语音信号处理与识别 畅销书籍 通信教材 正版 严勤,吕勇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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严勤，吕勇 著

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店铺： 智胜图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105834

商品编码：29793846415

包装：平装

出版时间：2015-12-01

基本信息

商品名称：	语音信号处理与识别 畅销书籍 通信教材 正版	开本：
作者：	严勤,吕勇	页数：
定价：	62.00元	出版时间：	2015-12-01
ISBN号：	9787118105834	印刷时间：
出版社：	防工业出版社	版次：	1
商品类型：		印次：

插图目录内容提要

　　严勤、吕勇编*的《语音信号处理与识别》系统介绍语音信号处理的理论、方法和应用，着重讨论英语口音的分析与转换、语音增强和鲁棒语音识别。全书共分10章，内容包括语音信号处理概述、语音信号模型及声学特征、鲁棒语音识别的基本方法、英语口音的声学差异、英语口音的声学分析、英语口音转换、基于共振峰曲线和谐波噪声模型的语音增强、基于特征补偿的鲁棒语音识别、基于矢量泰勒级数的多环境模型自适应算法和基于多项式回归的模型自适应算法。
　　本书可供信息与通信工程、计算机科学与技术等专业的教师、科研人员以及研究生使用。

编辑推荐作者介绍

《通信原理与技术》 深入浅出，系统讲解通信领域核心知识，助力您成为通信技术专家。 在信息爆炸的时代，通信技术如同信息时代的血脉，支撑着人类社会的飞速发展。从最初的电报到如今的5G、物联网，通信技术的每一次飞跃都极大地改变了我们的生活方式和工作模式。本书《通信原理与技术》旨在为广大通信工程专业的学生、从业人员以及对通信技术感兴趣的读者提供一个系统、全面、深入的学习平台。我们力求以清晰的逻辑、丰富的案例和严谨的论述，帮助您构建起坚实的通信理论基础，并掌握解决实际通信工程问题的能力。 本书内容概览： 本书内容涵盖了通信系统的基本原理、关键技术以及前沿发展。我们将从最基础的信号与系统理论出发，逐步深入到模拟通信、数字通信、信息论、编码理论、现代移动通信系统等核心领域。 第一部分：通信系统的基础 第一章 信号与系统： 任何通信系统的基础都离不开信号。本章将详细介绍连续时间信号和离散时间信号的分类、特性及其数学表示，如傅里叶级数、傅里叶变换、拉普拉斯变换和Z变换等，这些是分析和处理信号的强大工具。同时，我们将深入探讨线性时不变（LTI）系统的基本性质，如因果性、稳定性、时不变性和线性，并通过差分方程和微分方程来描述和分析系统。我们还会介绍卷积的概念，它是 LTI 系统响应的核心。 第二章 概率论与随机过程： 在实际通信系统中，信号往往受到噪声的干扰，并且信道具有随机性。因此，理解概率论和随机过程是分析通信系统性能不可或缺的一环。本章将涵盖随机变量、概率分布、期望、方差等基本概念，并重点介绍平稳随机过程、马尔可夫过程等在通信系统建模中的应用，如高斯白噪声的特性及其在信道中的影响。 第二部分：模拟通信系统 第三章 振幅调制（AM）： AM 是一种最简单的调制方式。本章将详细讲解其原理，包括普通调幅（DSB-LC）、双边带抑制载波（DSB-SC）和单边带（SSB）等多种调幅技术，并分析它们的频谱特性、功率效率以及在接收端的解调方法（如包络检波、相干解调）。我们将探讨 AM 系统的优缺点及其适用场景。 第四章 角调频（FM）与脉冲幅度调制（PAM）： FM 调制通过改变载波的频率来传输信息，具有更好的抗噪声性能。本章将深入剖析 FM 的调制和解调原理，包括窄带 FM 和宽带 FM，并介绍其优点和缺点。此外，我们还将触及脉冲幅度调制（PAM），作为数字通信的重要基础。 第三部分：数字通信系统 第五章 基带传输与信道编码： 数字通信的核心在于将信息转化为数字信号并在信道中传输。本章将重点介绍基带传输的基本技术，包括脉冲编码调制（PCM）的采样、量化和编码过程。我们将深入探讨不同的信道编码技术，如汉明码、卷积码和Turbo码，以及它们如何通过增加冗余来提高传输的可靠性，对抗信道中的错误。 第六章 带通传输与多路复用： 在实际通信中，信息往往需要在带通信道上传输。本章将讲解数字信号的带通传输原理，包括各种数字调制方式，如幅移键控（ASK）、频移键控（FSK）和相移键控（PSK），以及它们在不同信道条件下的性能表现。我们还将介绍时分多路复用（TDM）和频分多路复用（FDM）等技术，以实现多个用户共享同一通信信道的目的。 第七章 接收机性能分析： 评估数字通信系统性能的关键在于其接收机的能力。本章将深入分析接收机在存在噪声和干扰时的性能，包括误码率（BER）的计算和分析。我们将介绍最佳接收机的概念，并讨论不同调制解调方式的性能对比，帮助读者理解在不同场景下选择最合适的通信方案。 第四部分：信息论与编码 第八章 信息论基础： 信息论是通信系统的理论基石。本章将从信息熵的概念出发，介绍信息量、信源编码、信道容量等核心理论。我们将深入理解香农信息论，特别是信道容量的意义，以及它对通信系统设计所带来的根本性限制和指导。 第九章 信源编码与信道编码： 本章将进一步扩展信源编码和信道编码的理论与实践。在信源编码方面，我们将介绍霍夫曼编码、算术编码等无损压缩技术，以及预测编码、变换编码等有损压缩技术。在信道编码方面，除了前一章提到的编码，我们将进一步探讨纠错码的原理和应用，例如循环码、BCH码和RS码。 第五部分：现代通信系统 第十章 移动通信系统： 随着移动通信的飞速发展，其技术原理和系统架构已成为通信领域的重要研究方向。本章将深入探讨移动通信系统的基本原理，包括蜂窝网络结构、信道复用技术（FDMA、TDMA、CDMA、OFDMA），以及多径效应、衰落等移动信道特有的挑战。我们将回顾第一代到第四代移动通信技术（1G-4G）的发展历程，并为理解第五代（5G）及未来技术奠定基础。 第十一章 光纤通信： 光纤通信以其高带宽、低损耗等优势，已成为现代通信网络的主干。本章将介绍光纤作为传输介质的特性，包括光信号的产生、传输和接收。我们将讨论光纤通信系统的基本组成，如光源、调制器、光纤传输、光电探测器以及光放大器等，并分析光纤通信的优势和局限性。 第十二章 无线通信与网络： 本章将聚焦于各种无线通信技术，包括Wi-Fi、蓝牙以及卫星通信等。我们将探讨这些技术的工作原理、频段分配、接入控制机制以及它们在构建无线局域网（WLAN）、个人区域网（PAN）等方面的作用。此外，我们还将简要介绍现代通信网络架构，如分组交换、路由选择等，为理解复杂的通信网络提供视角。 本书特色： 系统性与全面性： 本书内容按照通信系统从基础到高级、从原理到应用，进行系统梳理，力求覆盖通信工程专业的核心知识体系。 深入浅出： 我们采用由浅入深、循序渐进的讲解方式，将复杂的通信理论用清晰易懂的语言和图示呈现，即使是初学者也能快速掌握。 理论与实践结合： 本书不仅讲解理论，还通过丰富的工程实例和应用场景，帮助读者理解理论在实际通信系统设计和优化中的作用。 数学严谨性： 在保证可读性的同时，本书也保持了必要的数学严谨性，确保理论分析的准确性。 前沿性： 本书在介绍经典通信理论的同时，也融入了部分现代通信技术的发展趋势和前沿技术，帮助读者了解通信领域的未来发展方向。 本书适合读者： 通信工程、电子信息工程等相关专业的在校学生： 作为教材或参考书，帮助学生系统学习通信原理，为专业课程学习打下坚实基础。 通信行业的研究人员和工程师： 帮助巩固和深化理论知识，了解新的技术和方法，提升专业技能。 对通信技术感兴趣的广大科技爱好者： 通过本书，可以系统了解通信技术的运作原理，拓展科技视野。 学习本书，您将获得： 扎实的通信理论功底： 掌握信号与系统、概率论、信息论等基础理论，理解通信系统的数学模型和分析方法。 清晰的通信系统架构认知： 理解模拟通信、数字通信、移动通信、光纤通信等各类通信系统的组成、工作原理和技术特点。 解决实际通信问题的能力： 能够运用所学知识分析和解决通信系统设计、性能评估和故障排除等实际问题。 洞察通信技术发展趋势： 了解当前通信技术的热点和未来发展方向，为个人职业发展提供指引。 《通信原理与技术》 期待与您一同探索信息传递的奥秘，助力您在通信技术的广阔领域中乘风破浪，成就卓越！

评分☆☆☆☆☆

从整体来看，这本书的深度和广度达到了一个令人赞叹的高度。它不仅覆盖了传统的语音信号处理技术，比如滤波器设计、谱分析等，更将现代的机器学习和深度学习方法有机地融入了整个体系。我惊喜地发现，作者在讲解循环神经网络（RNN）和Transformer结构应用于语音识别时，并没有简单地套用其他领域的知识，而是结合了语音信号的时序特性进行了专门的阐述，这显示了作者深厚的专业积累和独到的见解。这本书已经超越了一本普通教材的范畴，它更像是一部结合了历史脉络、理论精髓和未来趋势的专业参考手册。对于任何想要在这个领域有所建树的人来说，这本书无疑是案头必备的“定海神针”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，最让我印象深刻的是它对理论与实践结合的重视程度。很多教材往往停留在纯理论的推导，但这本书显然在这方面做了大量的努力。书中穿插了许多实际工程中的案例分析，比如如何处理带有背景噪声的语音数据，如何优化实时识别系统的延迟等等。这些内容不是空泛的理论，而是实实在在、能立刻在项目代码中找到对应思想的指导。我记得有一次在调试一个小型语音助手项目时遇到了瓶颈，反复研究了书中关于特征提取部分的章节后，我茅塞顿开，马上调整了梅尔频率倒谱系数（MFCC）的计算参数，效果立竿见影。这种“读完就能用”的感觉，在技术书籍中是相当难得的。它不仅仅是知识的堆砌，更像是一位经验丰富的老工程师在手把手地教你如何避开常见的“坑”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和注释细节体现了作者对读者的尊重。在很多关键公式旁边，作者没有直接跳到结论，而是会用一些非常精炼的文字解释这个公式背后的物理意义或者计算动机。这在很大程度上降低了阅读的挫败感。而且，书中引用了很多最新的研究成果，但引用的方式非常得体，既展示了前沿性，又没有让正文的流畅性被打断。我特别喜欢它在某些高级主题（比如深度神经网络在声学建模中的应用）的处理方式：先给出核心思想的概述，然后鼓励读者去查阅更专业的论文，这种做法既保证了教材的普适性，又为有志于深入研究的读者指明了方向。这种亦师亦友的写作风格，让学习过程变得非常愉快和富有启发性。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是在一个相当紧迫的时间节点接触到这本书的，当时需要快速掌握语音识别领域的脉络以应对一个技术评估。我原本以为这是一本需要数周才能啃完的“硬骨头”，但出乎意料的是，它的章节划分非常巧妙。作者似乎非常理解读者的阅读节奏，每一个章节的知识点都聚焦在一个核心问题上，并且提供了非常直观的图示来辅助理解那些抽象的数学模型。特别是关于隐马尔可夫模型（HMM）的部分，作者用非常生动的方式解释了状态转移和观测概率的含义，避免了传统教材中那种枯燥的数学符号轰炸。对我而言，这本书更像是一个高效率的学习工具，它帮助我迅速建立起了一个清晰、完整的知识框架，确保我在最短时间内就能自信地与同行进行技术交流。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得非常专业，那种深沉的蓝色调和清晰的排版，一下子就抓住了我的眼球。我手里拿着这本书的时候，能明显感受到纸张的质感，不是那种廉价的印刷品，而是那种让人愿意静下心来仔细研读的厚重感。初翻开来，目录就展现出一种逻辑严谨的体系，从最基础的傅里叶分析到复杂的深度学习模型在语音识别中的应用，层层递进，丝毫没有含糊不清的地方。尤其是前几章对数字信号处理基础的梳理，简直可以说是教科书级别的严谨，即便是初学者，只要稍微有点数学功底，也能跟上作者的思路。作者在关键概念的阐述上，总能找到那个“刚刚好”的平衡点，既不过于晦涩难懂，也不会因为过度简化而失去科学的深度。翻阅过程中，我特别留意了那些公式推导，每一个变量的引入和每一步的变换都有清晰的注解，这对于我这种喜欢刨根问底的读者来说，简直是福音。