語音信號處理 第3版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙力 著

圖書標籤:

• 語音信號處理
• 信號處理
• 語音識彆
• 數字信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 模式識彆
• 機器學習
• 音頻處理
• 工程技術

店鋪： 北京愛讀者圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111534600

商品編碼：29572553792

包裝：平裝

齣版時間：2016-05-01

基本信息

書名：語音信號處理 第3版

定價：45.00元

作者：趙力

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2016-05-01

ISBN：9787111534600

字數：

頁碼：

版次：3

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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★本書根據作者多年教學及科研實踐的體會，跟蹤語音信號處理的發展動態，並參考近幾年來相關文獻，概括地描述瞭語音信號處理和應用所涉及的各個分支。★教材注重理論緊密聯係實際，不僅有基礎理論，而且還有基本原理和實際係統應用，可讀性好，可教性高。★全書結構按照由淺入深、循序漸進的教學思想寫作，內容全麵生動，深入淺齣，引導學生從掌握基本原理到領會具體應用技術，係統全麵地學習語音信號處理與應用的重要環節。

內容提要

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本書介紹瞭語音信號處理的基礎、原理、方法和應用，以及該學科領域近年來取得的一些新成果、新進展及新技術。全書共分十二章。內容包括：緒論；語音信號處理的基礎知識；語音信號的分析技術；語音信號的矢量量化；隱馬爾可夫模型技術；神經網絡在語音信號處理中的應用；語音編碼；語音閤成；語音識彆；說話人識彆和語種辨識技術；語音信號的情感信息處理技術；語音增強技術。本書不僅可作為高等院校通信與信息專業的教材，還可供從事信號與信息處理、通信、自動控製、模式識彆以及計算機科學等領域的科研人員參考。

目錄

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章 緒論第2章 語音信號處理的基礎知識2.1 語音發音及感知係統2.2 語音信號生成的數學模型2.3語音基本概念與參數2.4 語音信號的數字化和預處理2.5 語音信號處理的應用2.6 思考與復習題第3章 語音信號處理常用算法3.1 矢量量化3.2隱馬爾可夫模型（HMM）3.3 神經網絡3.4 思考與復習題第4章 語音信號分析4.1 概述4.2 語音分幀4.3 語音信號的時域分析4.4 語音信號的頻域分析4.5 語音信號的倒譜分析4.6 語音信號的綫性預測分析4.7語音信號的小波分析4.8 思考與復習題第5章 語音信號特徵提取技術5.1 概述5.2 端點檢測5.3 基音周期估計5.4 共振峰估計5.5 思考與復習題第6章 語音增強6.1 概述6.2 語音特性、人耳感知特性及噪聲特性 6.3 濾波器法6.4 相關特徵法 6.5 非綫性處理法6.6 減譜法6.7 Weiner濾波法6.8 思考與復習題第7章 語音編碼7.1 概 述7.2 語音編碼的評價指標7.3 語音信號的波形編碼7.4 語音信號的參數編碼7.5語音信號的混閤編碼7.6 思考與復習題第8章 語音閤成與轉換8.1 概述8.2 語音閤成算法8.3 文語轉換係統（TTS）8.4 常用語音轉換的方法8.5 語音轉換的研究方嚮8.6 思考與復習題第9章 語音識彆9.1 概述9.2 語音識彆原理和識彆係統的組成9.3 孤立字（詞）識彆係統9.4 連續語音識彆係統的性能評測9.5 思考與復習題0章 說話人識彆10.1 概 述10.2 說話人識彆方法和係統結構10.3 應用VQ的說話人識彆係統10.4 應用DTW的說話人確認係統10.5 應用HMM的說話人識彆係統10.6 應用GMM的說話人識彆係統10.7 尚需進一步探索的研究課題10.8 思考與復習題1章 語音信號情感處理11.1 概述11.2 情感理論與情感誘發實驗11.3 情感的聲學特徵分析11.4 實用語音情感的識彆算法研究11.4.3 高斯混閤模型的基本原理11.5 跨語言的語音情感識彆11.6 應用與展望11.7 思考與復習題2章 語音隱藏12.1 概述12.2 外研究現狀及存在的問題12.3 語音信息隱藏基礎12.4 常用評價指標12.5 基本語音信息隱藏算法12.6 總結與展望12.7 思考與復習題3章 聲源定位13.1 概述13.2 雙耳聽覺定位原理及方法13.3 麥剋風陣列模型13.4 基於麥剋風陣列的聲源定位方法分類13.5 總結與展望13.6 思考與復習題

作者介紹

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文摘

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序言

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智慧之聲的奧秘：從感知到生成，探索人類交流的無限可能 聲音，作為人類傳遞信息、錶達情感、構建社會聯係的基石，其背後蘊藏著令人著迷的科學奧秘。它不僅是我們理解世界、與他人互動的主要媒介，更是連接個體心靈、塑造文化認同的無形紐帶。從呱呱墜地的嬰兒啼哭，到綿綿不絕的情感傾訴；從激昂澎湃的演講，到婉轉動聽的歌謠，聲音以其豐富多樣的形式，記錄著生命的律動，承載著人類的智慧。 然而，我們日常感知到的聲音，往往隻是一個結果。隱藏在這背後的是一個復雜而精密的運作過程。我們的聽覺係統如何接收聲波的微小震動，將其轉化為神經信號？我們的大腦又如何解析這些信號，識彆齣言語、音樂、環境噪音，並賦予其意義？更進一步，我們自身又是如何組織舌、唇、喉等器官，發齣清晰、連貫、富有錶現力的聲音，從而實現有效的溝通？ 這本《智慧之聲的奧秘》將帶領您深入探索聲音的世界，從最基礎的物理聲學原理齣發，逐步揭示聲音産生的機製、傳播的特性，以及人類如何感知、理解和生成聲音的奧秘。我們將一起穿越時空的界限，聆聽宇宙的低語，感受自然的呼吸，更重要的是，去理解人類語言的精妙之處，以及聲音在信息傳遞、情感錶達、藝術創作等諸多領域發揮的不可替代的作用。 第一部分：聲音的物理本質與感知機製 我們將首先從聲音的物理學基礎入手。聲音是什麼？它是一種能量的傳播，以波的形式在介質中（如空氣、水、固體）傳遞。我們將詳細介紹聲波的幾個關鍵屬性： 頻率 (Frequency): 決定瞭聲音的音高。低頻率對應低沉的聲音，高頻率對應尖銳的聲音。我們將探討人類聽覺的頻率範圍，以及不同頻率如何影響我們的感知。 振幅 (Amplitude): 決定瞭聲音的響度。振幅越大，聲音越響。我們將瞭解分貝（dB）作為衡量聲音強度的單位，以及聲音的響度如何影響我們的聽覺舒適度和安全。 波形 (Waveform): 決定瞭聲音的音色。即使頻率和振幅相同，不同的波形也會産生截然不同的聲音，例如區分小提琴和鋼琴的聲音。我們將解析波形的復雜性，以及它如何賦予聲音獨特的“個性”。 相位 (Phase): 描述聲波在空間和時間上的相對位置，對於理解聲音的乾涉和疊加至關重要，尤其是在音樂和音頻工程領域。 接著，我們將把焦點轉嚮人類的聽覺係統。聲音是如何被我們捕捉和處理的？ 外耳、中耳、內耳的協同作用: 從耳廓收集聲波，到鼓膜的震動，再到聽小骨的放大，最後傳遞到內耳的耳蝸。我們將詳細解析耳蝸的精巧結構，以及毛細胞如何將機械振動轉化為電信號。 聽覺神經通路: 這些電信號如何通過聽覺神經傳輸到大腦？我們將追溯聲音信號在腦乾、丘腦，最終到達聽覺皮層的路徑，並瞭解不同腦區在聲音處理中的分工。 感知的重要方麵: 聲音的感知不僅僅是信號的傳遞，還涉及更復雜的認知過程。我們將探討： 音高感知 (Pitch Perception): 如何理解不同頻率的差異，以及聲音的音高如何影響我們的情緒和音樂的和諧。 響度感知 (Loudness Perception): 為什麼我們對不同響度的聲音有不同的反應，以及聲音的響度如何在環境中定位聲源。 音色感知 (Timbre Perception): 為什麼我們能區分不同樂器或不同人的聲音，以及音色在識彆和理解聲音中的作用。 空間聽覺 (Spatial Hearing): 我們如何通過聲音來判斷聲源的方嚮和距離，以及雙耳聽覺在空間定位中的關鍵作用。 掩蔽效應 (Masking Effect): 當兩種聲音同時存在時，一種聲音如何“隱藏”另一種聲音，以及這在日常環境和音頻設計中的意義。 第二部分：人類語音的生成與理解 人類的語言是聲音最神奇、最復雜的應用之一。它不僅是我們思維的載體，更是我們社會互動的核心。本部分將深入剖析人類語音是如何産生的，以及我們的大腦是如何理解這些復雜聲音序列的。 語音産生的生理機製: 呼吸係統 (Respiratory System): 肺部提供的氣流是語音産生的動力源。我們將瞭解呼吸的控製如何影響語音的強度和持續時間。 喉部 (Larynx): 聲帶的振動是産生聲音（濁音）的關鍵。我們將探討聲帶的結構和工作原理，以及如何通過調節聲帶的張力和厚度來改變聲調。 共鳴腔 (Resonating Cavities): 咽部、口腔和鼻腔構成瞭語音的共鳴係統。我們將瞭解這些腔體的形狀和大小如何改變聲音的頻譜，從而産生不同的元音和輔音。 發音器官 (Articulators): 舌、唇、齒、齶等器官的精確配閤，對語音的形成起著至關重要的作用。我們將詳細分析舌尖、舌根、唇部的各種運動，以及它們如何塑造齣不同的輔音（如 /p/, /t/, /k/, /f/, /s/）和元音。 語音的聲學特徵: 不同的語音單元（音素）擁有獨特的聲學特徵。 元音 (Vowels): 主要由共鳴腔的形狀決定，其聲學特徵錶現為基頻和一係列共振峰（Formants）。我們將解析不同元音（如 /a/, /e/, /i/, /o/, /u/）的共振峰模式。 輔音 (Consonants): 産生方式多樣，可能涉及氣流的阻礙、摩擦或閉閤。我們將分析不同類彆輔音（如塞音、擦音、鼻音、流音）的聲學錶現，包括起始的瞬態、持續的噪聲或共振。 聲調和語調 (Tone and Intonation): 語音的音高變化不僅傳遞詞義（如漢語的聲調），還承載著情緒、疑問、肯定等語法和語用信息。我們將探討聲調和語調的聲學模式及其在語言理解中的作用。 語音的感知與理解: 聽覺詞識彆 (Auditory Word Recognition): 大腦如何將連續的聲學信號解析成離散的詞語？我們將介紹語音感知模型，以及大腦如何利用上下文信息、詞匯知識來幫助識彆。 語言理解 (Language Comprehension): 理解語音不僅僅是識彆詞匯，更是理解句子、篇章的語義和語用。我們將探討大腦如何處理句法結構、語義關係，以及如何根據語境推斷說話者的意圖。 語音中的非語言信息: 除瞭語言本身，語音還包含大量的非語言信息，如說話人的性彆、年齡、情緒狀態、健康狀況等。我們將探討這些信息的聲學綫索以及它們如何被我們感知。 第三部分：聲音的應用與未來展望 對聲音的深入理解，催生瞭無數激動人心的應用，並且正在以前所未有的速度推動著科技的進步。 音頻信號處理技術: 語音編碼與壓縮 (Speech Coding and Compression): 如何在保證音質的前提下，最大程度地減小語音數據的體積，以適應存儲和傳輸的需求。這將涉及綫性預測編碼（LPC）、碼激勵綫性預測（CELP）等經典方法，以及現代的深度學習方法。 語音增強與去噪 (Speech Enhancement and Noise Reduction): 如何從嘈雜的環境中提取清晰的語音信號，例如在電話通信、助聽器、車載係統等應用中。我們將瞭解譜減法、維納濾波等傳統方法，以及更為先進的基於深度學習的降噪技術。 語音識彆 (Speech Recognition): 將人類語音轉換為文本。這是人機交互的關鍵技術，從早期的隱馬爾可夫模型（HMM）到如今基於深度神經網絡（DNN）、循環神經網絡（RNN）、Transformer等先進模型。我們將探討其在智能助手、語音輸入、會議記錄等領域的應用。 語音閤成 (Speech Synthesis): 將文本轉換為自然、流暢的語音。它使得機器能夠“說話”，在導航係統、電子書閱讀器、有聲讀物、虛擬客服等領域發揮重要作用。我們將介紹單元選擇閤成、參數閤成以及端到端的深度學習閤成方法。 聲紋識彆 (Speaker Recognition): 識彆或驗證說話人的身份，是安全認證和身份驗證的重要手段。 聲音在藝術、醫學和科學中的作用: 音樂的創作與分析 (Music Composition and Analysis): 聲音是音樂的載體。我們將探討聲音如何被用於創作，以及聲學分析如何幫助理解音樂的結構和情感錶達。 醫學診斷 (Medical Diagnosis): 聽診器捕捉的身體內部聲音（如心音、肺音、腸鳴音）是重要的診斷依據。我們將瞭解聲音在醫學影像（如超聲）和生理信號監測中的應用。 環境監測與保護 (Environmental Monitoring and Protection): 聲音可以反映環境的健康狀況，例如鳥鳴聲、水流聲可以指示生態係統的活力。我們將探討聲音在聲學遙感、噪聲汙染監測等方麵的作用。 動物交流研究 (Animal Communication Research): 動物同樣使用聲音進行交流。通過研究它們的叫聲、鳴唱，我們可以更深入地理解動物的行為和社會結構。 麵嚮未來的展望: 更智能、更自然的人機交互: 語音將成為人機交互最主要的方式之一。未來的智能助手將能夠更準確地理解我們的意圖，並以更具錶現力的方式與我們交流。 個性化與情感化的聲音體驗: 語音閤成將能夠生成更具個性化、情感化、甚至能夠模仿特定人物聲音的語音，為內容創作和娛樂産業帶來新的可能性。 聲音的無障礙傳播: 助聽器、語音識彆和閤成技術的進步，將進一步消除聽力障礙帶來的溝通鴻溝，讓更多人能夠享受聲音帶來的信息和服務。 沉浸式聲音體驗: 空間音頻、全息聲音等技術將創造齣更逼真、更具沉浸感的聽覺體驗，影響電影、遊戲、虛擬現實等領域。 《智慧之聲的奧秘》不僅僅是一本書，它是一次穿越聲音世界、探索人類智慧和感知邊界的旅程。它將為您打開一扇通往聲音科學的窗戶，讓您以全新的視角去理解這個充滿活力、意義非凡的領域。無論您是聲音科學的初學者，還是有一定基礎的專業人士，本書都將為您提供豐富、深入、前沿的知識，激發您對聲音的無限探索與想象。準備好，讓我們一起聆聽，去發現和理解那潛藏在每一個聲音背後的智慧吧！

評分☆☆☆☆☆

這本《語音信號處理（第3版）》確實是經典之作，但如果我以一個初學者的視角來審視它，我會發現它在某些方麵顯得有些“高冷”瞭。書中對於傅裏葉變換、Z變換這些數學基礎的講解可以說是麵麵俱到，每一步推導都清晰嚴謹，對於那些已經有紮實信號處理背景的讀者來說，這無疑是極大的福音。然而，對於我這種更側重於應用和直觀理解的“小白”來說，初次接觸時，大量的公式和抽象的理論模型，真的讓人有些望而卻步。我希望書中能有更多生動的比喻，或者結閤實際的音頻案例，比如，當我們談到窗函數對頻譜泄漏的影響時，如果能配上幾個實際的音頻波形圖和頻譜圖的對比，讓讀者直觀地感受到“為什麼”要用某個窗函數，而不是僅僅停留在數學定義上，那會更加完美。此外，關於語音識彆的前沿部分，雖然提到瞭深度學習的一些基礎概念，但整體上還是偏嚮於傳統方法，對於現代NLP和語音技術交叉領域的最新進展覆蓋得不夠深入，這讓期望緊跟時代潮流的讀者感到略有遺憾。總而言之，這是一本理論紮實、適閤進階的教材，但對入門者的友好度有待加強。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻體係非常紮實，許多經典文獻都被引用，顯示齣作者深厚的學術積澱。對於曆史脈絡的梳理，特彆是對早期語音編碼和識彆技術的發展曆程的描述，具有很高的參考價值。我特彆喜歡它對不同分析方法的對比分析，比如比較瞭時域和頻域分析的優缺點。但是，在麵對當今數據驅動的時代背景下，這本書在“大數據”和“計算資源”對算法選擇的影響這方麵著墨不多。如今，很多語音處理任務已經從依賴精巧的手工特徵轉嚮依賴強大的神經網絡進行端到端學習，這本書的核心思想似乎仍然根植於特徵工程的時代。我希望能看到作者對算力和數據規模如何反哺特徵設計這一循環的討論，而不是僅僅停留在假設理想信道和有限樣本的傳統框架內。它是一部關於“語音信號的物理和數學屬性”的權威著作，但對於“如何利用海量數據馴服語音信號”的現代範式，則顯得有些力不從心，需要讀者自己去銜接後續的機器學習教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖質量堪稱一流，這在技術書籍中是很難得的。清晰的圖錶和規範的數學符號，極大地提升瞭閱讀體驗。在學習語音閤成（TTS）的早期階段模型時，例如關於聲學模型和發音模型的劃分，這本書的邏輯組織非常清晰，層次分明，讓人很容易建立起一個宏觀的認知框架。然而，當我試圖深入研究現代神經語音閤成技術時，就發現這本書的“心有餘而力不足”瞭。從基於HMM的閤成到現在主流的端到端深度學習模型，例如Tacotron、WaveNet這類在業界産生巨大影響的技術，書中僅僅是點到為止，沒有給予足夠的篇幅來詳細解析其核心結構和訓練機製。這使得這本書更像是鎖定在瞭經典信號處理的黃金時代，對於渴望瞭解當前業界最前沿動態的讀者來說，它更像是一個堅實的地基，而不是一座現代化的摩天大樓。它教會瞭我如何“理解”語音的物理本質，但沒有完全教會我如何用最新的“算法”去構建它。

評分☆☆☆☆☆

從一個長期從事音頻信號分析的工程師的角度來看，這第三版相較於前幾版，無疑在體係的完整性和深度上又邁上瞭一個新颱階。它對綫性預測編碼（LPC）和梅爾倒譜係數（MFCC）的闡述，依然是教科書級彆的標準。我特彆欣賞它在聲學特徵提取部分投入的精力，特彆是關於聲道共振峰（Formants）的分析方法，介紹得非常詳盡。但是，我總覺得它在“處理”環節上，也就是如何將這些特徵有效地融入到實際的通信或識彆係統中，這方麵的工程實踐案例略顯不足。比如，在討論噪聲抑製和迴聲消除時，雖然給齣瞭理論模型，但對於實際係統中常見的非理想環境，比如大幅度的信道衰減、多徑效應帶來的復雜影響，處理策略的討論稍顯單薄。我更期望看到一些關於實時性優化和資源受限設備上算法部署的章節。對於我們這些需要將實驗室理論轉化為生産力的人來說，算法的魯棒性和計算復雜度是比理論最優性更迫切關注的問題。希望下一版能在這些工程層麵的權衡和優化上多下功夫。

評分☆☆☆☆☆

作為一名跨界研究者，我關注的是跨學科的融閤。這本書在純粹的信號處理理論上無可挑剔，但當涉及到語音信息論和心理聲學結閤的部分時，我感受到瞭一種明顯的割裂感。比如，書中對人耳聽覺特性的建模，雖然提及瞭梅爾尺度，但未能充分結閤聽覺神經科學的最新發現來指導特徵工程。我期待看到更多關於如何設計“更符閤人耳感知”的特徵的探討，而不隻是停留在計算效率和數學優雅性上。例如，在評估語音質量（如MOS評分背後的機製）時，理論和實驗之間的橋梁不夠緊密。讀完後，我能熟練地進行LPC分析，但我對於“為什麼人會覺得這個處理後的語音聽起來更自然”的深層機製理解仍然停留在錶麵。這本書更偏嚮於“如何做”（How-to）的數學實現，而對“為何如此”（Why-so）的認知科學解釋相對欠缺，這使得它在麵對需要進行主觀聽覺實驗的課題時，顯得有些理論孤立。