语音信号处理 第3版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

赵力 著

图书标签:

• 语音信号处理
• 信号处理
• 语音识别
• 数字信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 模式识别
• 机器学习
• 音频处理
• 工程技术

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111534600

商品编码：29572553792

包装：平装

出版时间：2016-05-01

基本信息

书名：语音信号处理 第3版

定价：45.00元

作者：赵力

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-05-01

ISBN：9787111534600

字数：

页码：

版次：3

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

★本书根据作者多年教学及科研实践的体会，跟踪语音信号处理的发展动态，并参考近几年来相关文献，概括地描述了语音信号处理和应用所涉及的各个分支。★教材注重理论紧密联系实际，不仅有基础理论，而且还有基本原理和实际系统应用，可读性好，可教性高。★全书结构按照由浅入深、循序渐进的教学思想写作，内容全面生动，深入浅出，引导学生从掌握基本原理到领会具体应用技术，系统全面地学习语音信号处理与应用的重要环节。

内容提要

---

本书介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，以及该学科领域近年来取得的一些新成果、新进展及新技术。全书共分十二章。内容包括：绪论；语音信号处理的基础知识；语音信号的分析技术；语音信号的矢量量化；隐马尔可夫模型技术；神经网络在语音信号处理中的应用；语音编码；语音合成；语音识别；说话人识别和语种辨识技术；语音信号的情感信息处理技术；语音增强技术。本书不仅可作为高等院校通信与信息专业的教材，还可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、模式识别以及计算机科学等领域的科研人员参考。

目录

---

章 绪论第2章 语音信号处理的基础知识2.1 语音发音及感知系统2.2 语音信号生成的数学模型2.3语音基本概念与参数2.4 语音信号的数字化和预处理2.5 语音信号处理的应用2.6 思考与复习题第3章 语音信号处理常用算法3.1 矢量量化3.2隐马尔可夫模型（HMM）3.3 神经网络3.4 思考与复习题第4章 语音信号分析4.1 概述4.2 语音分帧4.3 语音信号的时域分析4.4 语音信号的频域分析4.5 语音信号的倒谱分析4.6 语音信号的线性预测分析4.7语音信号的小波分析4.8 思考与复习题第5章 语音信号特征提取技术5.1 概述5.2 端点检测5.3 基音周期估计5.4 共振峰估计5.5 思考与复习题第6章 语音增强6.1 概述6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性 6.3 滤波器法6.4 相关特征法 6.5 非线性处理法6.6 减谱法6.7 Weiner滤波法6.8 思考与复习题第7章 语音编码7.1 概 述7.2 语音编码的评价指标7.3 语音信号的波形编码7.4 语音信号的参数编码7.5语音信号的混合编码7.6 思考与复习题第8章 语音合成与转换8.1 概述8.2 语音合成算法8.3 文语转换系统（TTS）8.4 常用语音转换的方法8.5 语音转换的研究方向8.6 思考与复习题第9章 语音识别9.1 概述9.2 语音识别原理和识别系统的组成9.3 孤立字（词）识别系统9.4 连续语音识别系统的性能评测9.5 思考与复习题0章 说话人识别10.1 概 述10.2 说话人识别方法和系统结构10.3 应用VQ的说话人识别系统10.4 应用DTW的说话人确认系统10.5 应用HMM的说话人识别系统10.6 应用GMM的说话人识别系统10.7 尚需进一步探索的研究课题10.8 思考与复习题1章 语音信号情感处理11.1 概述11.2 情感理论与情感诱发实验11.3 情感的声学特征分析11.4 实用语音情感的识别算法研究11.4.3 高斯混合模型的基本原理11.5 跨语言的语音情感识别11.6 应用与展望11.7 思考与复习题2章 语音隐藏12.1 概述12.2 外研究现状及存在的问题12.3 语音信息隐藏基础12.4 常用评价指标12.5 基本语音信息隐藏算法12.6 总结与展望12.7 思考与复习题3章 声源定位13.1 概述13.2 双耳听觉定位原理及方法13.3 麦克风阵列模型13.4 基于麦克风阵列的声源定位方法分类13.5 总结与展望13.6 思考与复习题

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

智慧之声的奥秘：从感知到生成，探索人类交流的无限可能 声音，作为人类传递信息、表达情感、构建社会联系的基石，其背后蕴藏着令人着迷的科学奥秘。它不仅是我们理解世界、与他人互动的主要媒介，更是连接个体心灵、塑造文化认同的无形纽带。从呱呱坠地的婴儿啼哭，到绵绵不绝的情感倾诉；从激昂澎湃的演讲，到婉转动听的歌谣，声音以其丰富多样的形式，记录着生命的律动，承载着人类的智慧。 然而，我们日常感知到的声音，往往只是一个结果。隐藏在这背后的是一个复杂而精密的运作过程。我们的听觉系统如何接收声波的微小震动，将其转化为神经信号？我们的大脑又如何解析这些信号，识别出言语、音乐、环境噪音，并赋予其意义？更进一步，我们自身又是如何组织舌、唇、喉等器官，发出清晰、连贯、富有表现力的声音，从而实现有效的沟通？ 这本《智慧之声的奥秘》将带领您深入探索声音的世界，从最基础的物理声学原理出发，逐步揭示声音产生的机制、传播的特性，以及人类如何感知、理解和生成声音的奥秘。我们将一起穿越时空的界限，聆听宇宙的低语，感受自然的呼吸，更重要的是，去理解人类语言的精妙之处，以及声音在信息传递、情感表达、艺术创作等诸多领域发挥的不可替代的作用。 第一部分：声音的物理本质与感知机制 我们将首先从声音的物理学基础入手。声音是什么？它是一种能量的传播，以波的形式在介质中（如空气、水、固体）传递。我们将详细介绍声波的几个关键属性： 频率 (Frequency): 决定了声音的音高。低频率对应低沉的声音，高频率对应尖锐的声音。我们将探讨人类听觉的频率范围，以及不同频率如何影响我们的感知。 振幅 (Amplitude): 决定了声音的响度。振幅越大，声音越响。我们将了解分贝（dB）作为衡量声音强度的单位，以及声音的响度如何影响我们的听觉舒适度和安全。 波形 (Waveform): 决定了声音的音色。即使频率和振幅相同，不同的波形也会产生截然不同的声音，例如区分小提琴和钢琴的声音。我们将解析波形的复杂性，以及它如何赋予声音独特的“个性”。 相位 (Phase): 描述声波在空间和时间上的相对位置，对于理解声音的干涉和叠加至关重要，尤其是在音乐和音频工程领域。 接着，我们将把焦点转向人类的听觉系统。声音是如何被我们捕捉和处理的？ 外耳、中耳、内耳的协同作用: 从耳廓收集声波，到鼓膜的震动，再到听小骨的放大，最后传递到内耳的耳蜗。我们将详细解析耳蜗的精巧结构，以及毛细胞如何将机械振动转化为电信号。 听觉神经通路: 这些电信号如何通过听觉神经传输到大脑？我们将追溯声音信号在脑干、丘脑，最终到达听觉皮层的路径，并了解不同脑区在声音处理中的分工。 感知的重要方面: 声音的感知不仅仅是信号的传递，还涉及更复杂的认知过程。我们将探讨： 音高感知 (Pitch Perception): 如何理解不同频率的差异，以及声音的音高如何影响我们的情绪和音乐的和谐。 响度感知 (Loudness Perception): 为什么我们对不同响度的声音有不同的反应，以及声音的响度如何在环境中定位声源。 音色感知 (Timbre Perception): 为什么我们能区分不同乐器或不同人的声音，以及音色在识别和理解声音中的作用。 空间听觉 (Spatial Hearing): 我们如何通过声音来判断声源的方向和距离，以及双耳听觉在空间定位中的关键作用。 掩蔽效应 (Masking Effect): 当两种声音同时存在时，一种声音如何“隐藏”另一种声音，以及这在日常环境和音频设计中的意义。 第二部分：人类语音的生成与理解 人类的语言是声音最神奇、最复杂的应用之一。它不仅是我们思维的载体，更是我们社会互动的核心。本部分将深入剖析人类语音是如何产生的，以及我们的大脑是如何理解这些复杂声音序列的。 语音产生的生理机制: 呼吸系统 (Respiratory System): 肺部提供的气流是语音产生的动力源。我们将了解呼吸的控制如何影响语音的强度和持续时间。 喉部 (Larynx): 声带的振动是产生声音（浊音）的关键。我们将探讨声带的结构和工作原理，以及如何通过调节声带的张力和厚度来改变声调。 共鸣腔 (Resonating Cavities): 咽部、口腔和鼻腔构成了语音的共鸣系统。我们将了解这些腔体的形状和大小如何改变声音的频谱，从而产生不同的元音和辅音。 发音器官 (Articulators): 舌、唇、齿、腭等器官的精确配合，对语音的形成起着至关重要的作用。我们将详细分析舌尖、舌根、唇部的各种运动，以及它们如何塑造出不同的辅音（如 /p/, /t/, /k/, /f/, /s/）和元音。 语音的声学特征: 不同的语音单元（音素）拥有独特的声学特征。 元音 (Vowels): 主要由共鸣腔的形状决定，其声学特征表现为基频和一系列共振峰（Formants）。我们将解析不同元音（如 /a/, /e/, /i/, /o/, /u/）的共振峰模式。 辅音 (Consonants): 产生方式多样，可能涉及气流的阻碍、摩擦或闭合。我们将分析不同类别辅音（如塞音、擦音、鼻音、流音）的声学表现，包括起始的瞬态、持续的噪声或共振。 声调和语调 (Tone and Intonation): 语音的音高变化不仅传递词义（如汉语的声调），还承载着情绪、疑问、肯定等语法和语用信息。我们将探讨声调和语调的声学模式及其在语言理解中的作用。 语音的感知与理解: 听觉词识别 (Auditory Word Recognition): 大脑如何将连续的声学信号解析成离散的词语？我们将介绍语音感知模型，以及大脑如何利用上下文信息、词汇知识来帮助识别。 语言理解 (Language Comprehension): 理解语音不仅仅是识别词汇，更是理解句子、篇章的语义和语用。我们将探讨大脑如何处理句法结构、语义关系，以及如何根据语境推断说话者的意图。 语音中的非语言信息: 除了语言本身，语音还包含大量的非语言信息，如说话人的性别、年龄、情绪状态、健康状况等。我们将探讨这些信息的声学线索以及它们如何被我们感知。 第三部分：声音的应用与未来展望 对声音的深入理解，催生了无数激动人心的应用，并且正在以前所未有的速度推动着科技的进步。 音频信号处理技术: 语音编码与压缩 (Speech Coding and Compression): 如何在保证音质的前提下，最大程度地减小语音数据的体积，以适应存储和传输的需求。这将涉及线性预测编码（LPC）、码激励线性预测（CELP）等经典方法，以及现代的深度学习方法。 语音增强与去噪 (Speech Enhancement and Noise Reduction): 如何从嘈杂的环境中提取清晰的语音信号，例如在电话通信、助听器、车载系统等应用中。我们将了解谱减法、维纳滤波等传统方法，以及更为先进的基于深度学习的降噪技术。 语音识别 (Speech Recognition): 将人类语音转换为文本。这是人机交互的关键技术，从早期的隐马尔可夫模型（HMM）到如今基于深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等先进模型。我们将探讨其在智能助手、语音输入、会议记录等领域的应用。 语音合成 (Speech Synthesis): 将文本转换为自然、流畅的语音。它使得机器能够“说话”，在导航系统、电子书阅读器、有声读物、虚拟客服等领域发挥重要作用。我们将介绍单元选择合成、参数合成以及端到端的深度学习合成方法。 声纹识别 (Speaker Recognition): 识别或验证说话人的身份，是安全认证和身份验证的重要手段。 声音在艺术、医学和科学中的作用: 音乐的创作与分析 (Music Composition and Analysis): 声音是音乐的载体。我们将探讨声音如何被用于创作，以及声学分析如何帮助理解音乐的结构和情感表达。 医学诊断 (Medical Diagnosis): 听诊器捕捉的身体内部声音（如心音、肺音、肠鸣音）是重要的诊断依据。我们将了解声音在医学影像（如超声）和生理信号监测中的应用。 环境监测与保护 (Environmental Monitoring and Protection): 声音可以反映环境的健康状况，例如鸟鸣声、水流声可以指示生态系统的活力。我们将探讨声音在声学遥感、噪声污染监测等方面的作用。 动物交流研究 (Animal Communication Research): 动物同样使用声音进行交流。通过研究它们的叫声、鸣唱，我们可以更深入地理解动物的行为和社会结构。 面向未来的展望: 更智能、更自然的人机交互: 语音将成为人机交互最主要的方式之一。未来的智能助手将能够更准确地理解我们的意图，并以更具表现力的方式与我们交流。 个性化与情感化的声音体验: 语音合成将能够生成更具个性化、情感化、甚至能够模仿特定人物声音的语音，为内容创作和娱乐产业带来新的可能性。 声音的无障碍传播: 助听器、语音识别和合成技术的进步，将进一步消除听力障碍带来的沟通鸿沟，让更多人能够享受声音带来的信息和服务。 沉浸式声音体验: 空间音频、全息声音等技术将创造出更逼真、更具沉浸感的听觉体验，影响电影、游戏、虚拟现实等领域。 《智慧之声的奥秘》不仅仅是一本书，它是一次穿越声音世界、探索人类智慧和感知边界的旅程。它将为您打开一扇通往声音科学的窗户，让您以全新的视角去理解这个充满活力、意义非凡的领域。无论您是声音科学的初学者，还是有一定基础的专业人士，本书都将为您提供丰富、深入、前沿的知识，激发您对声音的无限探索与想象。准备好，让我们一起聆听，去发现和理解那潜藏在每一个声音背后的智慧吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献体系非常扎实，许多经典文献都被引用，显示出作者深厚的学术积淀。对于历史脉络的梳理，特别是对早期语音编码和识别技术的发展历程的描述，具有很高的参考价值。我特别喜欢它对不同分析方法的对比分析，比如比较了时域和频域分析的优缺点。但是，在面对当今数据驱动的时代背景下，这本书在“大数据”和“计算资源”对算法选择的影响这方面着墨不多。如今，很多语音处理任务已经从依赖精巧的手工特征转向依赖强大的神经网络进行端到端学习，这本书的核心思想似乎仍然根植于特征工程的时代。我希望能看到作者对算力和数据规模如何反哺特征设计这一循环的讨论，而不是仅仅停留在假设理想信道和有限样本的传统框架内。它是一部关于“语音信号的物理和数学属性”的权威著作，但对于“如何利用海量数据驯服语音信号”的现代范式，则显得有些力不从心，需要读者自己去衔接后续的机器学习教材。

评分☆☆☆☆☆

作为一名跨界研究者，我关注的是跨学科的融合。这本书在纯粹的信号处理理论上无可挑剔，但当涉及到语音信息论和心理声学结合的部分时，我感受到了一种明显的割裂感。比如，书中对人耳听觉特性的建模，虽然提及了梅尔尺度，但未能充分结合听觉神经科学的最新发现来指导特征工程。我期待看到更多关于如何设计“更符合人耳感知”的特征的探讨，而不只是停留在计算效率和数学优雅性上。例如，在评估语音质量（如MOS评分背后的机制）时，理论和实验之间的桥梁不够紧密。读完后，我能熟练地进行LPC分析，但我对于“为什么人会觉得这个处理后的语音听起来更自然”的深层机制理解仍然停留在表面。这本书更偏向于“如何做”（How-to）的数学实现，而对“为何如此”（Why-so）的认知科学解释相对欠缺，这使得它在面对需要进行主观听觉实验的课题时，显得有些理论孤立。

评分☆☆☆☆☆

这本《语音信号处理（第3版）》确实是经典之作，但如果我以一个初学者的视角来审视它，我会发现它在某些方面显得有些“高冷”了。书中对于傅里叶变换、Z变换这些数学基础的讲解可以说是面面俱到，每一步推导都清晰严谨，对于那些已经有扎实信号处理背景的读者来说，这无疑是极大的福音。然而，对于我这种更侧重于应用和直观理解的“小白”来说，初次接触时，大量的公式和抽象的理论模型，真的让人有些望而却步。我希望书中能有更多生动的比喻，或者结合实际的音频案例，比如，当我们谈到窗函数对频谱泄漏的影响时，如果能配上几个实际的音频波形图和频谱图的对比，让读者直观地感受到“为什么”要用某个窗函数，而不是仅仅停留在数学定义上，那会更加完美。此外，关于语音识别的前沿部分，虽然提到了深度学习的一些基础概念，但整体上还是偏向于传统方法，对于现代NLP和语音技术交叉领域的最新进展覆盖得不够深入，这让期望紧跟时代潮流的读者感到略有遗憾。总而言之，这是一本理论扎实、适合进阶的教材，但对入门者的友好度有待加强。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图质量堪称一流，这在技术书籍中是很难得的。清晰的图表和规范的数学符号，极大地提升了阅读体验。在学习语音合成（TTS）的早期阶段模型时，例如关于声学模型和发音模型的划分，这本书的逻辑组织非常清晰，层次分明，让人很容易建立起一个宏观的认知框架。然而，当我试图深入研究现代神经语音合成技术时，就发现这本书的“心有余而力不足”了。从基于HMM的合成到现在主流的端到端深度学习模型，例如Tacotron、WaveNet这类在业界产生巨大影响的技术，书中仅仅是点到为止，没有给予足够的篇幅来详细解析其核心结构和训练机制。这使得这本书更像是锁定在了经典信号处理的黄金时代，对于渴望了解当前业界最前沿动态的读者来说，它更像是一个坚实的地基，而不是一座现代化的摩天大楼。它教会了我如何“理解”语音的物理本质，但没有完全教会我如何用最新的“算法”去构建它。

评分☆☆☆☆☆

从一个长期从事音频信号分析的工程师的角度来看，这第三版相较于前几版，无疑在体系的完整性和深度上又迈上了一个新台阶。它对线性预测编码（LPC）和梅尔倒谱系数（MFCC）的阐述，依然是教科书级别的标准。我特别欣赏它在声学特征提取部分投入的精力，特别是关于声道共振峰（Formants）的分析方法，介绍得非常详尽。但是，我总觉得它在“处理”环节上，也就是如何将这些特征有效地融入到实际的通信或识别系统中，这方面的工程实践案例略显不足。比如，在讨论噪声抑制和回声消除时，虽然给出了理论模型，但对于实际系统中常见的非理想环境，比如大幅度的信道衰减、多径效应带来的复杂影响，处理策略的讨论稍显单薄。我更期望看到一些关于实时性优化和资源受限设备上算法部署的章节。对于我们这些需要将实验室理论转化为生产力的人来说，算法的鲁棒性和计算复杂度是比理论最优性更迫切关注的问题。希望下一版能在这些工程层面的权衡和优化上多下功夫。