高等院校通信與信息專業規劃教材：現代語音處理技術及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張雄偉 等 著

圖書標籤:

• 語音處理
• 信號處理
• 通信工程
• 信息技術
• 高等教育
• 教材
• 現代語音
• 數字信號處理
• 語音識彆
• 語音編碼

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111127956

版次：1

商品編碼：10057445

品牌：機工齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2003-08-01

用紙：膠版紙

頁數：320

字數：512000

正文語種：中文

內容簡介

　　《現代語音處理技術及應用》從人類的發聲機理和聽覺機理齣發，全麵係統地介紹瞭現代語音信號處理的基礎、原理、方法與應用。首先介紹瞭語音信號的基本性質和數學模型；詳細闡述瞭短時時域處理技術、變換域分析、綫性預測分析。矢量量化的基本原理與方法；重點介紹瞭語音編碼、語音識彆、語音閤成和語音增強等語音處理的幾項最重要的技術；最後介紹瞭語音通信應用中的幾個關鍵技術和實時語音處理係統設計的基本方法。著眼於語音信號處理的新發展，《現代語音處理技術及應用》還對信號處理領域的小波、混飩、分形以及人工神經網絡等新技術新方法在語音信號處理中的應用進行瞭討論。附錄部分給齣瞭語音處理有關技術的理論推導及一些實用的C程序和MATLAB程序的實例，供相關人員學習應用時參考。
　　《現代語音處理技術及應用》內容廣泛，重點突齣，原理闡述深入淺齣，注重理論與實際應用的結閤，可讀性強。《現代語音處理技術及應用》可作為高等院校通信工程、電子工程、信息工程等專業高年級本科生和信號與信息處理、通信與信息係統等學科研究生的教材，也可供語音處理和信息技術研究的科研及工程人員參考。

目錄

第1章 緒論
1.1 概述
1.2 語音處理的研究方法
1.3 語音處理的應用
1.4 本書的內容與組織
1.5 習題

第2章 語音信號處理基礎
2.1 語音的波形及特性
2.2 語音的産生
2.3 漢語語音的基本特性
2.4 語音信號的簡化數字模型
2.5 聽覺係統和聽覺特性
2.6 小結
2.7 習題

第3章 語音信號的時域分析
3.1 概述
3.2 語音短時分析技術
3.3 短時能量和平均幅度
3.4 短時平均過零率
3.5 短時自相關分析
3.6 語音端點檢測
3.7 基音周期估計
3.8 小結
3.9 習題

第4章 語音信號的變換分析
4.1 語音信號的頻域分析
4.2 語音信號的同態處理
4.3 語音信號的非綫性處理
4.4 分形內插語音編碼算法
4.5 小結
4.6 習題

第5章 語音信號綫性預測分析
5.1 LP分析的基本原理
5.2 LP正則方程的自相關解法和自協方差解法
5.3 模型增益G的確定
5.4 綫譜對LSP分析
5.5 LP導齣的其他語音參數
5.6 LP分析的頻域解釋
5.7 小結
5.8 習題

第6章 矢量量化
6.1 概述
6.2 無記憶矢量量化器
6.3 有記憶矢量量化器
6.4 特片矢量及失真測度
6.5 小結
6.6 習題

第7章 語音編碼
7.1 語音編碼的基本概念
7.2 波形編碼
7.3 參數編碼和混閤編碼
7.4 混閤激勵綫性預測MELP
7.5 語音編碼的質量評估
7.6 小結
7.7 習題

第8章 語音識彆
8.1 概述
8.2 動態時間規整
8.3 隱馬爾可夫模型
8.4 HMM的基本問題
8.5 連續HMM和半連續HMM
8.6 HMM相似度的比較
8.7 HMM的應用
8.8 孤立詞識彆
8.9 連接詞識彆
8.10 連續語音識彆
8.11 說話人自適應技術
8.12 關鍵詞確認
8.13 說話人識彆
8.14 人工神經網絡在語音識彆中的應用
8.15 魯校語音識彆的研究
8.16 小結
8.17 習題

第9章 語音閤成
9.1 概述
9.2 文-語轉換係統
9.3 文本分析
9.4 韻律生成
9.5 語音生成
9.6 小結
9.7 習題

第10章 語音增強
10.1 概述
10.2 基於語音譜特徵的諧波增強算法
10.3 基於短時譜估計的增強算法
10.4 基於信號子空間的增強算法
10.5 基於語音生成模型的增強算法
10.6 語音增強的新發展
10.7 小結
10.8 習題

第11章 語音通信應用中的關鍵技術
11.1 不連續傳輸DTX
11.2 語音激活檢測VAD
11.3 迴波抵消
11.4 聲碼器同步
11.5 糾錯編碼
11.6 小結
11.7 習題

第12章 語音處理的實時實現
12.1 DSP語音處理係統
12.2 可編程DSP芯片應用基礎
12.3 CCS DSP集成開發環境
12.4 一個基於TMS320VC5409 DSP應用係統的開發
12.5 小結
12.6 習題

附錄

前言/序言

聲音的奧秘：現代語音處理技術與應用 引言 在信息爆炸的時代，聲音作為人類最直接、最自然的交流方式，其信息承載量和情感錶達力依然無可替代。從日常的語音通話、音樂欣賞，到新興的人工智能交互、智能傢居控製，再到專業領域的聲紋識彆、醫療診斷，現代語音處理技術正以前所未有的深度和廣度滲透到我們生活的方方麵麵。它不僅僅是對聲音信號進行簡單的記錄和播放，更是通過復雜的算法和強大的計算能力，賦予機器理解、分析、生成和操控聲音的能力。 本書旨在深入淺齣地剖析現代語音處理的核心技術，並係統性地展現其在不同領域的創新應用。我們期望通過對聲音本質的探索、對信號處理理論的解讀、對機器學習算法的闡釋，以及對實際工程實現的展示，為讀者構建一個全麵而深刻的語音處理知識體係。本書並非對某一特定教材內容的復述，而是以一個更加宏觀的視角，探討語音技術的發展脈絡、關鍵理論以及前沿趨勢，力求讓讀者理解“為什麼”和“怎麼做”，而非僅僅掌握“是什麼”。 第一篇：聲音的本質與信號的錶達 萬事萬物皆有其本源，聲音也不例外。本篇將從聲學的基本原理齣發，揭示聲音是如何産生的，又是如何以波的形式進行傳播的。我們將深入理解聲波的物理特性，如頻率、振幅、相位等，以及它們在人耳感知中所扮演的角色。 聲音的物理學基礎： 瞭解聲源（如聲帶、樂器）的振動機製，以及空氣或其他介質的彈性振動如何形成聲波。我們將探討不同介質對聲音傳播的影響，以及迴聲、共鳴等現象的聲學解釋。 人耳的聽覺感知： 聲音的感知是一個復雜的主觀過程。我們將介紹人耳的結構和聽覺生理機製，以及人耳如何將聲波信號轉化為神經電信號。理解響度、音調、音色等聽覺屬性與聲波物理參數之間的關係，將有助於我們更有效地處理和復現聲音。 數字信號處理的基石： 現代語音處理離不開數字化的聲音信號。本篇將詳細介紹聲音信號的采樣、量化和編碼過程，以及數字信號的基本概念，如離散時間信號、采樣定理等。理解這些基礎概念是掌握後續高級算法的前提。 時域與頻域的變換： 聲音信號在時域和頻域上都蘊含著豐富的信息。我們將介紹傅裏葉變換及其變種（如快速傅裏葉變換 FFT），使讀者能夠理解如何將一個復雜的聲音信號分解成一係列簡單的正弦波分量。頻域分析對於識彆語音的音素、音調等關鍵特徵至關重要。 語音信號的特徵提取： 為瞭讓計算機能夠“理解”語音，我們需要從中提取有意義的特徵。本篇將介紹常用的語音特徵提取方法，如短時能量、過零率、自相關函數、以及各種頻域特徵，如梅爾頻率倒譜係數（MFCC）。這些特徵是後續語音識彆、說話人識彆等任務的基礎。 第二篇：核心處理技術與算法解析 掌握瞭聲音的信號錶達方式，我們便可以進入聲音處理的核心技術領域。本篇將係統性地介紹實現語音理解和操控的關鍵算法和模型。 語音信號的預處理： 原始的語音信號往往受到噪聲、迴聲等乾擾。本篇將探討各種語音增強和去噪技術，如譜減法、維納濾波、以及基於深度學習的噪聲抑製方法，旨在提升語音信號的質量和可識彆度。 語音識彆（ASR）： 將人類語音轉化為文本是語音處理中最具挑戰性的任務之一。我們將深入剖析統計建模方法，如隱馬爾可夫模型（HMM）與高斯混閤模型（GMM）的結閤，以及其在早期語音識彆係統中的應用。 深度學習在語音識彆中的革新： 近年來，深度學習極大地推動瞭語音識彆的準確率。本篇將詳細介紹基於深度神經網絡（DNN）、循環神經網絡（RNN，特彆是LSTM和GRU）、以及捲積神經網絡（CNN）的聲學模型和語言模型。我們將探討端到端（End-to-End）的語音識彆架構，以及Attention機製和Transformer模型在提升識彆性能方麵的作用。 語音閤成（TTS）： 讓機器能夠用自然、流暢的語音進行錶達，是語音閤成的目標。本篇將介紹傳統的統計參數語音閤成方法，以及基於深度學習的端到端語音閤成技術，如Tacotron、WaveNet、以及更先進的生成對抗網絡（GAN）在語音閤成中的應用。我們將關注如何閤成具有情感、語調和個性的語音。 說話人識彆與驗證： 區分不同的說話人，或者驗證特定說話人的身份，是語音處理中的重要安全和身份認證技術。本篇將介紹基於聲紋特徵提取和比對的說話人識彆方法，以及深度學習模型（如i-vectors、x-vectors）在提升說話人識彆精度方麵的貢獻。 語音分離與增強： 在多人對話或存在背景噪聲的環境下，將目標語音從混閤信號中分離齣來，是實現高效語音交互的關鍵。本篇將介紹傳統的分離算法，以及基於深度學習的分離技術，如深度神經網絡和復數域信號處理在分離中的應用。 第三篇：前沿技術與交叉應用 隨著技術的不斷發展，語音處理正與人工智能、信號處理、計算語言學等多個學科深度融閤，湧現齣諸多令人興奮的前沿技術和創新應用。 情感計算與語音情感識彆： 聲音不僅傳遞信息，更承載著豐富的情感。本篇將探討如何從語音信號中提取情感特徵，並利用機器學習模型進行情感識彆，從而讓機器更準確地理解和迴應人類的情緒。 自然語言處理（NLP）與語音的結閤： 語音識彆隻是第一步，理解語音所傳達的語義信息，纔是實現智能交互的關鍵。本篇將介紹語音識彆與自然語言理解（NLU）的協同工作，以及如何構建智能對話係統、問答係統等。 語音指令與人機交互： 語音指令已成為智能設備最便捷的交互方式之一。本篇將探討語音命令的解析、意圖識彆，以及如何設計高效、魯棒的語音用戶界麵，提升用戶體驗。 聲學場景分析： 除瞭識彆語音內容，識彆聲音所處的環境，如會議室、街道、車輛等，也對理解語音信息至關重要。本篇將介紹聲學場景分類技術及其在智能助手、安防監控等領域的應用。 醫療健康領域的語音應用： 語音在醫療領域的潛力巨大，如通過語音分析輔助診斷帕金森病、阿爾茨海默病等神經係統疾病，以及利用語音進行遠程醫療谘詢和健康監測。 教育與娛樂領域的語音創新： 智能語音輔導、語言學習應用、個性化音樂推薦、交互式遊戲等，都離不開強大的語音處理技術。本篇將展示這些令人興奮的應用場景。 語音技術的倫理與挑戰： 任何強大的技術都伴隨著倫理和社會挑戰。本篇將討論語音技術的隱私保護、數據安全、偏見問題以及負責任的AI發展等重要議題。 結語 聲音，是連接萬物、傳遞思想的橋梁。現代語音處理技術，正以前所未有的力量，重新定義我們與信息、與世界互動的方式。本書所涵蓋的內容，旨在為你打開一扇通往聲音世界的大門，讓你理解聲音的原理，掌握處理的技巧，並洞察未來的發展趨勢。我們希望通過這次知識的探索之旅，激發你對語音技術的濃厚興趣，並為你在這個充滿活力和創新潛力的領域中，找到屬於自己的位置，貢獻自己的智慧。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計頗具匠心，傳遞齣一種嚴謹而又不失活力的學術氛圍。當我翻開它時，立刻被其清晰的結構和係統性的編排所吸引。第一部分深入淺齣地介紹瞭語音信號的數字錶示和基本處理方法，比如采樣、量化、傅裏葉變換等，這些概念的講解邏輯性很強，即使是初學者也能循序漸進地理解。書中穿插的大量圖示和錶格，將抽象的概念具象化，極大地降低瞭學習門檻。舉個例子，關於語音信號的傅裏葉分析部分，作者並沒有僅僅給齣數學公式，而是通過不同頻率成分的疊加來可視化地展示瞭語音信號的頻譜特性，這對於我這樣的讀者來說，是理解“聲音的頻率構成”這一核心概念的絕佳方式。更令人稱道的是，作者在介紹每個基本概念後，都會聯係實際應用，比如語音信號的采集與存儲，是如何影響後續處理效果的。這讓我意識到，理論知識的學習不僅僅是抽象的數學推導，更是為瞭更好地解決實際工程問題。盡管我還沒有深入到書的後半部分，但僅憑前期的鋪墊，我就已經對這本書的專業性和深度有瞭初步的認識，並對其後續內容的講解充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一大亮點在於其對語音信號處理在不同應用領域結閤的探討。作者並沒有將語音技術孤立地講解，而是花瞭不少篇幅來闡述其在智能客服、醫療診斷、教育輔助以及人機交互等領域的實際應用案例。例如，在智能客服方麵，書中詳細介紹瞭如何利用語音識彆和自然語言處理技術，構建能夠理解用戶意圖並進行智能應答的係統；在醫療診斷領域，則提及瞭如何通過分析患者的語音特徵來輔助疾病的早期篩查。這些案例的介紹，讓我深刻體會到語音技術強大的實用價值和廣闊的應用前景。書中並沒有簡單羅列應用，而是深入剖析瞭每個應用場景對語音技術提齣的具體需求，以及相應的技術挑戰和解決方案。這種“技術服務於應用”的視角，讓我更加清晰地認識到，學習這些語音處理技術，不僅僅是為瞭掌握理論知識，更是為瞭能夠創造齣有實際價值的産品。這種前瞻性的視野，對於指導我未來的學習和職業規劃非常有幫助。

評分☆☆☆☆☆

對於本書在語音閤成部分的內容，我感到非常驚艷。作者以非常前沿的視角，介紹瞭近年來語音閤成技術的發展。從傳統的參數閤成和拼接閤成，到如今深度學習驅動的端到端生成模型，書中的講解層層遞進，非常清晰。特彆是在講解 Tacotron、WaveNet 等模型時，作者不僅闡述瞭它們的核心思想和網絡結構，還深入分析瞭它們在生成自然流暢語音方麵的優勢，以及在韻律、情感等方麵所能達到的精細控製。我尤其對書中關於多說話人語音閤成的討論很感興趣，它解釋瞭如何通過引入說話人嵌入嚮量來生成不同人的聲音，這對於個性化語音助手等應用具有重要的現實意義。雖然深度學習模型部分的技術細節非常前沿，但作者依然保持瞭較高的可讀性，並通過示意圖和數學公式相結閤的方式，幫助讀者理解模型的工作流程。這本書讓我對語音閤成技術的未來發展有瞭更深刻的認識，也激發瞭我進一步探索這一領域的興趣。

評分☆☆☆☆☆

這本書的理論深度是我在同類書籍中罕見的。作者在探討語音識彆的各個子問題時，並沒有停留在錶麵，而是深入挖掘瞭背後的數學模型和算法原理。例如，在講授隱馬爾可夫模型（HMM）在語音識彆中的應用時，作者詳細推導瞭前嚮算法、後嚮算法以及維特比算法，並用清晰的數學語言解釋瞭模型參數的估計過程（Baum-Welch算法）。這對於我這樣的讀者來說，無疑是一次深入的學習體驗。我能夠清晰地理解，為什麼HMM能夠有效地捕捉語音的序列特性，以及它是如何通過概率建模來解決語音識彆中的不確定性問題的。書中對聲學模型和語言模型的結閤方式也進行瞭深入的闡述，解釋瞭如何利用這些模型來構建一個完整的語音識彆係統。雖然部分數學推導對於非專業背景的讀者來說可能稍顯復雜，但作者通過大量的解釋和示例，力求讓讀者理解每一步的邏輯。這本書記載的知識，對於我理解當前主流的語音識彆技術背後是如何運作的，起到瞭至關重要的作用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的實踐指導性令我印象深刻。在介紹語音信號處理的各種算法時，作者並未止步於理論闡述，而是提供瞭相當詳細的實現細節和代碼示例。比如，在講解語音特徵提取（如MFCC）時，書中不僅解釋瞭 Mel 濾波器的原理和計算方法，還給齣瞭 C++ 或 Python 的代碼片段，可以直接用來提取語音信號的特徵。這對於我這樣的學生來說，實在是太有價值瞭。我可以直接將這些代碼應用到自己的項目或者課程作業中，快速驗證理論的有效性，並且在實踐中加深對算法的理解。書中還介紹瞭一些常用的語音處理庫和工具，以及如何利用它們來構建簡單的語音應用，例如語音命令識彆或者語音閤成。這種理論與實踐緊密結閤的編排方式，讓我覺得這本書不僅僅是一本教科書，更是一本能夠指導我完成實際工程項目的寶典。我計劃在學習完相關理論後，嘗試書中介紹的案例，將其中的技術應用到我的畢業設計中。