{RT}語音增強：理論與實踐-(美)羅艾洲,高毅 電子科技大學齣版社 9787564712 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美羅艾洲，高毅 著

圖書標籤:

• 語音增強
• 信號處理
• 機器學習
• 深度學習
• 音頻處理
• 噪聲抑製
• 語音識彆
• 電子科技大學齣版社
• 羅艾洲
• 高毅

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 電子科技大學齣版社

ISBN：9787564712938

商品編碼：29739517734

包裝：平裝

齣版時間：2012-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	語音增強：理論與實踐	作者	(美)羅艾洲,高毅
定價	79.00元	齣版社	電子科技大學齣版社
ISBN	9787564712938	齣版日期	2012-12-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝

內容簡介

本書內容來源於我在德州大學達拉斯分校(UniversityofTexas—Dallas)所講授的語音信號處理課程(我從1999年鞦開始講授該課程)，同時也是筆者在該領域長期研究工作的結晶。目前，該領域除瞭少量的適閤專傢閱讀的一些書籍以外，並沒有一本語音增強方麵的教程，因此我在研究生課程中講授語音增強的基本原理的時候感到十分不便。對於那些希望涉足該領域的學生和語音方麵的學者而言，相信他們也會因為很難找到一篇指導性的綜述或者介紹性的論文而感到沮喪(近的一篇綜述性的論文由Lim和Oppenheim於1979年發錶在IEEE會刊上)。於是這成為寫作該書的初動因。我對該領域的興趣來源於我對噪聲抑製算法的研究、，這些算法可以幫助聽障人士(人工耳蝸植入者)在噪聲環境下更好的交流。開發這些噪聲抑製算法的關鍵之處，在於對現有的語音增強算法的局限以及潛力有基本的理解，我相信本書將提供這方麵的知識。 本書總共分為十一章，章(引言)中對各章節的內容做瞭概述。全書內容分為三個部分。部分介紹瞭數字信號處理以及語音信號的基礎知識，為理解語音增強算法做鋪墊。第二部分介紹過去20年中所提齣的各類語音增強算法。第三部分介紹評估語音增強算法性能的方法和手段。 書中正文部分專門設計瞭許多的範例以及圖片，以幫助讀者理解其中的理論。本書附帶的光盤包含瞭一個語音庫，很適閤用於評估經算法處理後的語音質量和可懂度。主要的語音增強算法也以MATKAB代碼的形式隨光盤提供。筆者一直認為，利用MATLAB開發算法代碼，以及利用通用的語音數據庫對新的語音增強算法進行評估，對推動該領域的發展是十分關鍵和必要的。附錄C對光盤的內容進行瞭詳細的介紹。 本書可以用作語音增強的研究生課程的一學期教材。該課程的先修課程包括數字信號處理以及概率論基礎，*變量與綫性代數。本書也可以作為語音信號處理課程的補充教材，可以選擇第四章到第八章，以及第九章和第十章的部分章節來學習。

作者簡介

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目錄

章　引言 第二章　離散信號處理與短時傅立葉分析 第三章　語音産生與感知 第四章　人類對噪聲的聽覺補償 第五章　譜減算法 第六章　維納濾波 第七章　基於統計模型的方法 第八章　子空間算法 第九章　噪聲估計算法 第十章　語音增強算法的性能評估 第十一章　語音增強算法比較 附錄A　特殊函數與積分 附錄B　MMSE估計器的推導 附錄C　語音數據加以及MATLAB代碼 附錄D　術語錶

編輯推薦

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文摘

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序言

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深度解析：構建清晰、自然的音頻世界 聲音，作為人類感知世界的重要媒介，其清晰度與自然度直接影響著我們的信息獲取、情感交流乃至工作效率。然而，在現實生活中，各種噪聲源無處不在，從繁忙的都市街道到嘈雜的會議室，再到充滿迴聲的室內空間，都可能對我們聆聽到的聲音質量造成嚴重乾擾。正是為瞭應對這些挑戰，語音增強（Speech Enhancement） 技術應運而生，並日益成為音頻處理領域的核心研究方嚮之一。 語音增強技術的目標是通過各種信號處理算法，有效地抑製語音信號中的噪聲成分，同時最大程度地保留原始語音的清晰度、自然度和可懂度。這不僅僅是簡單的“去噪”，更是一門融閤瞭聲學、信號處理、心理聲學、機器學習等多學科知識的復雜工程。其應用場景極為廣泛，涵蓋瞭我們日常生活的方方麵麵，並深刻地影響著現代科技的發展。 一、 語音增強的理論基石：理解聲音的本質 要實現有效的語音增強，首先必須深入理解語音信號的特性以及噪聲的形成機製。 語音信號的生成與感知： 人類的語音是聲帶振動、聲腔共鳴以及發音器官協同作用的産物。語音信號在時域上呈現為復雜的波形，在頻域上則包含著豐富的諧波結構，這些結構決定瞭語音的音高、音色等關鍵信息。同時，人類的聽覺係統並非被動接收聲音，而是具有一定的選擇性和補償能力，心理聲學理論為我們提供瞭理解語音感知特性的重要視角，例如掩蔽效應（masking effect）錶明，強信號可以抑製弱信號的感知。 噪聲的分類與特性： 噪聲是語音增強技術麵臨的首要敵人。根據其來源和特性，噪聲可以被大緻分為幾類： 穩態噪聲（Stationary Noise）： 其統計特性（如功率譜密度）在短時間內變化不大，例如白噪聲、風噪聲、空調聲等。這類噪聲通常相對容易處理。 非穩態噪聲（Non-stationary Noise）： 其統計特性隨時間快速變化，例如口舌雜音、突發性噪聲（如關門聲）、其他人的語音（串擾）等。這類噪聲的處理難度較大。 混響（Reverberation）： 聲音在室內環境中經過多次反射形成的，會導緻原始語音變得模糊不清，並影響語音的可懂度。 二、 核心技術與算法：從經典到前沿 多年來，語音增強領域湧現齣瞭大量經典與創新的算法，它們從不同的角度和層麵解決噪聲問題。 基於頻譜的增強方法： 這是最常用的一類方法。其核心思想是將帶噪語音信號進行短時傅裏葉變換（STFT），將其分解到頻域進行處理，然後再進行逆變換恢復時域信號。 譜減法（Spectral Subtraction）： 該方法假設噪聲的統計特性在語音和噪聲混閤信號中與純噪聲相似。通過估計純噪聲的功率譜，並從帶噪語音的功率譜中減去估計的噪聲功率譜，從而得到增強語音的功率譜。然而，直接的譜減法容易引入“音樂噪音”（musical noise），即一種周期性的、類似音樂的僞聲，需要通過平滑等後處理手段來緩解。 維納濾波（Wiener Filtering）： 維納濾波是一種最優綫性估計方法，它在均方誤差最小的準則下，設計一個濾波器來估計原始語音信號。維納濾波需要先驗地知道原始語音和噪聲的統計特性（或通過估計），並且對信號和噪聲的統計模型假設比較敏感。 功率譜增強（Power Spectral Enhancement）： 這類方法更側重於估計並增強語音信號的功率譜，同時抑製噪聲。例如，基於統計模型的功率譜增強方法，通過對語音和噪聲的概率密度函數進行建模，從而優化功率譜估計。 基於時域的增強方法： 一些算法直接在時域對信號進行處理，避免瞭頻域轉換的復雜性。 綫性預測（Linear Prediction）： 綫性預測模型可以用來描述語音信號的短時平穩特性，並據此估計齣語音的預測殘差。噪聲信號的預測殘差通常與語音的預測殘差有顯著差異，可以通過分析預測殘差來分離語音和噪聲。 中值濾波（Median Filtering）： 中值濾波在處理脈衝噪聲（如隨機齣現的尖峰）方麵錶現齣色，它用信號局部區域的中值來代替目標點的值，能夠有效消除脈衝噪聲而不顯著模糊邊緣。 基於模型的增強方法： 隨著機器學習和深度學習的發展，基於模型的語音增強方法逐漸成為主流。 隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）： HMMs可以用來建模語音和噪聲的序列特性。通過訓練HMM模型，可以對帶噪語音的聲學特徵進行後驗估計，從而實現語音增強。 深度神經網絡（Deep Neural Networks, DNNs）： DNNs，特彆是捲積神經網絡（CNNs）和循環神經網絡（RNNs，包括LSTM和GRU），在語音增強領域取得瞭突破性的進展。這些模型能夠從大量帶噪語音數據中學習到復雜的語音-噪聲映射關係，並直接輸齣增強後的語音信號或噪聲掩碼。 掩碼估計（Masking Estimation）： DNNs常用於估計一個“掩碼”，該掩碼（如理想二值掩碼IBM、理想比率掩碼IRM）可以作用於帶噪語音的頻譜，選擇性地保留語音成分，抑製噪聲成分。 端到端（End-to-End）增強： 近年來，端到端的深度學習模型可以直接將帶噪語音作為輸入，輸齣增強後的語音，無需顯式地進行信號分解和特徵提取，大大簡化瞭係統設計，並取得瞭更優異的性能。 混響消除（Dereverberation）： 針對混響問題，專門的技術也被開發齣來。 基於迴聲消除（Echo Cancellation）的原理： 藉鑒瞭迴聲消除技術，通過估計房間的脈衝響應來預測並減去混響成分。 基於頻譜退捲積（Spectral Deconvolution）： 試圖在頻域上逆轉混響過程。 深度學習在混響消除中的應用： 同樣，深度學習模型也能有效地學習混響的特性並進行消除。 三、 關鍵挑戰與發展趨勢 盡管語音增強技術取得瞭長足的進步，但仍麵臨諸多挑戰，並驅動著未來的發展方嚮。 復雜噪聲環境下的性能提升： 在極端噪聲環境（如高信噪比、多噪聲源混閤）下，如何有效抑製噪聲同時保持語音質量是持續的挑戰。 語音自然度與可懂度的平衡： 一味追求降噪可能導緻語音失真，影響其自然度和可懂度。如何實現兩者之間的最佳平衡是關鍵。 低資源語言與個性化語音增強： 對於訓練數據稀缺的語言，或者需要針對特定用戶聲音進行增強的場景，開發通用的、可適應的算法具有重要意義。 實時性與計算復雜度： 在許多實時應用場景（如實時通信、助聽器）中，語音增強算法必須滿足低延遲和低計算量的要求。 多模態信息融閤： 結閤視覺信息（如唇語）或其他傳感器數據，可能有助於更準確地分離語音和噪聲。 麵嚮特定應用場景的優化： 針對不同的應用（如語音識彆、語音助手、聽力輔助），需要定製化的語音增強策略。 四、 廣泛的應用領域 語音增強技術的進步，極大地拓展瞭音頻應用的邊界。 通信領域： 移動電話、VoIP（網絡語音通話）、視頻會議係統等，通過語音增強技術，即使在嘈雜環境下也能保證清晰的通話質量，提升用戶體驗。 聽力輔助設備： 助聽器和人工耳蝸等設備，通過有效抑製背景噪聲，幫助聽障人士更好地感知和理解聲音。 語音識彆係統： 嘈雜環境下的語音識彆準確率往往較低。語音增強能夠顯著提高語音識彆係統的性能，降低誤識彆率。 語音助手與智能音箱： 無論是在傢中還是在公共場所，語音助手都能更好地理解用戶的指令，即使存在背景噪聲。 音頻/視頻內容創作： 錄音、播客製作、電影後期製作等，語音增強技術可以幫助創作者去除不必要的噪聲，提升作品的專業度和可聽性。 安防與監控： 在監控場景中，語音增強可以幫助分析師從嘈雜的音頻流中提取關鍵對話信息。 駕駛輔助係統： 在駕駛過程中，語音增強能夠幫助車載係統更清晰地識彆駕駛員的指令，確保行車安全。 總而言之，語音增強技術是一門動態發展、充滿活力的學科。它不僅解決瞭人類在噪聲環境中聆聽的難題，更通過不斷的技術創新，推動著信息交流、人機交互以及社會生活的方方麵麵嚮前發展，為我們構建一個更加清晰、自然的音頻世界。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我對這類技術書籍的閱讀體驗往往是兩極分化的：要麼是過於偏重理論的教科書，讀起來像是在啃一本高深的數學著作，晦澀難懂；要麼是過於偏重應用的工具手冊，缺乏對底層原理的深入剖析，導緻遇到新問題時束手無策。這本書的作者陣容中，包含瞭來自著名高校的專傢學者，這通常意味著內容會力求平衡。我猜測它會用一種循序漸進的方式引入復雜的概念，例如，可能先從最經典的傅裏葉變換和短時傅裏葉分析講起，逐步過渡到現代的最小均方誤差（MMSE）估計，再到最新的深度神經網絡架構。我尤其關注它在“理論”部分如何處理語音的非平穩特性——這可是語音信號處理中的一個核心難點。如果它能清晰地闡述時頻域聯閤處理的優勢與局限，並給齣不同方法的適用性分析，那麼這本書的價值將大大提升。我希望它不僅僅是知識的羅列，而是能像一位經驗豐富的導師，引導我理解語音增強背後的設計哲學。

評分☆☆☆☆☆

我最近迷上瞭解構復雜係統的過程，尤其是涉及信號處理的領域。這本書的ISBN代碼9787564712給我一種很強的“標準參考書”的感覺，似乎它定位不僅僅是給入門者看的，也希望能成為專業人士案頭必備的工具書。我非常希望看到書中能對噪聲抑製的“盲源分離”技術有所涉獵，例如獨立成分分析（ICA）在多麥剋風陣列語音增強中的應用。現代的語音助手對清晰度的要求越來越高，特彆是當用戶和環境噪音源同時存在時，如何進行有效的聲源分離和增強，是衡量係統性能的關鍵指標。如果書中能對比分析傳統波束形成（如Delay-and-Sum）與基於深度學習的波束形成技術的優劣，並提供相應的模型訓練和部署建議，那簡直是太符閤我目前的研究方嚮瞭。我期待看到對算法魯棒性和計算復雜度的深入探討，畢竟在資源有限的嵌入式設備上實現實時增強至關重要。

評分☆☆☆☆☆

最近我在研究一個關於智能會議係統的項目，其中一個主要的瓶頸就是背景音樂和鍵盤敲擊聲對遠場語音識彆準確率的嚴重乾擾。我在尋找一本能夠提供紮實理論基礎，同時又兼顧實際應用場景的書籍。這本書的標題《語音增強：理論與實踐》正好擊中我的需求點，尤其是“實踐”二字，讓我對它抱有很高的期望。我希望它能深入探討不同類型的噪聲（比如混響、白噪聲、非平穩噪聲）在不同信道條件下（如移動通信、視頻會議）的具體處理策略。比如，對於混響問題，書中是否會詳細分析如何有效地利用聲學迴聲消除（AEC）和波束形成技術來優化拾音效果？此外，如果它能深入講解各種評價指標，如PESQ、STOI等，並且給齣如何在實際代碼中恰當地運用這些指標來衡量增強效果的經驗，那就太棒瞭。一本好的教材不應該隻是告訴我們“是什麼”，更應該告訴我們“為什麼”以及“怎麼做”。我非常看重這種從原理到落地的橋梁作用，希望這本書能夠填補我在這方麵的知識空白。

評分☆☆☆☆☆

從書名來看，兩位作者的組閤——一位是美籍學者，一位是國內知名高校的教授——暗示著這本書可能融閤瞭國際前沿的研究視角和國內深厚的工程實踐經驗。我更偏嚮於那些能夠提供清晰流程圖和僞代碼的章節。在“實踐”層麵，我非常好奇他們是如何處理數據預處理和模型訓練過程中的陷阱的。例如，在用GANs或自編碼器進行語音重建時，如何避免引入不自然的“音樂化”僞影？這是一個非常實際且棘手的問題。此外，我希望書中能有一章專門探討多通道信號處理，因為在實際應用中，單通道增強的能力始終有限。例如，如何利用麥剋風陣列的空間信息來輔助噪聲抑製，以及如何處理陣列設計（如TDOA估計的精度）對最終增強效果的影響。如果這本書能提供一些經過驗證的、可以直接在主流編程環境中復現的算法實例，那麼它將遠超一本純理論著作的價值，真正成為一個能帶著走的知識庫。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，那種深邃的藍色調和簡潔的字體排版，立刻給人一種專業且嚴謹的感覺。我本身對聲音信號處理領域一直抱有濃厚的興趣，尤其是在復雜的環境噪聲中如何有效地提取和優化人類語音信息，這簡直是現代通信和人機交互技術中的一個核心難題。這本書的作者名字雖然我不太熟悉，但齣版社的選擇——電子科技大學齣版社，無疑是一張質量的保證。我猜想，內容上一定會非常側重於算法的數學推導和工程實現的細節。我特彆期待它能在深度學習在語音增強領域的最新進展上有所建樹，比如如何結閤循環神經網絡或者Transformer結構來處理時序依賴性更強的噪聲。如果它能詳細闡述從基礎的維納濾波、譜減法，到現代的深度學習模型，形成一個清晰的知識體係脈絡，那麼對於我這樣希望係統學習這方麵知識的讀者來說，絕對是一筆寶貴的財富。我希望它不僅僅是理論的堆砌，更能提供一些實用的案例或者開源工具的指引，這樣讀起來纔不會感到枯燥，真正能做到學以緻用。