数字语音处理理论与应用 [Theory and Applications Digital Speech Processing] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] Lawrence R. Rabiner（劳伦斯 R. 拉比纳），[美] Ronald W. S 著，刘加，张卫强，何亮，路程 等 译

图书标签:

• 数字语音处理
• 语音信号处理
• 信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 模式识别
• 机器学习
• 音频处理
• 语音识别
• 语音合成

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121275906

版次：1

商品编码：11838758

包装：平装

外文名称：Theory and Applications Digital Speech Processing

开本：16开

出版时间：2015-11-01

用纸：胶版纸

页数：664

字数：1196000

正文语种：中文

内容简介

　　本书是作者继1978年出版的经典教材《语音信号的数字处理》之后的又一著作，全书除有简练精辟的基础知识介绍外，系统讲解了近30年来语音信号处理的新理论、新方法和在应用上的新进展。全书共14章，分四部分：第一部分介绍语音信号处理基础知识，主要包括数字信号处理基础、语音产生机理、（人的）听觉和听感知机理，以及声道中的声传播原理；第二部分介绍语音信号的时、频域表示和分析；第三部分介绍语音参数估计方法；第四部分介绍语音信号处理的应用，主要包括语音编码、语音和音频信号的频域编辑、语音合成、语音识别及自然语言理解。

作者简介

　　Lawrence R. Rabiner， 美国工程院和美国科学院院士，美国声学学会、IEEE、贝尔实验室、AT&T;会士，以及Eta Kappa Nu、Sigma Xi、Tau Beta Pi等荣誉学会会员。曾担任美国声学学会副主席、IEEE Trans、ASSP主编和IEEE Proceedings编委。主要研究方向包括通信、控制与信号处理、数字信号处理、数字语音处理、多媒体通信、多模态处理、Rabiner教授于2002年从AT&T;退休，随后担任罗格斯大学和加州大学圣巴巴拉分校教授，及罗格斯大学先进信息处理中心副主任。

　　刘加，清华大学教授，主要从事数字信号处理与数字语音信号处理的教学与研究工作，发表论文多篇，在教学与研究方面获得多面荣誉。主要研究方向为信号与信号处理，语音通信等。

目录

第1章 数字语音处理介绍 1
1．1 语音信号 2
1．2 语音堆 5
1．3 数字语音处理的应用 6
1．3．1 语音编码 6
1．3．2 文语转换合成 7
1．3．3 语音识别和其他模式匹配问题 7
1．3．4 其他语音应用 8
1．4 参考文献评论 9
1．5 小结 10
第2章 数字信号处理基础回顾 11
2．1 引言 11
2．2 离散时间信号与系统 11
2．3 信号与系统的变换表示 13
2．3．1 连续时间傅里叶变换 14
2．3．2 z变换 14
2．3．3 离散时间傅里叶变换 16
2．3．4 离散傅里叶变换 17
2．3．5 DTFT的采样 18
2．3．6 DFT的性质 19
2．4 数字滤波器基础 20
2．4．1 FIR系统 20
2．4．2 FIR滤波器设计方法 21
2．4．3 FIR滤波器实现 23
2．4．4 IIR系统 23
2．4．5 IIR滤波器设计方法 23
2．4．6 IIR系统的实现 24
2．4．7 关于FIR和IIR滤波器设计
方法的说明 27
2．5 采样 27
2．5．1 采样原理 27
2．5．2 语音和音频波形的采样率 28
2．5．3 改变采样信号的采样率 29
2．5．4 抽取 29
2．5．5 插值 32
2．5．6 非整数采样率变化 33
2．5．7 FIR滤波器的优点 34
2．6 小结 34
习题 34
第3章 人类语音产生基础 42
3．1 引言 42
3．2 语音产生过程 42
3．2．1 语音产生机理 42
3．2．2 语音特征与语音波形 46
3．2．3 语音生成的声学理论 49
3．3 语音的短时傅里叶表示 50
3．4 声音语音学 53
3．4．1 元音 55
3．4．2 双元音 60
3．4．3 声音的辨音特质 60
3．4．4 半元音 61
3．4．5 鼻音 62
3．4．6 清擦声 64
3．4．7 浊擦音 65
3．4．8 浊塞音 67
3．4．9 清塞音 67
3．4．10 破擦声和耳语音 69
3．5 美式英语音素的辨音特质 70
3．6 小结 70
习题 71
第4章 听觉、听感知模型和语音感知 80
4．1 引言 80
4．2 语言链 80
4．3 解剖学和耳的功能 82
4．3．1 基底膜机理 84
4．3．2 临界频带 85
4．4 声音的感知 85
4．4．1 声音的强度 87
4．4．2 人的听觉范围 87
4．4．3 响度级 90
4．4．4 响度 91
4．4．5 音高 91
4．4．6 掩蔽效应――音调 92
4．4．7 掩蔽效应――噪声 93
4．4．8 时域掩蔽效应 94
4．4．9 语音编码中的掩蔽效应 95
4．4．10 参数鉴别――JND 95
4．5 听感知模型 96
4．5．1 感知线性预测 96
4．5．2 Seneff听感知模型 97
4．5．3 Lyon听感知模型 99
4．5．4 整体区间直方图方法 100
4．5．5 听感知模型小结 101
4．6 人类语音感知实验 101
4．6．1 噪声中的声音感知 102
4．6．2 噪声中的语音感知 103
4．7 语音质量和可懂度测量 104
4．7．1 主观测试 105
4．7．2 语音质量的客观测量 106
4．8 小结 107
习题 107
第5章 声道中的声音传输 109
5．1 语音产生的声学原理 109
5．1．1 声音传播 109
5．1．2 例子：均匀无损声管 110
5．1．3 声道中损耗的影响 114
5．1．4 嘴唇的辐射影响 117
5．1．5 元音的声道传输函数 120
5．1．6 鼻腔耦合的影响 123
5．1．7 声道中声音的激励 123
5．1．8 基于声学理论的模型 127
5．2 无损声管模型 128
5．2．1 级联无损声管中的波形传播 128
5．2．2 边界条件 130
5．2．3 与数字滤波器的关系 134
5．2．4 无损声管模型的传输函数 137
5．3 采样语音信号的数字模型 141
5．3．1 声道建模 141
5．3．2 辐射模型 143
5．3．3 激励模型 144
5．3．4 完整模型 144
5．4 小结 146
习题 146
第6章 语音信号处理的时域方法 153
6．1 引言 153
6．2 语音的短时分析 154
6．2．1 短时分析的通用框架 156
6．2．2 短时分析中的滤波和采样 156
6．3 短时能量和短时幅度 159
6．3．1 基于短时能量的自动增益
控制 160
6．3．2 短时幅度 162
6．4 短时过零率 163
6．5 短时自相关函数 169
6．6 修正短时自相关函数 173
6．7 短时平均幅度差分函数 176
6．8 小结 177
习题 177
第7章 频域表示 183
7．1 引言 183
7．2 离散时间傅里叶分析 184
7．3 短时傅里叶分析 186
7．3．1 DTFT解释 187
7．3．2 DFT实现 188
7．3．3 加窗对分辨率的影响 188
7．3．4 关于短时自相关函数 193
7．3．5 线性滤波解释 193
7．3．6 时域和频域中 的
采样率 197
7．4 频谱显示 199
7．5 合成的重叠相加法 206
7．5．1 精确重建的条件 206
7．5．2 合成窗的应用 211
7．6 合成的滤波器组求和方法 212
7．7 时间抽取滤波器组 217
7．7．1 通用FBS抽取系统 218
7．7．2 最大抽取滤波器组 221
7．8 双通道滤波器组 222
7．8．1 正交镜像滤波器组 223
7．8．2 QMF滤波器组的多相结构 225
7．8．3 共轭正交滤波器 225
7．8．4 树形结构滤波器组 226
7．9 使用FFT实现FBS方法 228
7．9．1 FFT分析技术 228
7．9．2 FFT合成技术 230
7．10 OLA再论 232
7．11 修正的STFT 233
7．11．1 乘性修正 233
7．11．2 加性修正 236
7．11．3 时间标度修正：相位声码器 237
7．12 小结 242
习题 242
第8章 倒谱和同态语音处理 255
8．1 简介 255
8．2 卷积同态系统 256
8．2．1 DTFT表示 257
8．2．2 z变换表示 260
8．2．3 复倒谱的性质 260
8．2．4 复倒谱分析实例 262
8．2．5 最小和最大相位信号 264
8．3 语音模型的同态分析 265
8．3．1 浊音模型的同态分析 266
8．3．2 清音模型的同态分析 271
8．4 计算语音的短时倒谱和复倒谱 273
8．4．1 基于离散傅里叶变换的计算 273
8．4．2 基于z变换的计算 276
8．4．3 最小相位和最大相位信号的
递归计算 278
8．5 自然语音的同态滤波 279
8．5．1 语音短时倒谱分析模型 280
8．5．2 使用多项式根的短时
分析实例 281
8．5．3 应用DFT的浊音分析 282
8．5．4 最小相位分析 286
8．5．5 应用DFT的清音分析 287
8．5．6 短时倒谱分析小结 289
8．6 全极点模型的倒谱分析 290
8．7 倒谱距离度量 291
8．7．1 线性滤波补偿 292
8．7．2 加权倒谱距离度量 292
8．7．3 群时延频谱 293
8．7．4 mel频率倒谱系数 294
8．7．5 动态倒谱特征 296
8．8 小结 296
习题 296
第9章 语音信号的线性预测分析 301
9．1 引言 301
9．2 线性预测分析的基本原理 302
9．2．1 线性预测分析方程的基本
公式 304
9．2．2 自相关法 305
9．2．3 协方差法 307
9．2．4 小结 308
9．3 模型增益的计算 309
9．4 线性预测分析的频域解释 311
9．4．1 线性预测短时频谱分析 311
9．4．2 均方预测误差的频域解释 313
9．4．3 模型阶数p的作用 316
9．4．4 线性预测语谱图 318
9．4．5 与其他谱分析方法的对比 320
9．4．6 选择性线性预测 321
9．5 LPC方程组的解 322
9．5．1 Cholesky分解 322
9．5．2 Levinson-Durbin算法 325
9．5．3 格型公式及其解 328
9．5．4 计算需求比较 334
9．6 预测误差信号 335
9．6．1 归一化均方误差的其他
表示法 338
9．6．2 LPC参数值的实验评估 339
9．6．3 归一化误差随帧位置的变化 342
9．7 LPC多项式A(z)的一些性质 344
9．7．1 预测误差滤波器的最小
相位性质 344
9．7．2 PARCOR系数和LPC多项式的
稳定性 344
9．7．3 最佳LP模型根的位置 345
9．8 线性预测分析与无损声管模型的
关系 348
9．9 LP参数的替代表示 351
9．9．1 预测误差多项式的根 351
9．9．2 全极点系统 的冲激响应 352
9．9．3 冲激响应的自相关 352
9．9．4 倒谱 352
9．9．5 预测器多项式的自相关系数 353
9．9．6 PARCOR系数 353
9．9．7 对数面积比系数 353
9．9．8 线性谱对参数 355
9．10 小结 357
习题 357
第10章 语音参数的估计算法 368
10．1 引言 368
10．2 中值平滑和语音处理 369
10．3 语音背景/静音的鉴别 373
10．4 浊音/清音/静音检测的一种贝叶斯
方法 378
10．5 基音周期估计（基音检测） 383
10．5．1 理想的基音周期估计 383
10．5．2 使用一种并行处理方法的
基音周期估计 386
10．5．3 自相关、周期性和中心削波 390
10．5．4 一种基于自相关的基音
估计器 395
10．5．5 频域中的基音检测 397
10．5．6 用于基音检测的同态系统 399
10．5．7 使用线性预测参数的基音
检测 403
10．6 共振峰估计 405
10．6．1 共振峰估计的同态系统 405
10．6．2 使用线性预测参数的共振峰
分析 410
10．9 小结 412
习题 412
第11章 语音信号数字编码 424
11．1 引言 424
11．2 语音信号采样 426
11．3 语音统计模型 427
11．3．1 自相关函数和功率谱 427
11．4 瞬时量化 433
11．4．1 均匀量化噪声分析 435
11．4．2 瞬时压扩（压缩/扩展） 442
11．4．3 最优SNR量化 448
11．5 自适应量化 453
11．5．1 前馈自适应 454
11．5．2 反馈自适应 458
11．5．3 自适应量化的总体评价 461
11．6 语音模型参数的量化 461
11．6．1 语音模型的标量量化 462
11．6．2 向量量化 463
11．6．3 VQ实现的要素 466
11．7 差分量化的一般理论 470
11．8 ?调制 476
11．8．1 线性?调制 476
11．8．2 自适应?调制 479
11．8．3 ?调制中的高阶预测器 481
11．8．4 LDM到PCM的转换 482
11．8．5 Δ-Σ模数转换 485
11．9 差分脉冲编码调制 486
11．9．1 自适应量化DPCM 487
11．9．2 自适应预测DPCM 488
11．9．3 ADPCM系统的对比 491
11．10 ADPCM编码器的改善 492
11．10．1 ADPCM编码的基音预测 493
11．10．2 DPCM系统中的噪声整形 495
11．10．3 完全量化的自适应预测
编码器 498
11．11 综合分析语音编码 502
11．11．1 A-b-S语音编码系统的
基本原理 504
11．11．2 多脉冲LPC 507
11．11．3 码激励线性预测（CELP） 509
11．11．4 比特率为4800bps的CELP
编码器 514
11．11．5 低延时CELP（LD-CELP）
编码 516
11．11．6 A-b-S语音编码小结 517
11．12 开环语音编码器 517
11．12．1 二态激励模型 518
11．12．2 LPC声码器 519
11．12．3 残差激励LPC 521
11．12．4 混合激励系统 522
11．13 语音编码器的应用 522
11．13．1 语音编码器的标准化 523
11．13．2 语音编码器的质量评价 524
11．14 小结 526
习题 526
第12章 语音和音频的频域编码 541
12．1 引言 541
12．2 历史回顾 542
12．2．1 通道声码器 542
12．2．2 相位声码器 545
12．2．3 早期的STFT数字编码
工作 546
12．3 子带编码 546
12．3．1 理想的2子带编码器 547
12．3．2 子带编码的量化器 552
12．3．3 子带语音编码器示例 552
12．4 自适应变换编码 554
12．5 音频编码的感知模型 556
12．5．1 短时分析和合成 556
12．5．2 临界带理论回顾 557
12．5．3 听阈 558
12．5．4 STFT的声压校正 559
12．5．5 掩蔽效应回顾 560
12．5．6 掩蔽音的识别 562
12．5．7 STFT的量化 564
12．6 MPEG-1音频编码标准 566
12．6．1 MPEG-1滤波器组 566
12．6．2 通道信号的量化 571
12．6．3 MPEG-1层II和层III 573
12．7 其他语音编码标准 574
12．8 小结 574
习题 574
第13章 文语转换合成方法 582
13．1 简介 582
13．2 文本分析 582
13．2．1 文档结构检测 583
13．2．2 文本正则化 583
13．2．3 语义分析 584
13．2．4 语音学分析 584
13．2．5 多音词消歧 585
13．2．6 字母-声音转换 585
13．2．7 韵律分析 586
13．2．8 韵律指定 586
13．3 语音合成方法的发展 587
13．4 早期的语音合成方法 588
13．4．1 声码器 588
13．4．2 终端模拟语音合成 590
13．4．3 发音器官语音合成方法 591
13．4．4 单词拼接合成 593
13．5 单元选择方法 595
13．5．1 拼接单元的选择 595
13．5．2 自然语音中的单元选择 597
13．5．3 从文本中进行在线单元选择 597
13．5．4 单元选择问题 597
13．5．5 转移代价和单元代价 599
13．5．6 单元边界平滑和修改 600
13．5．7 单元选择方法的实验结果 605
13．6 TTS的未来需求 605
13．7 可视化TTS 605
13．7．1 VTTS处理 606
13．8 小结 608
习题 608
第14章 自动语音识别和自然语言理解 610
14．1 引言 610
14．2 自动语音识别简述 611
14．3 语音识别的整体过程 611
14．4 构建一个语音识别系统 612
14．4．1 识别任务 613
14．4．2 识别特征集 613
14．4．3 识别训练 614
14．4．4 测试与性能评估 614
14．5 ASR中的决策过程 614
14．5．1 ASR问题的贝叶斯原理 615
14．5．2 Viterbi算法 618
14．5．3 步骤1：声学建模 619
14．5．4 步骤2：语言模型 620
14．6 步骤3：搜索问题 623
14．7 简单的ASR系统：孤立的数字识别 624
14．8 语音识别器的性能评估 625
14．9 口语理解 628
14．10 对话管理和口语生成 629
14．11 用户界面 631
14．12 多模态用户界面 631
14．13 小结 632
习题 632
附录A 语音和音频处理演示 637
附录B 频域微分方程求解 644
术语表 646

前言/序言

　　70多年来，语音信号处理一直是一个活跃且不断发展的领域。最早的语音处理系统是模拟系统，如20世纪30年代由Homer Dudley及其同事们在贝尔实验室开发并于1939年在纽约世博会上展出的Voder系统，该系统可通过手工操作合成出语音；同期，Homer Dudley在贝尔实验室还开发出了通道声码器或声音编码器；20世纪40年代，Koenig及其同事们在贝尔实验室开发出了声音语谱图系统，该系统可以在时域和频域展示语音的时变特征；另外，20世纪50年代，全世界的很多研究实验室都开发出了早期的语音单词识别系统。
　　数字信号处理（DSP）起源于20世纪60年代，在DSP应用的广泛领域中，语音处理是其早期发展的驱动力。在此期间，先驱研究者们如麻省理工学院林肯实验室的Ben Gold和Charlie Rader，贝尔实验室的Jim Flanagan、Roger Golden和Jim Kaiser，他们开始研究数字滤波器的设计和应用方法，并用于语音处理系统的模拟仿真。随着1965年Jim Cooley和John Tukey发明快速傅里叶变换（FFT）技术以及FFT在快速卷积和谱分析方面的广泛应用，模拟技术的束缚和局限逐渐被打破，数字语音处理随之产生并展现出了清晰的面貌。
　　1968年至1974年期间，本书作者（Lawrence R. Rabiner和Ronald W. Schafer）在贝尔实验室一起密切地工作，期间DSP领域取得了很多的基础性进展。当Ronald W. Schafer于1975年离开贝尔实验室并在佐治亚理工学院任学术职位时，数字语音处理领域已蓬勃发展，于是我们觉得是时候写一本关于语音信号数字处理方法和系统的教材了。到1976年，我们相信数字语音处理的理论发展得已经足够完备，精心撰写一本教材不但可以作为讲授数字语音处理基础知识的教材，还可以作为未来语音处理实际应用系统设计的参考书。1978年，Prentice-Hall公司出版了这本教材《数字语音信号处理》。采用这本教材，Ronald W. Schafer开设了第一门数字语音处理的研究生课程，期间Lawrence R. Rabiner仍在贝尔实验室从事数字语音处理基础的研究工作（Lawrence R. Rabiner在贝尔实验室和AT＆T实验室工作了40年，2002年也进入学术界，在罗格斯大学和加州大学圣?巴巴拉分校任教。Ronald W. Schafer在佐治亚理工学院工作30年后，于2004年加入了惠普实验室）。
　　1978年出版的教材的目标是，介绍语音基础知识和数字语音处理方法，以便构建强大的语音信号处理系统。从宏观层面来说，我们达到了最初的目标。本书按我们的预想服务了30多年，令我们高兴的是，直到今天它仍然广泛应用于本科生和研究生的语音信号处理课程教学。然而，根据我们过去20年来教授语音处理课程的经验，原书的基础尚可，但很多内容已与当代语音信号处理系统脱节，且未涉及当前的很多研究热点。这本新书正是我们改进这些问题的尝试。
　　在着手统一数字语音处理的现有理论和实践的艰巨任务时，我们发现原书中的很多内容还是正确且相关的，因此新书的起点很好。此外，我们从语音处理的科研和教学经验中了解到，1978年出版的教材中，虽然内容组织基本上没有问题，但它已经不适合用来理解当代的语音处理系统。针对这些问题，我们在组织新书的内容时采用了新的框架，它与原书相比有两大改变。首先，我们包含了已有的数字语音处理知识体系结构。这种体系的第一层是语音基础科学和工程方面的基础知识；第二层是语音信号的各种表示。原书主要侧重了这两层，但一些关键主题则有所缺失。第三层是操作、处理和抽取语音信号中信息的各种算法，这些算法基于前两层的科学和技术知识。顶层（即第四层）是语音处理算法的各种应用，以及处理语音通信系统中问题的技术。
　　我们努力按照这种体系结构（即语音金字塔）来展现新书的内容。为达到这一目的，第2章至第5章主要介绍金字塔的底层，内容包括语音产生和感知基础知识、DSP基础知识回顾，以及声学、语音学、语言学、语音感知、声道中的声音传播等。第6章至第9章介绍如何通过基本的信号处理原理来表示数字语音信号（语音金字塔的第二层）。第10章介绍如何设计可靠和稳健的语音算法来估计感兴趣的语音参数（语音金字塔的第三层）。最后，第11章至第14章介绍如何利用语音金字塔前几层的知识来设计和实现各种语音应用（语音金字塔的第四层）。
　　新书在结构和行文上的一个重要变化是，为了尽可能地方便教学，我们在呈现内容时侧重于学习新思想的三个方面，即理论、概念和实现。对每个基本概念，我们都用很容易理解的DSP概念进行理论阐释；类似地，为了加深理解，每个新概念都提供了简单的数学解释和精心准备的例子与插图；最后，基于教学中对基础知识的理解，针对每个新概念的实现，提供了可实现特定语音处理操作的MATLAB代码（通常包含在每章中），每章的习题中配备了文档详尽的MATLAB练习。我们还在教学网站上提供了求解所有MATLAB练习所需要的内容，如MATLAB代码、数据库、语音文件等。最后，我们提供了几种语音处理系统结果的音频演示。通过这种方式，读者可以直观地了解各种语音信号处理后的语音质量。
　　更具体地讲，这本新书的组织如下。第1章简要介绍语音处理的领域，简要讨论贯穿于全书的主题的应用领域。第2章简要回顾DSP的概念，重点在于与语音处理系统密切相关的几个关键概念：
　　1. 从时域到频域的转换（通过离散时间傅里叶变换方法）。
　　2. 了解频域采样的影响（即时域混叠）。
　　3. 了解时域采样（包括下采样和上采样）的影响，以及频域的混叠和镜像。
　　在回顾DSP技术的基础知识后，第3章和第4章讨论语音的产生和感知。这两章与第2章和第5章一起，构成了语音金字塔的底层。从这里，我们开始讨论语音产生的声学理论，对不同的语音发音，我们导出了一系列声学语音模型，并展示了语言学和语音学如何与语音发声声学一起相互作用，生成语音信号及其在语言上的解释。讨论从语音在人耳中如何处理开始，到声音转换为通往大脑的听感知神经通路中的神经信号结束，我们通过分析语音感知过程，讨论了语音通信的基本过程，还简要讨论了几种在一些语音处理应用中可能嵌入语音感知知识到听感知模型的方法。第5章介绍关于人类声音在声道中传播问题的基础知识，表明与声道相似的均匀无损声管具有共振结构，以此阐明语音中的共振（共振峰）频率。还展示了如何通过适当的“终端模拟”数字系统来表示一系列级联声管的传播特性。该“终端模拟”数字系统具有特定的激励函数、对应不同长度和面积声管的特定系统响应，以及对应声音在唇端传输的特定辐射特征。
　　接下来的四章介绍主要4种数字语音信号的表示（语音金字塔的第二层）。第6章从语音产生的时域模型开始，逐步展示了如何通过简单的时域测量方法来估计模型中的基本时变属性。第7章介绍对语音信号应用短时傅里叶分析，以便实现无失真的分析/合成系

《数字语音信号分析与模式识别》 内容简介 本书致力于深入探讨数字语音信号的分析方法及其在模式识别领域的应用。全书共分为五个部分，详尽地阐述了语音信号从产生、采集、处理到最终识别的整个流程，旨在为读者提供一个全面而系统的理论框架与实践指导。 第一部分：语音信号的产生与特性 本部分首先从人类发声机制的生理学基础出发，介绍了声带振动、声道共振等核心概念，解释了语音是如何通过生物物理过程产生的。随后，深入分析了语音信号的声学特性，包括其时域和频域的典型表现。我们将详细讲解语音信号的周期性（基频）、谐波结构、频谱包络（共振峰）等关键特征，以及它们如何反映不同的语音单元（如元音、辅音）。此外，还会探讨语音信号的非周期性成分，如噪声，以及这些成分在区分不同辅音（如清辅音和浊辅音）中的作用。 本部分还将介绍语音信号的声学参数，如声压级（响度）、基频（音高）、频谱相关性等，并讨论这些参数随时间的变化规律。读者将了解到，同一发音者在不同情绪、语速下，其语音信号的声学特性会发生显著变化，这些变化正是语音识别系统需要捕捉的关键信息。 第二部分：数字语音信号的预处理与特征提取 数字语音信号的分析与识别离不开有效的预处理和特征提取技术。本部分将详细介绍语音信号的数字化过程，包括采样定理、量化误差等基本概念。随后，重点阐述各种语音信号预处理技术，如： 预加重 (Pre-emphasis)： 解释其原理，即增强高频分量的能量，以抵消声道传递函数在高频段的衰减，从而更好地捕捉高频信息。 分帧与加窗 (Framing and Windowing)： 阐述为什么需要将连续的语音信号分割成短时帧，以及如何通过加窗函数（如汉明窗、海宁窗）来平滑帧的边界，减小频谱泄漏。 端点检测 (End-point Detection)： 介绍不同的检测方法，如基于能量阈值、过零率阈值、谱密度等，以准确识别语音信号的起始和结束点，去除静音段。 在特征提取方面，本部分将深入讲解多种经典且高效的语音特征，包括： 短时能量 (Short-time Energy)： 解释其计算方法和意义，即衡量语音信号的响度。 过零率 (Zero-Crossing Rate)： 阐述其计算方式，反映信号的频率成分，尤其适用于区分元音和摩擦辅音。 自相关函数 (Autocorrelation Function)： 讲解其定义和性质，以及如何利用它来估计基频。 倒谱分析 (Cepstral Analysis)： 详细介绍倒谱的定义、计算方法（包括线性预测倒谱 LPC-Cepstrum 和离散傅里叶变换倒谱 DFT-Cepstrum），并着重讲解梅尔频率倒谱系数 (Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)。MFCC 是目前语音识别领域最常用的特征之一，本书将详细阐述其计算流程：首先将语音信号的频谱转换为梅尔刻度，然后进行离散余弦变换 (DCT)，从而得到一组能够有效描述语音音色特征的系数。我们将解释梅尔刻度的物理意义，以及它如何更好地模拟人类听觉感知。 感知线性预测 (Perceptual Linear Prediction, PLP)： 介绍 PLP 的思想，即在 LP 分析的基础上引入感知模型，使其更符合人类听觉特性。 本部分强调，不同的特征提取方法适用于不同的语音分析任务，选择合适的特征对后续的模式识别至关重要。 第三部分：语音信号的建模方法 本部分聚焦于如何建立数学模型来描述语音信号的内在规律，为语音识别、说话人识别等任务提供理论基础。我们将重点介绍以下两种主流的建模方法： 隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model, HMM)： HMM 是传统语音识别系统中最核心的建模工具。本部分将从概率论和统计学的角度，详细阐述 HMM 的基本构成要素：状态、观测、转移概率、发射概率。我们将解释 HMM 的三个基本问题：评估问题（给定模型和观测序列，计算该序列出现的概率）、解码问题（给定模型和观测序列，找出最有可能的状态序列，即 Viterbi 算法）以及学习问题（给定观测序列，估计模型的参数，即 Baum-Welch 算法）。特别地，本书将结合语音识别的实际应用，讲解如何构建基于 HMM 的声学模型，以及如何将 HMM 应用于识别不同的语音单元（音素、词）。 深度神经网络 (Deep Neural Network, DNN) 模型： 随着深度学习技术的飞速发展，DNN 在语音处理领域展现出强大的能力。本部分将介绍 DNN 的基本结构，包括多层感知机 (MLP)、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)（尤其是长短期记忆网络 LSTM 和门控循环单元 GRU）。我们将详细讲解这些网络结构如何应用于语音特征的建模，以及如何通过端到端的训练方式，直接从原始语音特征映射到语音单元或词。同时，我们将介绍端到端语音识别（E2E ASR）框架，如 Connectionist Temporal Classification (CTC) 和 Attention-based models，并分析其与传统 HMM-DNN 混合模型的优劣。 本书将对比分析 HMM 和 DNN 模型的原理、优缺点以及适用场景，为读者提供不同技术路线的选择依据。 第四部分：语音信号的识别与应用 本部分将把前几部分介绍的理论知识应用于实际的语音识别任务，并探讨其在不同领域的应用。 语音识别 (Automatic Speech Recognition, ASR)： 详细阐述 ASR 系统的整体框架，包括声学模型、语言模型、发音词典等关键组成部分。我们将讲解如何训练和评估 ASR 系统，以及影响 ASR 系统性能的各种因素，如噪声、口音、方言、语速等。重点介绍几种典型的 ASR 应用场景，如语音输入法、语音助手、会议记录转写等。 说话人识别与验证 (Speaker Recognition and Verification)： 介绍如何利用语音信号的个体独特性来识别或验证说话人身份。我们将讲解常用的说话人识别技术，如基于 GMM-UBM (Gaussian Mixture Model - Universal Background Model) 的方法，以及基于深度学习的方法（如 i-vector, x-vector）。讨论其在安全认证、门禁系统等领域的应用。 语音情感识别 (Speech Emotion Recognition)： 探讨如何从语音信号中提取情感相关的声学特征（如语调、语速、能量变化等），并利用机器学习模型来识别说话人的情绪状态（如喜悦、愤怒、悲伤、平静等）。分析其在人机交互、心理健康监测等方面的潜力。 其他语音应用： 简要介绍语音合成 (Text-to-Speech, TTS) 的基本原理，即如何将文本信息转化为自然流畅的语音。同时，还会涉及语音信号增强 (Speech Enhancement) 和语音分离 (Speech Separation) 等领域，旨在去除噪声、分离干扰声，提升语音的可懂度。 第五部分：现代语音处理技术前沿与挑战 本部分将关注当前语音处理领域的热点技术和未解决的挑战。 大规模语音数据库的构建与利用： 讨论构建和标注大规模语音数据集的重要性，以及如何利用这些数据来训练更鲁棒、更准确的语音模型。 跨语言与低资源语言语音处理： 探讨在数据量有限的情况下，如何实现跨语言语音识别和处理低资源语言的挑战，以及迁移学习、元学习等技术的应用。 鲁棒性语音处理： 关注在复杂噪声环境、多人同时说话等极端条件下，如何提高语音识别和处理系统的鲁棒性。 可解释性与公平性： 探讨如何提高深度学习语音模型的透明度和可解释性，以及如何解决模型可能存在的偏见和公平性问题。 多模态语音融合： 介绍如何将语音信息与其他模态信息（如视觉、文本）进行融合，以提升整体的理解和交互能力。 本书的编写力求严谨的理论推导与清晰的数学表达，并辅以恰当的图示和流程图，帮助读者理解复杂的技术概念。同时，虽然不直接提供代码实现，但书中会阐述算法的逻辑和步骤，便于读者将其转化为实际的程序。本书适合于计算机科学、电子工程、通信工程、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及从事语音技术研究与开发的工程师和科研人员。通过阅读本书，读者将能够掌握数字语音信号分析与模式识别的核心理论，并为进一步深入研究和开发相关应用打下坚实基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对声音变化及其背后原理充满好奇的研究生，我近期有幸研读了《数字语音处理理论与应用》一书。此书的叙述方式极为吸引人，作者巧妙地将晦涩的信号处理理论融入到生动的语音现象解释之中。例如，在探讨声学共振峰（formants）时，书中不仅仅给出了其物理学上的定义，还将其与元音发音的口腔形状变化联系起来，通过详细的声谱图分析，直观地展示了不同元音的声学特征差异，这对于我理解语音感知机制至关重要。书中对于语音信号的非线性特性，如基频（pitch）和韵律（prosody）的讨论，也颇具深度，并探讨了这些特性在情感识别和语音风格迁移等高级应用中的作用。此外，书中对信息论在语音编码和信道编码中的应用也有涉及，虽然篇幅不算特别长，但点出了关键概念，让我意识到数字语音处理与信息论之间的紧密联系。这本书的优点在于其跨学科的视角，将物理学、信号处理、语言学等多个领域的知识融会贯通，为读者提供了一个全面而深刻的理解框架，极大地拓展了我对数字语音处理的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

《数字语音处理理论与应用》这本书，给我的感觉就像一位经验丰富的老师，循循善诱地引导我一步步揭开数字语音处理的神秘面纱。书中对语音信号的建模部分，比如高斯混合模型（GMM）和近年来流行的深度学习模型在语音识别中的应用，都进行了深入浅出的介绍。我印象特别深刻的是，书中在解释 GMM 的 EM（期望最大化）算法时，用了一个非常贴切的例子，让我瞬间就明白了其迭代优化的过程。此外，书中还提到了很多现代语音技术的基础，例如声学特征的提取（如 PLP, LSF 等）以及它们在语音识别中的重要性。作者没有回避一些复杂的技术细节，而是通过分解和解释，让原本难以理解的概念变得清晰起来。虽然这本书的篇幅较大，内容也相对丰富，但我并未感到枯燥，反而是随着阅读的深入，对这个领域的好奇心越来越强烈。它不仅让我掌握了必要的理论知识，更重要的是，它培养了我独立思考和解决问题的能力，让我能够将书本上的知识运用到实际的语音处理任务中去。

评分☆☆☆☆☆

读完《数字语音处理理论与应用》之后，我感觉自己仿佛完成了一次系统而全面的“数字语音”洗礼。这本书的结构安排非常合理，从最基础的语音产生机制和声学特性入手，逐步深入到复杂的数字信号处理算法。我尤其欣赏书中对于语音信号预处理的详细讲解，例如降噪、回声消除等技术，作者不仅解释了其背后的原理，还讨论了不同算法的优缺点以及适用场景。在我尝试应用书中介绍的滤波技术来处理一段带有背景噪声的录音时，效果非常显著，这让我对数字语音处理的实用性有了切身的体会。另外，书中在讲解语音编码部分时，对 LDM（线性编码）和 ADM（自适应差分编码）等技术的阐述，也让我对如何在有限的带宽下高效地传输语音信号有了更深的理解。虽然有些理论推导涉及到了较多的数学知识，但作者通过生动形象的比喻和图示，极大地降低了理解的门槛。更重要的是，这本书不仅仅是理论的堆砌，它还为我们指明了这些理论在实际中的应用方向，例如在通信、多媒体、人工智能等领域的广泛应用，这让我看到了学习这些知识的价值和意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对语音技术一直怀有浓厚兴趣的学习者，我最近入手了一本名为《数字语音处理理论与应用》的书籍，并对其内容进行了深入的阅读和体验。这本书在数字语音信号的采集、表示、分析以及合成等核心环节，都展现了扎实的理论功底和清晰的逻辑脉络。从基础的采样定理、量化噪声，到更复杂的傅里叶变换、倒谱分析，再到语音识别中常用的声学模型和语言模型，书中都循序渐进地进行了介绍。我尤其喜欢它在讲解每个概念时，都会提供相应的数学推导和图示，这极大地帮助我理解了抽象的理论是如何与实际的信号处理过程相结合的。例如，在介绍 LPC（线性预测编码）时，作者不仅详细阐述了其预测原理，还通过实际代码示例展示了如何利用 LPC 来建模语音信号的共振峰，这让我对语音压缩和编码有了更深刻的认识。此外，书中在讨论语音识别的应用时，也提及了 HMM（隐马尔可夫模型）等经典算法，虽然篇幅有限，但足以勾勒出其基本框架，并激发我进一步深入学习的欲望。这本书的优点在于其理论的严谨性和内容的系统性，为我构建了一个坚实的数字语音处理知识体系，为我后续在这一领域的探索打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这次阅读《数字语音处理理论与应用》的经历，真是一次令人欣喜的知识探索之旅。这本书给我最深刻的印象，莫过于它在理论深度和实践广度之间找到了一个绝佳的平衡点。它没有停留在空泛的概念描述，而是通过大量的公式推导和算法解析，让读者能够真正理解数字语音处理背后的数学原理。当我读到关于语音信号的特征提取部分时，书中所阐述的 MFCC（梅尔频率倒谱系数）的计算过程，以及它为何能有效地模拟人耳对语音的感知，让我豁然开朗。书中不仅解释了 MFCC 的数学公式，还详细分析了每一步的意义，比如梅尔刻度的选择、倒谱系数的意义等等，这些细节的处理，充分体现了作者对教学的热忱和专业素养。而在应用层面，书中也涉及到了语音合成、语音识别、说话人识别等多个领域，虽然这些领域的介绍相对概括，但足以让我感受到数字语音处理技术的强大生命力和广泛的应用前景。例如，在谈到语音合成时，书中简要提及了声码器的工作原理，并将其与现实世界中的语音助手联系起来，这种连接方式极具启发性，让我对这项技术有了更直观的理解。总而言之，这本书为我打开了一扇通往数字语音处理世界的大门，让我对这个领域充满了好奇与探索的动力。

评分☆☆☆☆☆

很好的ヾ ^_^?一本书嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿哈哈哈哈哈哈high哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈呵呵哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈呵呵哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈呵呵哈哈哈哈哈嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿嘿high哈哈哈哈哈哈呵呵哈哈哈哈哈

评分☆☆☆☆☆

书还挺好的，买来学习一下

评分☆☆☆☆☆

书还挺好的，买来学习一下

评分☆☆☆☆☆

书的纸张还行，相关知识领域的书很少，这本书很难得

评分☆☆☆☆☆

很好。很好。很好。很好。

评分☆☆☆☆☆

书的纸张还行，相关知识领域的书很少，这本书很难得

评分☆☆☆☆☆

语音这么火 值得购买一本专业教材

评分☆☆☆☆☆

专业书还是看外国人写的！

评分☆☆☆☆☆

书还挺好的，买来学习一下