現代語音信號處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鬍航 著

圖書標籤:

• 信號處理
• 語音信號
• 現代信號處理
• 數字信號處理
• 通信工程
• 模式識彆
• 機器學習
• 音頻處理
• 算法
• 工程技術

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121226250

版次：01

商品編碼：11507239

包裝：平裝

叢書名： 工業和信息産業科技與教育專著齣版資金資助齣版

開本：16開

齣版時間：2014-07-01

用紙：膠版紙

頁數：440

正文語種：中文

內容簡介

　　本書係統介紹瞭語音信號處理的基礎、原理、方法、應用、新理論、新成果與新技術，以及該研究領域的背景知識、研究現狀、應用前景和發展趨勢。
　　全書分三篇共17章。第一篇語音信號處理基礎，包括第1章緒論，第2章語音信號處理的基礎知識；第二篇語音信號分析，包括第3章時域分析，第4章短時傅裏葉分析，第5章倒譜分析與同態濾波，第6章綫性預測分析，第7章語音信號的非綫性分析，第8章語音特徵參數檢測與估計，第9章矢量量化，第10章隱馬爾可夫模型；第三篇語音信號處理技術與應用，包括第11章語音編碼，第12章語音閤成，第13章語音識彆，第14章說話人識彆和語種辨識，第15章智能信息處理技術在語音信號處理中的應用，第16章語音增強，第17章基於麥剋風陣列的語音信號處理。
　　本書體係完整，結構嚴謹；係統性強，層次分明；內容深入淺齣，原理闡述透徹；取材廣泛，繁簡適中；內容豐富而新穎；聯係實際應用。

作者簡介

鬍航，博士，哈爾濱工業大學電子信息學院副教授，主要教授《信號與係統》、《數字信號處理》等課程，研究方嚮為現代語音信號處理。

目錄

目 錄
第一篇 語音信號處理基礎

第1章 緒論 1
1．1 語音信號處理的發展曆史 1
1．2 語音信號處理的主要研究內容及發展
概況 3
1．3 本書的內容 7
思考與復習題 8
第2章 語音信號處理的基礎知識 9
2．1 概述 9
2．2 語音産生的過程 9
2．3 語音信號的特性 12
2．3．1 語言和語音的基本特性 12
2．3．2 語音信號的時間波形和頻譜特性 13
2．3．3 語音信號的統計特性 15
2．4 語音産生的綫性模型 16
2．4．1 激勵模型 17
2．4．2 聲道模型 18
2．4．3 輻射模型 20
2．4．4 語音信號數字模型 21
2．5 語音産生的非綫性模型 22
2．5．1 FM-AM模型的基本原理 22
2．5．2 Teager能量算子 22
2．5．3 能量分離算法 23
2．5．4 FM-AM模型的應用 24
2．6 語音感知 24
2．6．1 聽覺係統 24
2．6．2 神經係統 25
2．6．3 語音感知 26
思考與復習題 29

第二篇 語音信號分析

第3章 時域分析 30
3．1 概述 30
3．2 數字化和預處理 31
3．2．1 取樣率和量化字長的選擇 31
3．2．2 預處理 33
3．3 短時能量分析 34
3．4 短時過零分析 36
3．5 短時相關分析 39
3．5．1 短時自相關函數 39
3．5．2 修正的短時自相關函數 40
3．5．3 短時平均幅差函數 42
3．6 語音端點檢測 42
3．6．1 雙門限前端檢測 43
3．6．2 多門限過零率前端檢測 43
3．6．3 基於FM-AM模型的端點檢測 43
3．7 基於高階纍積量的語音端點檢測 44
3．7．1 噪聲環境下的端點檢測 44
3．7．2 高階纍積量與高階譜 44
3．7．3 基於高階纍積量的端點檢測 46
思考與復習題 48
第4章 短時傅裏葉分析 50
4．1 概述 50
4．2 短時傅裏葉變換 50
4．2．1 短時傅裏葉變換的定義 50
4．2．2 傅裏葉變換的解釋 51
4．2．3 濾波器的解釋 54
4．3 短時傅裏葉變換的取樣率 55
4．4 語音信號的短時綜閤 56
4．4．1 濾波器組求和法 56
4．4．2 FFT求和法 58
4．5 語譜圖 59
思考與復習題 61
第5章 倒譜分析與同態濾波 62
5．1 概述 62
5．2 同態信號處理的基本原理 62
5．3 復倒譜和倒譜 63
5．4 語音信號兩個捲積分量復倒譜的性質 64
5．4．1 聲門激勵信號 64
5．4．2 聲道衝激響應序列 65
5．5 避免相位捲繞的算法 66
5．5．1 微分法 67
5．5．2 最小相位信號法 67
5．5．3 遞推法 69
5．6 語音信號復倒譜分析實例 70
5．7 Mel頻率倒譜係數 72
思考與復習題 73
第6章 綫性預測分析 74
6．1 概述 74
6．2 綫性預測分析的基本原理 74
6．2．1 基本原理 74
6．2．2 語音信號的綫性預測分析 75
6．3 綫性預測方程組的建立 76
6．4 綫性預測分析的解法(1)―自相關和
協方差法 77
6．4．1 自相關法 78
6．4．2 協方差法 79
6．4．3 自相關和協方差法的比較 80
6．5 綫性預測分析的解法(2)―格型法 81
6．5．1 格型法基本原理 81
6．5．2 格型法的求解 83
6．6 綫性預測分析的應用―LPC譜估計和
LPC復倒譜 85
6．6．1 LPC譜估計 85
6．6．2 LPC復倒譜 87
6．6．3 LPC譜估計與其他譜分析方法的
比較 88
6．7 綫譜對(LSP)分析 89
6．7．1 綫譜對分析原理 89
6．7．2 綫譜對參數的求解 91
6．8 極零模型 91
思考與復習題 93
第7章 語音信號的非綫性分析 94
7．1 概述 94
7．2 時頻分析 94
7．2．1 短時傅裏葉變換的局限 95
7．2．2 時頻分析 96
7．3 小波分析 97
7．3．1 概述 97
7．3．2 小波變換的定義 97
7．3．3 典型的小波函數 99
7．3．4 離散小波變換 100
7．3．5 小波多分辨分析與Mallat算法 100
7．4 基於小波的語音分析 101
7．4．1 語音分解與重構 101
7．4．2 清/濁音判斷 102
7．4．3 語音去噪 102
7．4．4 聽覺係統模擬 103
7．4．5 小波包變換在語音端點檢測中的
應用 103
7．5 混沌與分形 104
7．6 基於混沌的語音分析 105
7．6．1 語音信號的混沌性 105
7．6．2 語音信號的相空間重構 106
7．6．3 語音信號的Lyapunov指數 108
7．6．4 基於混沌的語音、噪聲判彆 109
7．7 基於分形的語音分析 110
7．7．1 概述 110
7．7．2 語音信號的分形特徵 111
7．7．3 基於分形的語音分割 112
思考與復習題 113
第8章 語音特徵參數估計 114
8．1 基音估計 114
8．1．1 自相關法 115
8．1．2 並行處理法 117
8．1．3 倒譜法 118
8．1．4 簡化逆濾波法 120
8．1．5 高階纍積量法 122
8．1．6 小波變換法 123
8．1．7 基音檢測的後處理 124
8．2 共振峰估計 125
8．2．1 帶通濾波器組法 125
8．2．2 DFT法 126
8．2．3 倒譜法 127
8．2．4 LPC法 129
8．2．5 FM-AM模型法 130
思考與復習題 131
第9章 矢量量化 132
9．1 概述 132
9．2 矢量量化的基本原理 133
9．3 失真測度 134
9．3．1 歐氏距離―均方誤差 135
9．3．2 LPC失真測度 135
9．3．3 識彆失真測度 137
9．4 最佳矢量量化器和碼本的設計 137
9．4．1 矢量量化器最佳設計的兩個條件 137
9．4．2 LBG算法 138
9．4．3 初始碼書生成 138
9．5 降低復雜度的矢量量化係統 139
9．5．1 無記憶的矢量量化係統 140
9．5．2 有記憶的矢量量化係統 142
9．6 語音參數的矢量量化 144
9．7 模糊矢量量化 145
9．7．1 模糊集概述 146
9．7．2 模糊矢量量化 147
9．8 遺傳矢量量化 148
9．8．1 遺傳算法 148
9．8．2 遺傳矢量量化 150
思考與復習題 151
第10章 隱馬爾可夫模型 152
10．1 概述 152
10．2 隱馬爾可夫模型的引入 153
10．3 隱馬爾可夫模型的定義 155
10．4 隱馬爾可夫模型三個問題的求解 156
10．4．1 概率的計算 157
10．4．2 HMM的識彆 159
10．4．3 HMM的訓練 160
10．4．4 EM算法 161
10．5 HMM的選取 162
10．5．1 HMM的類型選擇 162
10．5．2 輸齣概率分布的選取 163
10．5．3 狀態數的選取 163
10．5．4 初值選取 163
10．5．5 訓練準則的選取 165
10．6 HMM應用與實現中的一些問題 166
10．6．1 數據下溢 166
10．6．2 多輸齣(觀察矢量序列)情況 166
10．6．3 訓練數據不足 167
10．6．4 考慮狀態持續時間的HMM 168
10．7 HMM的結構和類型 170
10．7．1 HMM的結構 170
10．7．2 HMM的類型 172
10．7．3 按輸齣形式分類 173
10．8 HMM的相似度比較 174
思考與復習題 175

第三篇 語音信號處理技術與應用

第11章 語音編碼 176
11．1 概述 176
11．2 語音信號的壓縮編碼原理 178
11．2．1 語音壓縮的基本原理 178
11．2．2 語音通信中的語音質量 179
11．2．3 兩種壓縮編碼方式 180
11．3 語音信號的波形編碼 180
11．3．1 PCM及APCM 180
11．3．2 預測編碼及自適應預測編碼 183
11．3．3 ADPCM及ADM 185
11．3．4 子帶編碼(SBC) 187
11．3．5 自適應變換編碼(ATC) 189
11．4 聲碼器 191
11．4．1 概述 191
11．4．2 聲碼器的基本結構 192
11．4．3 通道聲碼器 192
11．4．4 同態聲碼器 194
11．5 LPC聲碼器 195
11．5．1 LPC參數的變換與量化 196
11．5．2 LPC-10 197
11．5．3 LPC-10e 198
11．5．4 變幀率LPC聲碼器 199
11．6 各種常規語音編碼方法的比較 200
11．6．1 波形編碼的信號壓縮技術 200
11．6．2 波形編碼與聲碼器的比較 200
11．6．3 各種聲碼器的比較 201
11．7 基於LPC模型的混閤編碼 201
11．7．1 混閤編碼采用的技術 202
11．7．2 MPLPC 204
11．7．3 RPELPC 207
11．7．4 CELP 209
11．7．5 CELP的改進形式 211
11．7．6 基於分形碼本的CELP 213
11．8 基於正弦模型的混閤編碼 214
11．8．1 正弦變換編碼 215
11．8．2 多帶激勵(MBE)編碼 215
11．9 極低速率語音編碼 217
11．9．1 400～1．2kb/s數碼率的聲碼器 217
11．9．2 識彆-閤成型聲碼器 218
11．10 語音編碼的性能指標 219
11．11 語音編碼的質量評價 221
11．11．1 主觀評價方法 221
11．11．2 客觀評價方法 222
11．11．3 主客觀評價方法的結閤 225
11．11．4 基於多重分形的語音質量評價 226
11．12 語音編碼國際標準 227
11．13 語音編碼與圖像編碼的關係 228
小結 229
思考與復習題 229
第12章 語音閤成 231
12．1 概述 231
12．2 語音閤成原理 232
12．2．1 語音閤成的方法 232
12．2．2 語音閤成的係統特性 234
12．3 共振峰閤成 235
12．3．1 共振峰閤成原理 235
12．3．2 共振峰閤成實例 237
12．4 LPC閤成 237
12．5 PSOLA語音閤成 239
12．5．1 概述 239
12．5．2 PSOLA的原理 240
12．5．3 PSOLA的實現 240
12．5．4 PSOLA的改進 242
12．5．5 PSOLA語音閤成係統的發展 243
12．6 文語轉換係統 243
12．6．1 組成與結構 243
12．6．2 文本分析 244
12．6．3 韻律控製 245
12．6．4 語音閤成 248
12．6．5 TTS係統的一些問題 248
12．7 基於HMM的參數化語音閤成 249
12．8 語音閤成的研究現狀和發展趨勢 253
12．9 語音閤成硬件簡介 255
思考與復習題 256
第13章 語音識彆 257
13．1 概述 257
13．2 語音識彆原理 260
13．3 動態時間規整 264
13．4 基於有限狀態矢量量化的語音識彆 266
13．5 孤立詞識彆係統 267
13．6 連接詞識彆 270
13．6．1 基本原理 270
13．6．2 基於DTW的連接詞識彆 271
13．6．3 基於HMM的連接詞識彆 273
13．6．4 基於分段K-均值的最佳詞串分割及
模型訓練 273
13．7 連續語音識彆 274
13．7．1 連續語音識彆存在的睏難 274
13．7．2 連續語音識彆的訓練及識彆方法 275
13．7．3 連續語音識彆的整體模型 276
13．7．4 基於HMM統一框架的大詞匯非特定
人連續語音識彆 277
13．7．5 聲學模型 278
13．7．6 語言學模型 280
13．7．7 最優路徑搜索 282
13．8 說話人自適應 284
13．8．1 MAP算法 285
13．8．2 基於變換的自適應方法 285
13．8．3 基於說話人分類的自適應方法 286
13．9 魯棒的語音識彆 287
13．10 關鍵詞確認 289
13．11 可視語音識彆 291
13．11．1 概述 291
13．11．2 機器自動唇讀 291
13．11．3 雙模態語音識彆 293
13．12 語音理解 296
13．12．1 MAP語義解碼 297
13．12．2 語義結構的錶示 297
13．12．3 意圖解碼器 298
小結 299
思考與復習題 299
第14章 說話人識彆 300
14．1 概述 300
14．2 特徵選取 301
14．2．1 說話人識彆所用的特徵 301
14．2．2 特徵類型的優選準則 302
14．2．3 常用的特徵參數 303
14．3 說話人識彆係統 303
14．3．1 說話人識彆係統的結構 303
14．3．2 說話人識彆的基本方法概述 304
14．4 說話人識彆係統實例 305
14．4．1 DTW型說話人識彆係統 305
14．4．2 應用VQ的說話人識彆係統 306
14．5 基於HMM的說話人識彆 307
14．6 基於GMM的說話人識彆 310
14．7 說話人識彆中需進一步研究的問題 312
14．8 語種辨識 313
思考與復習題 316
第15章 智能信息處理技術在語音信號
處理中的應用 317
15．1 人工神經網絡 317
15．1．1 概述 317
15．1．2 神經網絡的基本概念 319
15．2 神經網絡的模型結構 320
15．2．1 單層感知機 320
15．2．2 多層感知機 321
15．2．3 自組織映射神經網絡 323
15．2．4 時延神經網絡 324
15．2．5 循環神經網絡 325
15．3 神經網絡與傳統方法的結閤 325
15．3．1 概述 325
15．3．2 神經網絡與DTW 326
15．3．3 神經網絡與VQ 326
15．3．4 神經網絡與HMM 327
15．4 神經網絡語音識彆 328
15．4．1 靜態語音識彆 328
15．4．2 連續語音識彆 330
15．5 基於神經網絡的說話人識彆 330
15．6 基於神經網絡的語音信號非綫性預測
編碼 332
15．6．1 語音信號的非綫性預測 332
15．6．2 基於MLP的非綫性預測編碼 333
15．6．3 基於RNN的非綫性預測編碼 334
15．7 基於神經網絡的語音閤成 335
15．8 支持嚮量機 336
15．8．1 概述 336
15．8．2 支持嚮量機的基本原理 337
15．9 基於支持嚮量機的語音分類識彆 339
15．10 基於支持嚮量機的說話人識彆 340
15．10．1 基於支持嚮量機的說話人辨認 340
15．10．2 基於支持嚮量機的說話人確認 340
15．11 基於混沌神經網絡的語音識彆 342
15．11．1 混沌神經網絡 342
15．11．2 基於混沌神經網絡的語音識彆 342
15．12 分形在語音識彆中的應用 344
15．13 智能優化算法在語音信號處理中的
應用 344
15．14 各種智能信息處理技術的融閤與
集成 346
15．14．1 模糊係統與神經網絡的融閤 347
15．14．2 神經網絡與遺傳算法的融閤 347
15．14．3 模糊邏輯、神經網絡及遺傳算法的
融閤 348
15．14．4 神經網絡、模糊邏輯及混沌的
融閤 349
15．14．5 混沌與遺傳算法的融閤 349
思考與復習題 350
第16章 語音增強 351
16．1 概述 351
16．2 語音、人耳感知及噪聲的特性 352
16．3 濾波器法 354
16．3．1 固定濾波器 354
16．3．2 變換技術 354
16．3．3 自適應噪聲對消 354
16．4 非綫性處理 357
16．5 基於相關特性的語音增強 358
16．6 減譜法 359
16．6．1 減譜法的基本原理 359
16．6．2 減譜法的改進形式 360
16．7 基於Wiener濾波的語音增強 361
16．8 基於語音産生模型的語音增強 362
16．9 基於小波的語音增強 364
16．9．1 概述 364
16．9．2 基於小波的語音增強 364
16．9．3 基於小波包的語音增強 366
16．10 基於信號子空間分解的語音增強 367
16．11 語音增強的一些新發展 370
小結 371
思考與復習題 372
第17章 基於麥剋風陣列的語音信號
處理 373
17．1 概述 373
17．2 麥剋風陣列語音處理技術的難點 374
17．3 聲源定位 375
17．3．1 去混響 375
17．3．2 近場模型 376
17．3．3 聲源定位 377
17．4 語音增強 381
17．4．1 概述 381
17．4．2 方法與技術 382
17．4．3 應用 386
17．4．4 本節小結 387
17．5 語音盲分離 387
17．5．1 瞬時綫性混閤模型 388
17．5．2 捲積混閤模型 393
17．5．3 非綫性混閤模型 395
17．5．4 需進一步研究的問題 396
思考與復習題 396
漢英名詞術語對照 398
參考文獻 407

前言/序言

《詩意心痕：尋跡唐宋古韻》 一、 緣起：古韻的召喚與時代的迴響 曆史的長河奔流不息，而唐宋，無疑是中國文化史上最為璀璨奪目的兩顆明珠。它們以各自獨特的風貌，深刻地塑造瞭中華民族的精神脊梁。從盛唐的萬國來朝、恢弘氣象，到兩宋的文風鼎盛、市井繁榮，這兩個朝代留給後世的，是無數令人扼腕嘆息的詩篇、灑脫不羈的書法、磅礴大氣的畫捲，以及對人生、宇宙、社會無盡的哲學思考。 “詩意心痕：尋跡唐宋古韻”一書，便是一次對唐宋韆年風華的深度探尋與溫柔迴望。它並非冷冰冰的史料堆砌，也不是枯燥的學術論述，而是試圖以一種更加貼近人心的方式，去感受那個時代的脈搏，觸摸那些偉大靈魂的溫度。本書的核心，在於“尋跡”——在紛繁的曆史塵埃中，仔細搜尋那些能夠觸動我們現代心靈的唐宋古韻，並將之轉化為一種可感知、可共鳴的情感體驗。 我們身處一個信息爆炸、節奏飛快的時代，物質的富足與精神的追求之間，有時會産生微妙的張力。在這樣的背景下，迴溯曆史，尤其是那些孕育瞭無數藝術瑰寶和思想精華的黃金時代，顯得尤為重要。唐宋，正是那個能夠給予我們慰藉、啓發，甚至重塑我們精神疆域的寶庫。本書的齣版，正是基於對這種時代需求的敏感洞察，以及對唐宋文明不竭魅力的深切熱愛。 二、 探索：維度交織的“唐宋古韻” “唐宋古韻”並非一個單一的概念，而是一個由多個維度交織而成，豐富而立體的存在。本書將從以下幾個主要方麵，層層剝繭，展現唐宋文明的獨特魅力： 詩意山河：山水間的精神寄托與寫意情懷 唐詩宋詞，無疑是唐宋古韻中最耀眼的部分。然而，本書將不僅僅局限於對名篇佳句的鑒賞，更著力於挖掘詩詞背後所蘊含的山水精神。唐代詩人，如李白、杜甫，他們筆下的山水，既是壯麗的自然景象，也是他們壯闊胸襟的投射；王維的山水田園詩，則勾勒齣一種“禪意”與“詩意”的融閤，描繪齣一幅幅淡泊寜靜的理想生活圖景。宋代詞人，如蘇軾、辛棄疾，他們以更細膩的情感，將個人際遇、傢國情懷融入到婉約或豪放的詞風之中。他們的山水，或許更加貼近市井生活，更加充滿瞭人生的悲歡離閤。 本書將探討這些詩詞作品是如何將自然之美與人文精神相結閤，如何反映瞭當時社會士人的精神世界，以及這些描繪至今仍能觸動我們內心深處的共鳴。我們將從山川草木、日月星辰的意象中，尋找到古人遺留下的精神綫索，理解他們是如何在自然中尋找寄托，如何在寫意中錶達情懷。 翰墨丹青：筆墨綫條中的時代風骨與審美意境 唐宋是中國書法和繪畫藝術的黃金時期。王羲之的《蘭亭集序》雖非唐宋，但其對後世書法的深遠影響，以及唐代書法傢如顔真卿、柳公權的楷書，其端莊雄渾、法度森嚴，展現瞭盛唐的氣象。宋代書法，則更加注重個人風格的體現，如蘇軾的豐腴遒勁，黃庭堅的跌宕恣肆，米芾的縱橫奇崛，都各有韆鞦。 繪畫方麵，唐代的閻立本、吳道子，以其精湛的人物畫和神鬼畫，展現瞭盛世的活力與宗教的虔誠。而宋代，則是山水畫的成熟期，範寬的《溪山行旅圖》以其雄偉壯闊，展現瞭“可行、可望、可遊、可居”的理想山水；張擇端的《清明上河圖》，更是生動地描繪瞭北宋都城的繁榮景象，是中國繪畫史上不朽的傑作。 本書將深入分析唐宋書法、繪畫的藝術特徵、美學思想，探討它們如何與當時的社會文化、哲學思想相互滲透，如何成為錶達時代精神和個體情操的重要載體。我們將不僅僅停留在“看”畫、“看”字，而是嘗試去“讀”它們，理解筆墨綫條背後所蘊含的時代風骨與審美意境。 人生哲思：儒釋道交融下的個體生命與社會關懷 唐宋時期，是中國思想文化大交流、大融閤的時期。儒傢思想在唐宋得到瞭新的發展和闡釋，宋明理學更是對後世産生瞭深遠影響。同時，佛教在唐代達到瞭鼎盛，各種宗派林立，對當時的社會生活和文化藝術産生瞭巨大的影響。道傢思想也以其崇尚自然、清靜無為的理念，對士人的精神世界有著獨特的吸引力。 本書將探討唐宋士人在儒、釋、道三傢思想的影響下，是如何構建自己的世界觀和人生觀的。我們將分析那些偉大的思想傢，如孔子（雖然早於唐宋，但其思想在唐宋得到新的生命力）、孟子、硃熹、王陽明（雖然晚於宋，但其思想根植於宋代理學）等，以及高僧大德，他們的思想如何影響著當時的社會倫理、政治格局，以及個體如何在這種思想的滋養下，尋求內心的安寜與精神的超越。 我們將重點關注那些在個人命運與傢國興衰、個人情誌與社會責任之間進行艱難抉擇的文人誌士，他們的思想，既有對宏大敘事的關懷，也有對個體生命價值的探索。從“達則兼濟天下，窮則獨善其身”的儒傢理想，到“色即是空，空即是色”的佛教智慧，再到“道法自然”的道傢清曠，這些古老的思想，在唐宋士人的手中，煥發齣瞭新的生機。 市井風情：煙火人間的市井百態與生活智慧 與人們普遍認為的“高雅”的唐宋不同，本書還將特彆關注唐宋時期普通民眾的生活，以及由此産生的市井文化。唐代的長安、宋代的汴京，作為當時世界上最繁華的都市，其市井生活充滿瞭活力和創造力。從街頭巷尾的小販叫賣，到酒樓茶肆的喧囂熱鬧，再到節慶集會的盛況，這些鮮活的場景，構成瞭唐宋文明不可或缺的一部分。 本書將通過史料、文學作品、繪畫等多種方式，展現唐宋時期的市井百態。我們將瞭解當時的衣食住行，瞭解當時的娛樂方式，瞭解當時的社會交往，甚至瞭解當時的民間信仰和習俗。宋代的“瓦捨勾欄”，便是當時市民娛樂文化的集中體現，各種戲麯、說唱、雜技在此輪番上演，充滿瞭生活氣息。 我們將從這些生動的市井描寫中，感受到唐宋人民的樂觀、勤勞和智慧，理解他們的喜怒哀樂，以及他們如何在日常生活中創造屬於自己的文化。這種“接地氣”的視角，能夠幫助我們更全麵、更立體地認識唐宋文明，也能夠讓我們在與古人“神交”時，感受到更多的親切與熟悉。 三、 價值：連接古今的精神紐帶 “詩意心痕：尋跡唐宋古韻”一書，其價值不僅在於對曆史的迴溯，更在於對當下精神世界的滋養。 喚醒民族文化自信： 在全球化浪潮下，重拾和深入理解中華民族優秀的傳統文化，是構建和堅定民族文化自信的重要途徑。唐宋，作為中華文明的重要高峰，其輝煌的成就，足以讓我們為之自豪，也為我們當代的發展提供寶貴的精神資源。 提供人生智慧啓迪： 唐宋時期，無論是文人雅士還是市井小民，他們所展現齣的堅韌、豁達、樂觀、追求的精神，至今仍能為我們提供深刻的人生智慧。在麵對現代社會的挑戰時，重讀他們的文字，品味他們的生活，能夠幫助我們更好地理解人生的意義，找到內心的力量。 提升審美情趣： 通過對唐宋詩詞、書法、繪畫等藝術形式的深入解讀，本書旨在提升讀者的審美能力，培養對美的感知力和鑒賞力。在快餐文化盛行的當下，對經典藝術的迴歸，是淨化心靈、提升精神境界的有效方式。 構建文化認同與歸屬感： 瞭解和傳承優秀的傳統文化，是構建個體文化認同與集體歸屬感的基礎。通過本書，讀者能夠更深刻地理解自己所處的文化脈絡，找到文化上的根源，增強對中華文明的認同感。 四、 結語：一期一會，共赴古韻之約 “詩意心痕：尋跡唐宋古韻”是一場跨越時空的文化之旅。它邀請每一位熱愛中華文化、渴望觸碰曆史溫度的讀者，一同踏上這段尋跡之旅。我們相信，在那些流傳韆年的詩篇、墨跡、畫捲中，在那些可歌可泣的人物故事、市井生活場景中，您一定會找到屬於自己的“古韻”——那份沉靜的力量，那份不朽的詩意，那份連接古今的深厚情感。 願這本書，成為您連接過去與現在、物質與精神、自我與世界的一座橋梁。願您在閱讀中，不僅看到唐宋的輝煌，更能感受到那份古韻，如何在您的心田中，種下詩意的種子，開齣屬於您自己的芬芳之花。這是一次“一期一會”的相遇，讓我們在文字的世界裏，共赴這場與唐宋古韻的美妙之約。

評分☆☆☆☆☆

這本書我是在一個偶然的機會下看到的，當時我的朋友嚮我推薦瞭它，說這本書對他的專業學習非常有幫助。我一直對聲音的本質和背後的科學原理很感興趣，但苦於沒有係統性的學習資料。拿到這本書後，我迫不及待地翻開，首先映入眼簾的是精美的排版和清晰的插圖，這立刻讓我對閱讀産生瞭極大的興趣。作者的語言風格非常平易近人，即使是對於初學者來說，也能很快理解其中的概念。我尤其喜歡其中關於人耳聽覺模型的部分，作者用生動的比喻解釋瞭聲音是如何被感知和處理的，讓我仿佛置身於一個奇妙的聲音世界。書中還引用瞭大量的實際案例，比如音樂的數字化、語音識彆技術的原理等等，這些都讓我更加直觀地感受到語音信號處理在日常生活中的重要性。我記得其中有一章詳細介紹瞭傅裏葉變換在語音分析中的應用，雖然這個概念聽起來有些抽象，但在作者的循序漸進的講解下，我竟然也能掌握其基本思想，甚至嘗試著去理解一些簡單的語音頻譜圖。總的來說，這本書帶給我一種前所未有的學習體驗，它不僅僅是知識的傳授，更是一種對科學探索的熱情激發。我打算在接下來的時間裏，更加深入地研讀這本書，相信它會為我的知識體係打下堅實的基礎，也讓我對未來在這一領域的探索充滿信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對音頻技術充滿熱情的業餘愛好者，我一直在尋找一本能夠深入淺齣介紹語音信號處理的書籍。市麵上相關的書籍不少，但很多都過於理論化，難以理解，或者內容過於陳舊，跟不上時代的發展。當我偶然翻閱到這本書時，我立刻被它所吸引。它不是一本簡單的科普讀物，也不是一本晦澀難懂的學術專著，而是一本介於兩者之間的、恰到好處的學習指南。作者的寫作風格非常獨特，他擅長將復雜的概念拆解成易於理解的組成部分，並且通過大量的圖示和實例來加深讀者的印象。我特彆欣賞書中關於語音編碼和壓縮的部分，它詳細講解瞭不同編碼方式的原理和優缺點，讓我對MP3、AAC等常見的音頻格式有瞭更深刻的認識。此外，書中還涉及瞭語音閤成和語音識彆等前沿技術，雖然我目前還沒有深入研究這些領域，但這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我看到瞭語音技術未來的無限可能。我最喜歡的部分是關於迴聲消除和降噪算法的講解，作者用非常形象的比喻解釋瞭這些技術的工作原理，讓我恍然大悟。這本書不僅僅是知識的海洋，更是一次啓發思考的旅程，它讓我對語音信號處理這門學科産生瞭濃厚的興趣，也讓我對未來的學習和研究充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我一直以來都對聲音的傳播、感知和數字化處理充滿好奇。在接觸這本書之前，我對這方麵的知識瞭解非常零散，不成體係。這本書的齣現，可以說是填補瞭我知識上的空白。它以一種非常嚴謹又不失趣味的方式，將語音信號處理的方方麵麵展現在我麵前。我尤其喜歡書中關於聲學特徵提取的章節，作者非常詳細地解釋瞭MFCC、LPC等重要的特徵參數是如何計算得齣的，並且闡述瞭它們在語音識彆、說話人識彆等任務中的重要作用。這對於我理解現有的一些語音技術，例如智能助手是如何理解我的指令，有著極大的幫助。書中的圖錶非常豐富，而且設計得很直觀，能夠幫助我更好地理解抽象的概念。我印象特彆深刻的是關於語譜圖的講解，作者通過對比不同語音的語譜圖，生動地展示瞭不同音素、不同語速對語譜圖的影響，讓我對聲音的“可視化”有瞭全新的認識。這本書不僅僅是技術知識的傳遞，更是一種對科學探索精神的鼓勵，它讓我看到瞭語音信號處理領域蘊含的巨大潛力和發展空間。

評分☆☆☆☆☆

這本書給瞭我非常深刻的啓發。作為一名非專業人士，我一直對語音技術在人工智能領域的應用感到好奇，但又不知從何入手。這本書就像一座橋梁，連接瞭我與這個復雜而迷人的領域。作者的寫作風格非常注重理論與實踐的結閤，他不僅介紹瞭語音信號處理的基本原理，還穿插瞭大量的實際案例和應用場景，讓我能夠直觀地感受到這些技術是如何改變我們的生活的。我尤其喜歡書中關於語音降噪和語音增強的部分，它解釋瞭如何在嘈雜的環境中提取清晰的語音信號，這對於改善我們在日常交流中的體驗有著重要的意義。此外，書中還對語音信號的統計建模和機器學習方法在語音處理中的應用進行瞭探討，這讓我對當前人工智能語音技術的發展有瞭更深的理解。我記得其中有一個例子，是如何利用統計模型來預測下一個語音幀的參數，這讓我對語音的連續性和預測性有瞭更直觀的認識。總的來說，這本書不僅傳授瞭知識，更激發瞭我對語音信號處理這一學科的濃厚興趣，讓我看到瞭技術改變世界的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本書簡直就是為那些希望係統性地瞭解語音信號處理，卻又缺乏相關背景知識的讀者量身打造的。它並沒有一開始就拋齣大量艱澀的數學公式，而是從最基礎的概念講起，比如聲音的物理學特性，人類的聽覺係統是如何工作的，以及我們如何量化聲音。作者的講解邏輯清晰，循序漸進，每一個新的概念都建立在前麵知識的基礎上，使得學習過程更加順暢。我特彆喜歡書中對於各種信號處理工具的介紹，比如濾波器、FFT等等，作者不僅解釋瞭它們的原理，還給齣瞭在語音處理中的具體應用，讓我能夠理解這些工具是如何幫助我們分析和改造聲音的。我記得其中有一個章節詳細介紹瞭如何從一段音頻中提取齣人類說話的音高和響度，這對我來說是一個非常有用的知識點，因為我一直對音樂的分析很感興趣。此外，書中還提供瞭許多實際操作的建議，甚至是一些代碼示例，雖然我還沒有機會親自去實現，但這些都為我未來的實踐打下瞭基礎。總而言之，這本書的優點在於它的實用性和易懂性，它成功地將一個相對復雜的領域變得觸手可及，讓我對語音信號處理有瞭全新的認識。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，值這個價

評分☆☆☆☆☆

不錯，適閤學習！內容很多

評分☆☆☆☆☆

愉快的 購物

評分☆☆☆☆☆

書有點皺瞭，另外怎麼自營商品也發貨這麼慢

評分☆☆☆☆☆

瀏覽瞭下目錄概要，弄容豐富，還不錯

評分☆☆☆☆☆

愉快的 購物

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書質量不錯，是正版，滿意

評分☆☆☆☆☆

好評

評分☆☆☆☆☆

書頁部分內容有重印，第一次碰到，具體見附圖