖啡馆，手机能够自动过滤背景噪音，只保留用户与朋友的对话。 沉浸式音频体验的普及将进一步拓展。随着VR/AR技术的成熟，更加逼真的空间音频技术将为游戏、影视、虚拟现实等领域带来革命性的体验。 更自然的声学交互将成为现实。语音助手将不仅仅是简单的指令接收器，它们将能够理解更复杂的语音指令、更微妙的情感表达，并与用户进行更具人性化的交流。 然而，我们也面临着挑战。计算资源的限制仍然是许多高级声音处理算法实现的瓶颈。隐私问题也日益凸显，如何在利用声音信息的同时保护用户隐私，是我们需要认真思考的问题。数据集的不足以及算法的鲁棒性，尤其在应对极端复杂的声学环境时，仍然是需要不断突破的难关。 结语 声音，是我们与世界互动的媒介，是情感的载体，是信息的传递者。对声音的深入理解，不仅是对科学原理的探索，更是对人类感知能力的延伸。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，去认识声音的本质，理解其在现实世界中的复杂性，并激发对声音优化与应用的思考。愿本书能成为您探索声音奥秘、提升聆听体验的启迪之旅。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《语音增强：理论与实践》，我首先被其厚重的装帧和严谨的排版所吸引。书名直指核心，似乎预示着它将带我们走进语音处理的复杂世界。我之前在一些科研项目中有接触过语音识别和语音合成，但对于“语音增强”这个概念，虽然有所耳闻，却一直没有系统地去了解。这次看到这本书，便觉得是一个绝佳的学习契机。我特别好奇书中会如何阐述“理论”与“实践”之间的联系，是先理论后实践，还是理论与实践并行？是侧重于传统信号处理方法，还是大量篇幅会介绍最新的深度学习模型？我希望书中能清晰地梳理出语音增强技术的发展脉络，从早期的谱减法、维纳滤波，到如今基于神经网络的端到端增强，每个阶段的关键技术和原理都能有详尽的解释。同时，我更期待的是“实践”部分，究竟会提供哪些实际的算法实现、工具库的介绍，还是具体的应用场景分析？这对于我这种希望将理论知识转化为实际技能的学习者来说，至关重要。

评分☆☆☆☆☆

对于我来说，《语音增强：理论与实践》这个书名本身就蕴含着一种探索的魅力。我一直认为，一项技术如果不能落地，那么它的理论再完美也显得有些虚幻。语音增强，这个概念听起来就充满了挑战性，如何在嘈杂的环境中“听”到“真”的声音，这背后一定隐藏着许多精妙的科学原理和工程智慧。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我一步步深入这个领域。我期待在理论部分，能够理解语音信号的特性，了解各种噪声的来源和模型，以及如何从数学和信号处理的角度来分析和处理它们。而实践部分，我更是翘首以盼，希望能看到书中介绍具体的算法实现，哪怕是一些伪代码或者关键步骤的演示，都能极大地帮助我理解。我更关注的是，这本书会如何引导我们去解决实际问题，比如在会议室、在街头、在嘈杂的工厂环境下，如何有效地提升语音的清晰度。我相信，一本好的技术书籍，不仅能传授知识，更能激发读者的思考和创新。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大方，虽然我还没有深入阅读，但仅仅从书名《语音增强：理论与实践》和纸质的触感上，就能感受到这是一本颇具分量的专业书籍。我个人一直对信号处理和人工智能在声音领域的应用很感兴趣，特别是关于如何从嘈杂的环境中提取出清晰可辨的语音，这不仅在日常交流中具有实际意义，在安防监控、智能助手、甚至医学诊断等领域都有广阔的应用前景。看到这样一本涵盖理论和实践的书籍，我充满了期待。我希望它能够系统地介绍语音增强的各种技术，从基础的信号模型、噪声抑制算法，到更先进的深度学习方法，能够有清晰的脉络和深入的讲解。理论部分需要扎实，能够帮助读者建立起坚实的知识体系，而实践部分则至关重要，我希望书中能够提供丰富的案例分析、代码示例，甚至是一些可供参考的实验平台或工具，这样才能真正将理论付诸实践，解决实际问题。这本书的出现，无疑为我提供了一个深入了解语音增强领域的绝佳机会。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《语音增强：理论与实践》让我立刻联想到了许多我在日常生活和工作中遇到的场景。无论是嘈杂的咖啡馆里试图和朋友通话，还是在嘈杂的公共交通工具上听语音播报，抑或是处理一些需要清晰音频的录音资料，语音增强技术的重要性不言而喻。我希望这本书能够系统地解答我一直以来的疑问：语音增强的底层逻辑是什么？是如何通过数学和算法来“过滤”掉不想要的声音，而保留下我们需要的语音的？理论部分，我期待它能从信号处理的基础知识出发，逐步深入到更复杂的技术，例如各种滤波器的原理、降噪算法的演进等。而实践部分，我更是非常看重，希望能看到书中介绍各种常用的算法在实际应用中的效果，甚至是一些具体的代码实现或者工具库的指导，这样我才能真正地将书本上的知识应用到解决实际问题中去，比如如何优化我的录音设备，或者开发一个简单的语音降噪APP。

评分☆☆☆☆☆

拿到《语音增强：理论与实践》这本书，我立刻被其专业的书名所吸引。我一直对声音的奥秘和处理技术充满好奇，而语音增强无疑是其中的一个重要分支。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我更深入地了解声音的世界。在理论方面，我期待它能够清晰地解释语音信号的数学模型，各种噪声的特性，以及如何通过科学的方法来分离和还原目标语音。我希望它能详细介绍从经典信号处理技术到现代机器学习方法在语音增强中的应用，并且解释清楚每种方法的优缺点和适用场景。在实践层面，我更看重的是书中能否提供实际可操作的指导。我希望看到一些具体的算法实现示例，甚至是一些实用的工具库的介绍，能够让我亲手尝试和验证这些技术。对于我而言，一本好的技术书籍，应该能够帮助我建立起坚实的理论基础，同时也能让我具备解决实际问题的能力，这本书的出现，无疑给了我这样的期待。