语音信号增强技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐岩，王春丽 著

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• 语音信号处理
• 信号增强
• 噪声抑制
• 语音识别
• 音频处理
• 机器学习
• 深度学习
• 通信工程
• 模式识别
• 数字信号处理

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030390622

版次：1

商品编码：11865423

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：336

字数：423000

正文语种：中文

内容简介

　　《语音信号增强技术及其应用》详细介绍了基于短时谱估计、自适应滤波、小波变换、子空间、盲源分离、噪声掩蔽、分数阶傅里叶、分形及神经网络等语音增强算法；通过语音质量评价系统，对语音质量进行了评价，并对语音增强算法及其效果进行了仿真比较；利用DSP技术及OMAP 平台。将语音增强算法应用于无线语音通信系统，实现了较好的语音增强效果，论证了语音增强算法的有效性和可行性。
　　《语音信号增强技术及其应用》为从事语音增强技术处理的研究者提供了全面而叉专业的参考，既可作为本领域研究生和高年级本科生的教学参考书，也可为数字信号处理、通信以及电子信息相关领域的工程技术人员提供参考，适用于具有一定语音信号处理知识基础的读者。

目录

前言
第1章 语音增强技术概述
1．1 语音增强研究背景
1．2 语音信号与语音增强
1．2．1 语音信号特征
1．2．2 语音信号信息量
1．2．3 噪声特征及其分类
1．2．4 人耳感知特性
1．2．5 语音增强的信号模型
1．3 语音增强技术的发展
1．4 语音增强方法分类
1．5 语音增强效果评价
1．6 语音增强技术应用
1．7 本书主要内容
参考文献

第2章 语音信号分析处理技术
2．1 语音增强预处理技术
2．1．1 语音信号预滤波和数字化
2．1．2 语音信号预加重
2．1．3 语音信号加窗处理
2．2 语音增强时域分析处理技术
2．2．1 短时能量及短时平均幅度分析
2．2．2 短时平均过零率分析
2．2．3 短时自相关分析
2．3 语音增强频域分析处理技术
2．3．1 短时傅里叶变换分析
2．3．2 短时傅里叶逆变换分析
2．4 语音增强同态分析处理技术
2．4．1 同态处理
2．4．2 复倒谱及倒谱
2．4．3 复倒谱分析
2．5 语音增强线性预测分析处理技术
2．5．1 线性预测分析
2．5．2 线性预测方程组
2．5．3 线性预测等价参数
2．6 基于非线性理论的语音分析处理技术
2．6．1 基于混沌理论的语音分析处理技术
2．6．2 基于分形理论的语音分析处理技术
2．6．3 基于神经网络的语音分析处理技术
2．7 语音增强噪声估计技术
2．7．1 基于平稳环境下的噪声估计
2．7．2 基于非平稳环境下的噪声估计
2．8 本章小结
参考文献

第3章 语音增强短时谱估计算法
3．1 谱相减算法
3．1．1 幅度谱减法
3．1．2 改进的幅度谱减法
3．1．3 功率谱减法
3．1．4 改进的功率谱减法
3．2 维纳滤波算法
3．2．1 维纳滤波法时域实现
3．2．2 维纳滤波法频域实现
3．2．3 改进的维纳滤波法
3．2．4 卡尔曼滤波法
3．3 最小均方误差算法
3．3．1 基本型最小均方误差法
3．3．2 对数谱最小均方误差法
3．4 本章小结
参考文献

第4章 语音增强自适应滤波算法
4．1 自适应滤波
4．1．1 自适应滤波算法
4．1．2 自适应滤波器的性能指标
4．1．3 最佳滤波准则
4．2 最速下降自适应滤波
4．2．1 最速下降算法
4．2．2 最速下降自适应滤波器的性能指标
4．3 最小均方自适应滤波
4．3．1 最小均方算法
4．3．2 归一化最小均方算法
4．3．3 最小均方滤波器的性能指标
4．4 最小二乘自适应滤波
4．4．1 最小二乘自适应滤波算法
4．4．2 递归最小二乘自适应滤波算法
4．4．3 最小二乘滤波器的性能指标
4．5 自适应滤波算法的改进
4．5．1 自适应滤波算法的时域改进
4．5．2 自适应滤波算法的频域改进
4．6 本章小结
参考文献

第5章 语音增强小波变换算法
5．1 小波变换分析
5．1．1 连续小波变换
5．1．2 离散小波变换
5．1．3 多分辨率分析与Mallat算法
5．1．4 最优小波基
5．2 小波域语音信号增强
5．2．1 小波域信号增强
5．2．2 常用小波函数
5．2．3 语音增强中小波函数选取
5．3 小波阈值去噪法
5．3．1 小波阈值去噪算法原理
5．3．2 改进的阈值函数去噪法
5．4 小波模极大值去噪法
5．4．1 信号与噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性
5．4．2 小波模极大值去噪算法原理
5．5 小波掩蔽去噪法
5．5．1 小波掩蔽去噪算法原理
5．5．2 改进型掩蔽去噪法
5．6 各种小波去噪法比较
5．7 本章小结
参考文献

第6章 语音增强其他优选算法
6．1 基于信号子空间的语音增强算法
6．1．1 信号子空间单通道语音增强算法
6．1．2 信号子空间多通道语音增强算法
6．2 基于盲源分离的语音增强算法
6．2．1 信号盲源分离
6．2．2 语音增强中的盲源分离
6．3 基于听觉掩蔽效应的语音增强算法
6．3．1 噪声掩蔽阈值
6．3．2 语音增强中的掩蔽效应
6．4 基于分数阶傅里叶变换的语音增强算法
6．4．1 分数阶傅里叶变换算法
6．4．2 基于分数阶域的谱减法语音增强
6．4．3 离散分数余弦变换自适应滤波算法
6．5 基于分形理论的语音增强算法
6．5．1 分形理论
6．5．2 语音增强中的分形理论
6．6 基于神经网络的语音增强算法
6．6．1 神经网络
6．6．2 语音增强中反向传播神经网络
6．6．3 语音增强中小波神经网络自适应滤波
6．7 本章小结
参考文献

第7章 语音增强质量评价
7．1 语音质量评价
7．1．1 听觉系统
7．1．2 语音质量
7．1．3 语音质量评价方法
7．2 语音质量主观评价
7．3 语音质量客观评价
7．3．1 客观评价系统
7．3．2 客观评价测度
7．3．3 客观评价算法
7．4 语音质量评价算法
7．4．1 语音质量评价算法的实现
7．4．2 基于听觉模型的客观评价算法
7．4．3 感知语音质量评价算法
7．4．4 主客观评价方法的相关度
7．5 本章小结
参考文献

第8章 语音增强算法仿真
8．1 语音信号处理与仿真软件
8．1．1 语音编辑
8．1．2 语谱图生成
8．1．3 语音增强仿真工具
8．1．4 语音增强仿真准备
8．2 语音增强算法仿真
8．2．1 高斯白噪声仿真实验
8．2．2 粉红噪声仿真实验
8．2．3 工厂噪声仿真实验
8．2．4 算法仿真性能分析
8．3 熵函数最优小波基选取仿真
8．3．1 Shannon熵最优小波基选取仿真实验
8．3．2 SURE熵最优小波基选取仿真实验
8．3．3 threshold熵最优小波基选取仿真实验
8．3．4 算法仿真性能分析
8．4 小波阈值计算仿真
8．4．1 阈值函数的选取
8．4．2 阈值函数中调节因子及阈值选取
8．4．3 算法仿真及结果分析
8．5 语音增强质量评价算法仿真
8．5．1 分段信噪比仿真
8．5．2 语音感知质量评价算法仿真
8．5．3 算法仿真性能分析
8．6 本章小结
参考文献

第9章 语音增强系统设计与应用
9．1 基于TMS320C6416的语音增强系统硬件设计与实现
9．1．1 DSP处理技术
9．1．2 基于TMS320C6416的语音增强系统硬件结构设计
9．1．3 基于TMS320C6416的语音增强系统工作原理
9．2 基于TMS320C6416的语音增强系统软件设计与实现
9．2．1 语音增强系统软件设计
9．2．2 基于TMS320C6416的语音增强系统软件实现
9．2．3 基于TMS320C6416的FFT算法软件实现
9．3 基于TMS320C6416的语音增强系统性能测试
9．4 基于OMAP3平台的语音通信增强系统设计
9．4．1 OMAP概述
9．4．2 OMAP3体系结构
9．4．3 OMAP3软件开发平台的构建
9．4．4 基于OMAP3的无线语音通信系统设计
9．5 本章小结
参考文献

前言/序言

《信号处理的理论基础与现代应用》 内容简介： 本书深入探讨了信号处理领域的核心理论，并将其广泛应用于现代科技的各个层面。我们将从信号的本质属性出发，循序渐进地揭示信号的数学表示、变换方法以及各种滤波器的工作原理。随后，我们将重点关注信号在时间和频率域的分析技术，包括傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换等，并阐述它们在理解和提取信号信息中的关键作用。 在理论部分，我们将首先介绍离散信号与连续信号的基本概念，包括采样定理、量化误差以及数字信号的表示方式。之后，我们将深入研究线性时不变（LTI）系统，解析其冲激响应、卷积定理以及传递函数，这些是理解信号滤波和系统分析的基石。本书将详细阐述Z变换和离散傅里叶变换（DFT），并介绍快速傅里叶变换（FFT）算法，使其在实际计算中更为高效。 滤波器是信号处理中不可或缺的工具。我们将区分模拟滤波器和数字滤波器，并重点讲解FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的设计方法。对于FIR滤波器，我们将探讨窗函数法、频率采样法和最优设计法（如Parks-McClellan算法），并分析不同窗函数（如Hamming、Hanning、Blackman）对滤波性能的影响。对于IIR滤波器，我们将讲解冲激不变法、双线性变换法等设计技术，并讨论其与FIR滤波器在性能和复杂度上的权衡。 时频分析是揭示信号随时间变化的频率特性的强大工具。本书将详细介绍傅里叶变换在分析稳态信号中的局限性，并引出短时傅里叶变换（STFT）的概念，通过分析其窗口大小对时间和频率分辨率的影响，以及其在语音、音乐等信号分析中的应用。更进一步，我们将深入研究小波变换，解释其多分辨率分析的特性，并介绍连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。我们将讨论不同的小波基函数（如Haar、Daubechies、Morlet）的特点，以及小波变换在信号去噪、特征提取和压缩中的优势。 除了基础理论，本书还着重于信号处理在现代技术中的实际应用。我们将探讨信号处理在通信系统中的关键作用，包括调制解调、信道编码和均衡技术，以及它们如何确保信息传输的可靠性和高效性。在图像处理领域，我们将介绍图像的数字化、滤波、边缘检测、特征提取和图像复原等基本技术，并阐述这些技术如何应用于医学成像、安防监控和计算机视觉等领域。 对于生物医学信号，我们将分析心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号的特点，并介绍用于这些信号的滤波、降噪和特征提取方法，以及它们在疾病诊断和监测中的应用。在控制系统中，信号处理技术被广泛用于状态估计、反馈控制和系统辨识，我们将介绍卡尔曼滤波等先进的估计技术，并阐述它们在机器人、航空航天等领域的应用。 此外，本书还将触及一些前沿的信号处理技术。例如，我们将在机器学习和深度学习的背景下，探讨信号处理如何作为这些技术的基础，用于特征工程、模型训练和数据分析。我们将介绍如何利用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），进行更复杂的信号分析和模式识别。 本书的写作风格注重理论与实践的结合。每个章节都提供了清晰的数学推导和直观的解释，并配以大量的图表和实例，帮助读者理解抽象的信号处理概念。我们将通过实际案例分析，展示信号处理技术如何解决现实世界中的工程问题。例如，在通信部分，我们将模拟一个简单的数字通信系统，展示调制解调和滤波器的作用；在图像处理部分，我们将通过对一张照片进行降噪和锐化处理，演示滤波器的实际效果。 本书的目标读者是计算机科学、电子工程、通信工程、自动化以及相关领域的本科生、研究生和工程技术人员。无论您是对信号处理理论感兴趣，还是希望将其应用于实际问题，本书都将为您提供扎实的基础和丰富的应用思路。我们力求使本书内容既具有学术深度，又易于理解和实践，从而帮助读者在快速发展的科技领域中，掌握信号处理这一核心技术，并能够灵活运用到各种创新应用中。 总而言之，《信号处理的理论基础与现代应用》旨在提供一个全面而深入的信号处理知识体系，从根本理论到前沿应用，涵盖了从基础概念到复杂算法的方方面面。本书将引导读者掌握理解、分析和处理各种类型信号的能力，并为他们在通信、图像、生物医学、控制、人工智能等众多领域的研究和开发工作提供坚实的理论支撑和丰富的实践指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一个亮点在于其对实验评估的重视。作者在介绍每一种增强算法时，都会详细说明如何对算法的性能进行评估，并提供了各种客观和主观的评估指标。比如，在谈到信噪比（SNR）和感知评估（PESQ）时，作者不仅仅是列出这些指标，而是深入分析了它们的含义、计算方法以及局限性。这让我明白，仅仅是实现一个算法是不够的，更重要的是能够科学地评估其效果。 此外，书中还鼓励读者动手实践，提供了很多可以复现的实验代码和数据集。我尝试着去运行书中提供的一些代码，发现它们都写得非常规范，易于修改和扩展。这种“学以致用”的学习方式，让我更加深入地掌握了语音增强技术，并且能够将其应用到我自己的研究或开发项目中。这本书不仅仅是一本参考书，更像是一位良师益友，引导我在这条充满挑战的道路上不断前进。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验非常流畅，语言通俗易懂，但又不失学术的严谨性。即使我不是专业的信号处理出身，也能在作者的引导下逐步理解复杂的概念。书中的插图和图表设计得非常精美，准确地传达了核心信息，我经常会停下来仔细研究这些图表，它们帮助我更加直观地理解抽象的理论。比如，在解释非负矩阵分解（NMF）时，作者用生动的二维图例展示了如何将语音信号分解成不同的音源成分，这比干巴巴的公式更容易理解。 作者在书中还穿插了一些“技巧”和“窍门”，这些都是在教科书中很难看到的，可以说是作者多年经验的结晶。例如，在处理特定类型的噪声时，作者会给出一些“经验法则”，指导读者如何选择合适的预处理方法，以及如何调整参数以获得最佳效果。这些细节之处，极大地提升了这本书的实用价值，让我在面对实际问题时，能够更有信心去尝试和解决。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论述方式非常严谨，逻辑清晰，就像是在进行一场严密的学术研讨。作者在介绍每一种语音增强技术时，都会先从其诞生的背景和解决的核心问题出发，然后娓娓道来其理论基础，并通过大量的公式推导和图示来展示其内在的机制。我特别喜欢书中对各种经典算法的“溯源”过程，例如对维纳滤波的介绍，不仅仅是给出公式，而是详细解释了如何从最小均方误差的角度推导出最优滤波器的形式，这让我对信号处理的数学根基有了更深刻的认识。 尤其值得一提的是，书中在讨论各种技术时，非常注重与其他技术的对比和融合。比如，在介绍基于深度学习的语音增强时，并没有将传统的信号处理方法弃之如敝履，而是强调了如何将两者的优势结合起来，例如利用传统方法作为深度学习的预处理或者后处理步骤，以达到更好的增强效果。这种“兼收并蓄”的学术态度，让我受益匪浅，也为我未来在实际应用中寻找最优解决方案提供了重要的思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字是《语音信号增强技术及其应用》，读完之后，我深深地被这本书的深度和广度所折服。作者以一种抽丝剥茧的方式，从语音信号处理的基础理论讲起，逐步深入到各种复杂的增强算法。我尤其欣赏的是，书中不仅仅是罗列算法，而是深入剖析了每种算法的原理、优缺点以及适用场景。例如，在介绍谱减法时，作者不仅讲解了基本的减谱原理，还详细阐述了其在噪声估计、残余噪声处理等方面的改进，并对比了不同改进版本的性能差异，这让我对谱减法的理解上升到了一个新的高度。 再者，书中关于机器学习在语音增强中的应用部分，更是让我眼前一亮。作者没有回避近年来深度学习的飞速发展，而是用大量的篇幅介绍了基于神经网络的语音增强方法，从早期的MLP到近年来的RNN、CNN，再到Transformer等，都进行了详实的讲解。书中提供的代码示例和实验结果，更是让理论变得生动具体。我尝试着按照书中的方法实现了一个简单的基于RNN的语音增强模型，效果远超我的预期。这让我认识到，语音增强领域正在经历着一场由人工智能驱动的深刻变革。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最先被吸引的是其案例分析的丰富性。作者似乎是将自己多年的实践经验毫无保留地倾注在了书中。从一开始的简单的背景噪声消除，到后面的混响消除、回声抑制，再到更复杂的说话人分离，每一个应用场景都给出了详细的解决方案。例如，在处理剧场录音中的回声问题时，书中不仅介绍了传统的回声消除算法，还详细分析了如何利用深度学习模型来学习复杂的回声路径，并且提供了实际的工程实现建议。 更让我感到惊喜的是，书中还涉及了一些前沿的应用，例如在智能助手、车载语音交互、以及医疗诊断中的语音信号增强。这些应用场景的介绍，让我看到了语音增强技术巨大的潜力和广阔的发展前景。我原本以为语音增强技术只是实验室里的研究，这本书彻底颠覆了我的认知，让我看到了它在现实世界中解决实际问题的强大能力。