语音信号处理实验教程 9787111530718 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梁瑞宇 赵力 魏昕 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111530718

商品编码：29804370131

包装：平装

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名：语音信号处理实验教程

定价：45.00元

作者：梁瑞宇 赵力 魏昕

出版社：机械工业出版社

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787111530718

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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★本书立足于语音信号基本理论，辅以MATLAB实现，使读者在学习理论知识跌同时，能快速实践，提高学习兴趣，增强结局问题的能力。★作者基于多年从事语音信号处理研究的成果，在阐述理论知识的同时，配以MATLAB程序，并加上详细的注释。★教材的编写由浅及深，验证性实验与设计性实验并重，同时适合初学者和有基础的研究者使用。

内容提要

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本书为《语音信号处理（第3版）》的配套实验教材。该教材阐述了语音信号处理的基本理论，并基于MATLAB介绍了语音信号处理的实现方法和关键技术。本书共分12章，内容涵盖了语音信号处理基础实验、语音信号的变换域分析实验、语音信号特征提取实验、语音增强实验、语音编码实验、语音合成与转换、语音隐藏、声源定位、语音识别、说话人识别、语音情感识别。本书可作为高等院校的教材用书或教学参考用书，同时也可供从事语音信号处理等领域的工程技术人员参考。

目录

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前言

章MATLAB基础教程

1��1MATLAB简介

1��2MATLAB数值计算

1��3MATLAB绘图功能

1��4MATLAB的特殊图形绘制

1��5MATLAB程序设计

第2章语音信号处理基础实验

2��1语音采集与读写实验

2��2语音编辑实验

2��3声强与响度实验

2��4语音信号生成的数学模型

2��5语音信号的预处理

第3章语音信号分析实验

3��1语音分帧与加窗

3��2短时时域分析

3��3短时频域分析

3��4倒谱分析与MFCC系数

3��5线性预测分析

3��6线谱对转换实验

第4章语音信号特征提取实验

4��1语音端点检测实验

4��2基音周期检测实验

4��3共振峰估计实验

第5章语音增强实验

5��1基于自适应滤波器法的语音降噪实验

5��2基于谱减法的语音降噪实验

5��3基于维纳滤波的语音降噪实验

5��4基于小波分解的语音降噪实验

第6章语音编码实验

6��1PCM编解码实验

6��2LPC编解码实验

6��3ADPCM编解码实验

第7章语音合成与转换实验

7��1帧合并实验

7��2基于线性预测的语音合成实验

7��3基于共振峰检测和基音参数的语音合成实验

7��4语音信号的变调与变速实验

第8章语音隐藏实验

8��1LSB语音信息隐藏实验

8��2回声法语音信息隐藏实验

第9章声源定位实验

9��1简单房间回响模型

9��2基于广义互相关的声源定位实验

9��3基于空间谱估计的声源定位实验

0章语音识别实验

10��1基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验

10��2基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别实验

1章说话人识别实验

11��1基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验

11��2基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别实验

2章语音情感识别实验

12��1基于K近邻分类算法的语音情感识别实验

12��2基于神经网络的语音情感识别

12��3基于支持向量机的语音情感识别

12��4基于特征降维的语音情感识别

3章实用语音信号处理平台

13��1基于MFC的语音信号处理软件平台

13��2基于嵌入式Linux的音频驱动程序移植

13��3实时语音信号处理硬件平台

参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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听觉世界的奥秘：深度探索声音的本质与应用 声音，作为我们感知世界、交流思想最直接的媒介，其背后蕴含着无穷的科学魅力。从咿呀学语到天籁之音，从机器的轰鸣到自然的低语，每一个声音都承载着丰富的信息。这本书，将带领你踏上一段深度探索声音本质、揭示其运作机制、并掌握处理声音的强大技术的旅程。我们不止步于理论的浅尝辄止，更注重实践中的理解与应用，让你在亲手操作中领略声音处理的精妙之处。 第一篇：声音的诞生与感知——听觉世界的基石 在深入声音的奥秘之前，我们首先需要建立对声音产生和人类感知声音过程的 fundamental 理解。 声波的物理本质： 我们将从最基础的物理原理出发，理解声音是如何在介质中以波的形式传播的。你将学习到声波的几个关键属性：频率（决定音高）、振幅（决定响度）以及波形（决定音色）。我们将通过生动的图示和形象的比喻，帮助你理解这些抽象的概念，例如将声波类比为水面的涟漪，或者将频率比作乐器发出的高低不同的音符。我们还会探讨不同介质（空气、水、固体）对声波传播的影响，以及回声、衍射等物理现象的成因。 人耳的生理构造与听觉机制： 声音的产生只是第一步，将声波转化为我们能够理解的“听觉”信息，是人耳的神奇之处。我们将解剖人耳的构造，从外耳收集声波，到中耳的鼓膜和听小骨放大振动，再到内耳的耳蜗将机械振动转化为神经电信号。你将了解到不同频率的声音是如何被耳蜗内的不同位置敏感地接收，以及大脑如何解析这些信号，让我们区分出不同的声音、理解语言、欣赏音乐。我们将讨论听觉的动态范围、频率掩蔽等现象，解释为什么我们在嘈杂环境中难以听清低语，或者为什么某些频率的声音更容易被注意到。 声音的数学描述： 为了更精确地分析和处理声音，我们需要引入数学工具。我们将学习如何用数学模型来描述声波，例如正弦波、余弦波以及它们的叠加。傅里叶变换这一强大的数学工具将贯穿本书，它能够将复杂的时域信号分解为不同频率的正弦波之和，从而揭示声音的频谱特性。你将理解频谱图是如何直观地展示声音的频率成分和它们随时间的变化，例如分析人声的基频和共振峰，或者辨别乐器的音色特征。 第二篇：声音的数字化与分析——从模拟到数字的桥梁 我们所听到的真实世界的声音是模拟的，而计算机只能处理数字信号。因此，将模拟声音转化为数字信号是进行声音处理的前提。 采样与量化： 我们将详细讲解模拟信号如何通过采样（在时间轴上离散化）和量化（在幅度轴上离散化）的过程转化为数字信号。你将理解采样率和量化位数如何影响数字声音的质量，以及奈奎斯特-香农采样定理的重要性——为什么采样率必须是信号最高频率的两倍以上才能避免信息丢失。我们将通过实际例子，比如CD音质（44.1kHz采样率，16位量化）与MP3压缩音质的对比，来直观感受采样率和量化位数的影响。 时域与频域分析： 在数字化之后，我们可以利用各种信号处理技术来分析声音的特征。除了前面提到的傅里叶变换，我们还会介绍短时傅里叶变换（STFT），它能够分析声音在不同时间段的频谱变化，这对于分析非平稳信号（如语音、音乐）至关重要。你将学会如何从时域信号（如波形图）和频域信号（如频谱图）中提取有用的信息，例如识别语音中的辅音和元音，或者分析音乐的节奏和旋律。 声音特征提取： 为了进一步理解声音的内在信息，我们需要提取能够代表声音特性的“特征”。我们将介绍一系列经典的声音特征，例如： 梅尔频率倒谱系数 (MFCCs): 模拟人类听觉对频率的感知特性，是语音识别中非常重要的特征。 谱质心 (Spectral Centroid): 反映频谱的“重心”，与声音的明亮度相关。 谱带宽 (Spectral Bandwidth): 衡量频谱的展宽程度，与声音的“锐利度”或“模糊度”有关。 能量 (Energy): 表示声音的响度。 过零率 (Zero Crossing Rate): 表示信号穿越零点的频率，与声音的“粗糙度”或“清脆度”有关。 你将学习这些特征的计算方法，理解它们在不同应用场景下的意义，例如如何使用MFCCs来区分不同的说话人，或者如何利用谱质心来判断一段音乐是明亮的还是柔和的。 第三篇：声音的变换与合成——创造与重塑听觉世界 在深入理解声音的本质和分析方法后，我们开始探索如何对声音进行加工和创造。 滤波技术： 滤波是声音处理中最基本也是最重要的技术之一。我们将讲解不同类型的滤波器： 低通滤波器： 只允许低频信号通过，用于去除高频噪声，使声音更柔和。 高通滤波器： 只允许高频信号通过，用于去除低频杂音（如风声、呼吸声），使声音更清晰。 带通滤波器： 只允许特定频率范围内的信号通过，用于突出声音的某个频段，例如人声的共振峰。 陷波滤波器： 用于去除特定频率的干扰，例如电力线的50/60Hz嗡嗡声。 你将学习如何设计和应用这些滤波器，并理解它们在降噪、音效增强等方面的作用。 声音的时域变换： 增益和衰减： 调整声音的响度。 回放速度与音高变换： 改变声音的播放速度，以及在保持速度不变的情况下改变音高。 混响与延迟： 模拟不同空间环境的回声效果，增加声音的层次感和空间感。 均衡器 (Equalizer): 通过对不同频率的增益进行调整，改变声音的音色，使其更适合特定的播放设备或听众的喜好。 声音合成： 声音合成是从零开始创造声音的技术。我们将介绍几种主要的合成方法： 加法合成： 将多个正弦波叠加，模拟复杂的声音。 减法合成： 从一个包含丰富谐波的初始信号（如锯齿波、方波）出发，通过滤波器“减去”不需要的频率成分来生成目标音色。 调频合成 (FM Synthesis): 利用一个振荡器的输出去调制另一个振荡器的频率，产生丰富且动态变化的音色，常用于电子音乐。 采样合成： 将真实的乐器或声音片段作为“样本”，然后通过数字处理来演奏和变形。 你将有机会通过这些合成方法，创造出各种独具特色的声音，从简单的电子音符到复杂的管弦乐片段。 第四篇：声音的应用与前沿——听见未来的声音 掌握了声音处理的基本理论和技术后，我们将把目光投向声音在现实世界中的广泛应用，以及不断发展的声音处理前沿技术。 语音信号处理： 这是声音处理领域中一个极其重要的分支。 语音识别 (Speech Recognition): 让计算机理解人类的语言，实现人机交互，例如智能助手、语音输入法。 语音合成 (Speech Synthesis): 让计算机“说话”，生成自然流畅的人类语音，用于导航系统、有声读物、虚拟客服。 说话人识别与验证： 根据说话人的声音来识别其身份，用于安全认证、身份验证。 语音增强与去噪： 在嘈杂环境中清晰地提取语音信号，例如在手机通话中消除背景噪音。 音频信号处理： 涵盖了音乐、音效等更广泛的音频领域。 音乐信息检索 (MIR): 从音乐中提取信息，例如音乐分类、音乐推荐、自动作曲。 音频事件检测： 识别音频信号中的特定事件，例如警报声、玻璃破碎声、婴儿哭声。 立体声与环绕声技术： 创造更逼真的听觉体验，例如在电影、游戏中使用。 音频水印与版权保护： 在音频信号中嵌入隐秘信息，用于版权保护和追踪。 人工智能与声音处理的结合： 随着深度学习的兴起，声音处理领域正经历着革命性的变化。 基于深度学习的语音识别与合成： 显著提高了准确率和自然度。 端到端的声音处理模型： 直接从原始音频信号学习处理流程，无需繁琐的手工特征工程。 生成式AI在声音领域的应用： 如AI作曲、AI生成人声、AI音效设计，正在以前所未有的方式拓展声音创造的可能性。 你将了解这些前沿技术如何改变声音处理的格局，并思考它们未来的发展方向。 这本书的目标是为你提供一个扎实的声音处理理论基础，并让你掌握一系列实用的声音处理技术。通过理论讲解、清晰的步骤演示以及丰富的实践案例，你将能够自信地分析、处理、甚至创造出属于自己的声音。无论你是对声音背后的科学原理充满好奇，还是希望在音乐制作、语音交互、多媒体开发等领域有所建树，本书都将是你不可或缺的向导。让我们一起，用声音去感受世界，用技术去重塑世界。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的那一刻，我的第一反应是“厚重”。这个“厚重”不仅仅是指物理上的重量，更是一种知识沉淀的感觉。我一直以来对语音信号处理领域都有着浓厚的兴趣，尤其是在人工智能飞速发展的今天，语音技术扮演着越来越重要的角色。我期待在这本书中能深入了解一些经典的语音处理算法，比如自适应滤波器的原理及其在噪声消除中的应用，或者 GMM-HMM 模型在语音识别中的具体实现步骤。同时，我也对书中是否会涉及一些比较新的概念，例如深度学习在语音特征提取上的优势，或者端到端模型如何简化整个识别流程，充满好奇。从书的封面和题目来看，它似乎更偏向于理论和实验相结合的模式，这正是我所需要的。我希望通过大量的实验，能够更直观地理解那些抽象的数学公式和算法原理。例如，关于线性预测编码（LPC）的章节，我希望能有详细的实验步骤和代码示例，让我能够亲手去实现，去感受 LPC 的强大之处。另外，我对于书中是否会涵盖一些实际应用案例，比如智能语音助手、语音翻译等，也抱有很大的期待。了解这些实际应用，能够帮助我更好地理解理论知识的价值和意义。总而言之，我希望这本书能够成为我深入探索语音信号处理领域的得力助手，为我的学习和研究提供坚实的理论基础和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我联想到许多关于语音信号处理的经典理论和算法。我本身是一名对信号处理理论有着浓厚兴趣的学生，一直以来都希望能够系统地学习这门课程。我了解到，语音信号处理是一个集数学、物理、计算机科学于一体的交叉学科，而这本书似乎正是为了帮助我构建一个扎实的理论基础而设计的。我特别关注书中关于数字信号处理基础的章节，比如采样定理、奈奎斯特频率，以及各种滤波器（如低通、高通、带通、带阻滤波器）的设计和实现。我希望能够通过这些章节，深入理解信号的离散化过程以及如何有效地去除或保留信号中的特定频率成分。此外，关于时域和频域分析的章节也引起了我的兴趣。我希望能够从中学习到傅里叶变换、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等核心概念，并理解它们在语音信号分析中的重要作用，例如如何通过频谱图来观察语音的频率特性。我期待书中能够提供清晰的数学推导和直观的图示，帮助我理解那些抽象的数学概念。同时，我也希望能够通过实验章节，将这些理论知识付诸实践，比如利用MATLAB或Python等工具，对真实的语音信号进行滤波、变换和分析，从而加深理解。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版风格，给我一种非常“扎实”的学术氛围，让我感到安心。我是一名初次接触语音信号处理领域的学生，对于这门学科的基础知识还不够了解。我希望通过这本书，能够系统地学习语音信号处理的入门知识，建立起坚实的理论基础。我特别关注书中关于信号的预处理和特征提取的章节，比如如何对语音信号进行去噪、分帧、加窗，以及如何计算MFCC、LPCC等特征。我希望能够通过这些章节，理解这些预处理步骤的意义和作用，并掌握如何有效地提取语音的有效信息。我还对书中关于语音识别的入门算法抱有很大的期待，比如DTW（动态时间规整）算法在孤立词识别中的应用，以及HMM（隐马尔可夫模型）在连续语音识别中的基本原理。我希望能够通过这些章节，对语音识别的基本流程有一个初步的认识，并为后续学习更复杂的模型打下基础。这本书的理论深度和实践指导的结合，让我相信它能够成为我学习语音信号处理的优秀入门教材。

评分☆☆☆☆☆

这本书的外观设计，给我一种非常“学院派”的感觉，没有花哨的图饰，只有朴实无华的书名和清晰的章节标题。我之所以选择这本书，很大程度上是因为它涵盖了语音信号处理的诸多基础理论，比如信号的采样、量化，以及一些经典的变换方法，如 Z 变换和拉普拉斯变换。我一直认为，任何复杂的应用都离不开扎实的基础，而这些基础知识，恰恰是我在实际项目开发中时常会遇到的薄弱环节。我希望通过阅读这本书，能够将这些散落在不同地方的知识点系统地梳理一遍，形成一个完整的知识体系。我尤其关注书中关于滤波器设计的部分，例如FIR和IIR滤波器的设计原则、各种设计方法（如窗函数法、频率采样法等）的优缺点，以及如何根据具体需求选择合适的滤波器类型。如果书中能提供相应的MATLAB或Python代码示例，那将对我大有裨益。此外，谱分析也是我非常感兴趣的一个章节。我希望能够从中学习到各种谱估计方法，比如周期图法、Welch法、以及更高级的参数化谱估计方法，并理解它们在语音信号特征提取和分析中的应用。例如，如何利用频谱信息来区分不同的语音信号，或者如何通过分析语音的频谱变化来理解发音过程。我期待这本书能够提供清晰的逻辑脉络，严谨的数学推导，以及丰富的图示，帮助我深入理解这些核心概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一印象是它非常“全面”。我从事的是音视频内容审核方面的工作，经常需要处理大量的音频数据，其中就包括对语音内容进行分析和识别。我期待在这本书中能够找到一些能够帮助我提升工作效率的实用技术和方法。例如，关于语音活动检测（VAD）的算法，我希望能详细了解各种算法的原理和实现细节，以便更准确地判断音频中是否存在语音。我还希望能够学习到一些关于语音事件检测的技巧，比如如何识别音频中出现的特定声音，例如咳嗽声、婴儿哭声等。此外，我还对书中关于说话人识别和说话人分段的技术抱有很大的期望。了解这些技术，能够帮助我更有效地对音频进行分类和管理。我更希望书中能够提供一些关于如何利用这些技术来构建一个自动化的内容审核系统的思路，让我能够将书本知识与实际工作相结合。这本书的实用性和广泛的应用性，让我相信它能够成为我工作中的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书，被厚实的封面和略显朴实的排版吸引住了。我本来是抱着学习新技术的目的来挑选的，想着能在这本书里找到一些关于最新语音识别算法的细节，比如 Transformer 在语音处理中的应用，或者更深层的一些关于端到端模型的理论讲解。翻开目录，看到“傅里叶变换”、“滤波器设计”、“谱分析”这些经典的章节，心里咯噔一下。虽然这些是语音信号处理的基础，我也不否认它们的重要性，但对于追求前沿的我来说，总觉得少了点“惊喜”。我更期待能看到一些关于深度学习在语音合成、声纹识别、甚至情感分析中的最新进展，比如生成对抗网络（GAN）在语音生成方面的尝试，或者图神经网络（GNN）在语音事件检测中的应用。这本书的章节安排，让我感觉更像是一本面向本科生或者研究生初学者的教材，循序渐进地讲解基础概念。这当然没有错，基础扎实是关键，但对于我这种已经有一定基础，想往更深层次探索的读者来说，确实需要另外寻找资料来补充。我会在学习它的基础部分的同时，旁征博引，寻找其他更侧重于前沿技术讨论的书籍和论文，将知识体系进行一个更完整的构建。希望这本书能够提供清晰易懂的讲解，帮助我巩固那些我可能有些模糊的基础知识，为我后续的学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的目录来看，它似乎非常“系统”。我是一名对语音技术有着强烈好奇心的爱好者，一直以来都希望能够系统地了解语音信号处理的整个流程。我希望通过阅读这本书，能够从最基础的语音信号的产生和传播开始，逐步深入到语音信号的采样、量化，以及各种编码和压缩技术。我还对书中关于语音信号的分析和处理的章节充满期待，比如如何进行语音信号的去噪、滤波、以及语音信号的增强。我希望能够通过这些章节，理解各种信号处理技术是如何应用到语音信号上的，以及它们能够带来什么样的效果。此外，我还对书中关于语音识别和语音合成的入门部分抱有很大的兴趣。我希望能够从中了解这些核心技术的由来和基本原理，为我后续深入学习更复杂的模型打下基础。这本书的系统性，让我相信它能够带领我一步步地揭开语音信号处理的神秘面纱，构建起一个完整的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计，简洁而专业，让我感觉它是一本非常“严谨”的学术著作。我本身是一名对语音信号处理领域有着浓厚兴趣的研究生，目前正在进行相关的研究。我期待在这本书中能够找到一些关于经典语音处理理论的深入讲解，以及它们在现代语音技术中的应用。我特别关注书中关于语音信号的建模和分析的章节，例如如何利用统计模型（如马尔可夫模型）来描述语音的生成过程，以及如何通过各种特征提取方法（如LPCC、PLP）来捕捉语音的关键信息。我还希望能够深入了解一些经典的语音识别算法，比如GMM-HMM（高斯混合模型-隐马尔可夫模型）的原理和实现细节，以及它们在实际语音识别系统中的应用。此外，我也对书中是否会涉及一些关于语音增强和语音分离的算法抱有很大的期待。例如，如何利用多通道信号处理技术来分离不同的语音源，或者如何利用信号增强技术来提高语音的可懂度。我希望这本书能够提供清晰的数学推导和严谨的理论分析，帮助我建立起对这些经典算法的深刻理解，并为我后续的研究提供理论支持。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一感觉是它非常“实用”。之所以这么说，是因为我一直以来都从事着与音频相关的技术工作，经常会遇到需要处理和分析语音信号的场景。我期待在这本书中能够找到一些能够直接应用于我工作中的实用技术和方法。比如，关于语音降噪的技术，我希望能够详细了解各种降噪算法的原理和实现细节，例如谱减法、维纳滤波法，以及现在比较流行的基于深度学习的降噪方法。我还希望书中能够提供一些关于语音增强的技巧，比如如何提升语音的可懂度，或者如何突出特定说话人的声音。另外，声音的分割和端点检测也是我工作中经常会遇到的问题，我希望能够从书中学习到一些高效的算法和实现方法。我还对书中关于语音特征提取的部分抱有很大的期望，例如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、LPC（线性预测编码）、以及一些基于深度学习的语音表示方法。了解这些特征提取技术，能够帮助我更好地进行语音识别、说话人识别等任务。我更希望书中能够提供一些实际的项目案例，让我能够看到这些技术是如何在实际应用中发挥作用的。例如，如何利用这本书的知识来开发一个简单的语音助手，或者一个能够识别不同说话人身份的系统。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一印象是它的内容非常“丰富”。我一直以来对语音技术都怀有极大的热情，尤其是在近些年深度学习的兴起，更是让语音领域焕发出了新的活力。我期待在这本书中能够找到一些关于如何利用现代机器学习方法来解决语音信号处理问题的深入探讨。例如，我希望能够详细了解卷积神经网络（CNN）在语音特征提取上的优势，以及循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU）在语音序列建模中的应用。我尤其对书中是否会涉及Transformer模型在语音识别和语音合成中的最新进展抱有很大的兴趣。我还希望能够从中学习到一些关于端到端语音识别模型的构建思路，以及如何利用大量的标注数据来训练一个高性能的语音识别系统。此外，语音合成也是我一直以来都非常感兴趣的领域，我期待能够了解一些主流的语音合成技术，比如基于参数的合成方法和基于深度学习的端到端合成方法，以及它们在生成自然、流畅的语音方面的不同表现。这本书的出版年份，让我对它可能包含的最新技术和研究方向充满了期待。我希望这本书能够提供清晰的理论讲解、丰富的算法介绍，以及必要的代码示例，帮助我快速入门并深入理解这些前沿技术。