語音信號增強技術及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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徐岩，王春麗 著

圖書標籤:

• 語音信號處理
• 信號增強
• 噪聲抑製
• 語音識彆
• 音頻處理
• 機器學習
• 深度學習
• 通信工程
• 模式識彆
• 數字信號處理

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030390622

版次：1

商品編碼：11865423

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：336

字數：423000

正文語種：中文

內容簡介

　　《語音信號增強技術及其應用》詳細介紹瞭基於短時譜估計、自適應濾波、小波變換、子空間、盲源分離、噪聲掩蔽、分數階傅裏葉、分形及神經網絡等語音增強算法；通過語音質量評價係統，對語音質量進行瞭評價，並對語音增強算法及其效果進行瞭仿真比較；利用DSP技術及OMAP 平颱。將語音增強算法應用於無綫語音通信係統，實現瞭較好的語音增強效果，論證瞭語音增強算法的有效性和可行性。
　　《語音信號增強技術及其應用》為從事語音增強技術處理的研究者提供瞭全麵而叉專業的參考，既可作為本領域研究生和高年級本科生的教學參考書，也可為數字信號處理、通信以及電子信息相關領域的工程技術人員提供參考，適用於具有一定語音信號處理知識基礎的讀者。

目錄

前言
第1章 語音增強技術概述
1．1 語音增強研究背景
1．2 語音信號與語音增強
1．2．1 語音信號特徵
1．2．2 語音信號信息量
1．2．3 噪聲特徵及其分類
1．2．4 人耳感知特性
1．2．5 語音增強的信號模型
1．3 語音增強技術的發展
1．4 語音增強方法分類
1．5 語音增強效果評價
1．6 語音增強技術應用
1．7 本書主要內容
參考文獻

第2章 語音信號分析處理技術
2．1 語音增強預處理技術
2．1．1 語音信號預濾波和數字化
2．1．2 語音信號預加重
2．1．3 語音信號加窗處理
2．2 語音增強時域分析處理技術
2．2．1 短時能量及短時平均幅度分析
2．2．2 短時平均過零率分析
2．2．3 短時自相關分析
2．3 語音增強頻域分析處理技術
2．3．1 短時傅裏葉變換分析
2．3．2 短時傅裏葉逆變換分析
2．4 語音增強同態分析處理技術
2．4．1 同態處理
2．4．2 復倒譜及倒譜
2．4．3 復倒譜分析
2．5 語音增強綫性預測分析處理技術
2．5．1 綫性預測分析
2．5．2 綫性預測方程組
2．5．3 綫性預測等價參數
2．6 基於非綫性理論的語音分析處理技術
2．6．1 基於混沌理論的語音分析處理技術
2．6．2 基於分形理論的語音分析處理技術
2．6．3 基於神經網絡的語音分析處理技術
2．7 語音增強噪聲估計技術
2．7．1 基於平穩環境下的噪聲估計
2．7．2 基於非平穩環境下的噪聲估計
2．8 本章小結
參考文獻

第3章 語音增強短時譜估計算法
3．1 譜相減算法
3．1．1 幅度譜減法
3．1．2 改進的幅度譜減法
3．1．3 功率譜減法
3．1．4 改進的功率譜減法
3．2 維納濾波算法
3．2．1 維納濾波法時域實現
3．2．2 維納濾波法頻域實現
3．2．3 改進的維納濾波法
3．2．4 卡爾曼濾波法
3．3 最小均方誤差算法
3．3．1 基本型最小均方誤差法
3．3．2 對數譜最小均方誤差法
3．4 本章小結
參考文獻

第4章 語音增強自適應濾波算法
4．1 自適應濾波
4．1．1 自適應濾波算法
4．1．2 自適應濾波器的性能指標
4．1．3 最佳濾波準則
4．2 最速下降自適應濾波
4．2．1 最速下降算法
4．2．2 最速下降自適應濾波器的性能指標
4．3 最小均方自適應濾波
4．3．1 最小均方算法
4．3．2 歸一化最小均方算法
4．3．3 最小均方濾波器的性能指標
4．4 最小二乘自適應濾波
4．4．1 最小二乘自適應濾波算法
4．4．2 遞歸最小二乘自適應濾波算法
4．4．3 最小二乘濾波器的性能指標
4．5 自適應濾波算法的改進
4．5．1 自適應濾波算法的時域改進
4．5．2 自適應濾波算法的頻域改進
4．6 本章小結
參考文獻

第5章 語音增強小波變換算法
5．1 小波變換分析
5．1．1 連續小波變換
5．1．2 離散小波變換
5．1．3 多分辨率分析與Mallat算法
5．1．4 最優小波基
5．2 小波域語音信號增強
5．2．1 小波域信號增強
5．2．2 常用小波函數
5．2．3 語音增強中小波函數選取
5．3 小波閾值去噪法
5．3．1 小波閾值去噪算法原理
5．3．2 改進的閾值函數去噪法
5．4 小波模極大值去噪法
5．4．1 信號與噪聲在小波變換各尺度上的不同傳播特性
5．4．2 小波模極大值去噪算法原理
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 改進型掩蔽去噪法
5．6 各種小波去噪法比較
5．7 本章小結
參考文獻

第6章 語音增強其他優選算法
6．1 基於信號子空間的語音增強算法
6．1．1 信號子空間單通道語音增強算法
6．1．2 信號子空間多通道語音增強算法
6．2 基於盲源分離的語音增強算法
6．2．1 信號盲源分離
6．2．2 語音增強中的盲源分離
6．3 基於聽覺掩蔽效應的語音增強算法
6．3．1 噪聲掩蔽閾值
6．3．2 語音增強中的掩蔽效應
6．4 基於分數階傅裏葉變換的語音增強算法
6．4．1 分數階傅裏葉變換算法
6．4．2 基於分數階域的譜減法語音增強
6．4．3 離散分數餘弦變換自適應濾波算法
6．5 基於分形理論的語音增強算法
6．5．1 分形理論
6．5．2 語音增強中的分形理論
6．6 基於神經網絡的語音增強算法
6．6．1 神經網絡
6．6．2 語音增強中反嚮傳播神經網絡
6．6．3 語音增強中小波神經網絡自適應濾波
6．7 本章小結
參考文獻

第7章 語音增強質量評價
7．1 語音質量評價
7．1．1 聽覺係統
7．1．2 語音質量
7．1．3 語音質量評價方法
7．2 語音質量主觀評價
7．3 語音質量客觀評價
7．3．1 客觀評價係統
7．3．2 客觀評價測度
7．3．3 客觀評價算法
7．4 語音質量評價算法
7．4．1 語音質量評價算法的實現
7．4．2 基於聽覺模型的客觀評價算法
7．4．3 感知語音質量評價算法
7．4．4 主客觀評價方法的相關度
7．5 本章小結
參考文獻

第8章 語音增強算法仿真
8．1 語音信號處理與仿真軟件
8．1．1 語音編輯
8．1．2 語譜圖生成
8．1．3 語音增強仿真工具
8．1．4 語音增強仿真準備
8．2 語音增強算法仿真
8．2．1 高斯白噪聲仿真實驗
8．2．2 粉紅噪聲仿真實驗
8．2．3 工廠噪聲仿真實驗
8．2．4 算法仿真性能分析
8．3 熵函數最優小波基選取仿真
8．3．1 Shannon熵最優小波基選取仿真實驗
8．3．2 SURE熵最優小波基選取仿真實驗
8．3．3 threshold熵最優小波基選取仿真實驗
8．3．4 算法仿真性能分析
8．4 小波閾值計算仿真
8．4．1 閾值函數的選取
8．4．2 閾值函數中調節因子及閾值選取
8．4．3 算法仿真及結果分析
8．5 語音增強質量評價算法仿真
8．5．1 分段信噪比仿真
8．5．2 語音感知質量評價算法仿真
8．5．3 算法仿真性能分析
8．6 本章小結
參考文獻

第9章 語音增強係統設計與應用
9．1 基於TMS320C6416的語音增強係統硬件設計與實現
9．1．1 DSP處理技術
9．1．2 基於TMS320C6416的語音增強係統硬件結構設計
9．1．3 基於TMS320C6416的語音增強係統工作原理
9．2 基於TMS320C6416的語音增強係統軟件設計與實現
9．2．1 語音增強係統軟件設計
9．2．2 基於TMS320C6416的語音增強係統軟件實現
9．2．3 基於TMS320C6416的FFT算法軟件實現
9．3 基於TMS320C6416的語音增強係統性能測試
9．4 基於OMAP3平颱的語音通信增強係統設計
9．4．1 OMAP概述
9．4．2 OMAP3體係結構
9．4．3 OMAP3軟件開發平颱的構建
9．4．4 基於OMAP3的無綫語音通信係統設計
9．5 本章小結
參考文獻

前言/序言

《信號處理的理論基礎與現代應用》 內容簡介： 本書深入探討瞭信號處理領域的核心理論，並將其廣泛應用於現代科技的各個層麵。我們將從信號的本質屬性齣發，循序漸進地揭示信號的數學錶示、變換方法以及各種濾波器的工作原理。隨後，我們將重點關注信號在時間和頻率域的分析技術，包括傅裏葉變換、短時傅裏葉變換、小波變換等，並闡述它們在理解和提取信號信息中的關鍵作用。 在理論部分，我們將首先介紹離散信號與連續信號的基本概念，包括采樣定理、量化誤差以及數字信號的錶示方式。之後，我們將深入研究綫性時不變（LTI）係統，解析其衝激響應、捲積定理以及傳遞函數，這些是理解信號濾波和係統分析的基石。本書將詳細闡述Z變換和離散傅裏葉變換（DFT），並介紹快速傅裏葉變換（FFT）算法，使其在實際計算中更為高效。 濾波器是信號處理中不可或缺的工具。我們將區分模擬濾波器和數字濾波器，並重點講解FIR（有限脈衝響應）和IIR（無限脈衝響應）濾波器的設計方法。對於FIR濾波器，我們將探討窗函數法、頻率采樣法和最優設計法（如Parks-McClellan算法），並分析不同窗函數（如Hamming、Hanning、Blackman）對濾波性能的影響。對於IIR濾波器，我們將講解衝激不變法、雙綫性變換法等設計技術，並討論其與FIR濾波器在性能和復雜度上的權衡。 時頻分析是揭示信號隨時間變化的頻率特性的強大工具。本書將詳細介紹傅裏葉變換在分析穩態信號中的局限性，並引齣短時傅裏葉變換（STFT）的概念，通過分析其窗口大小對時間和頻率分辨率的影響，以及其在語音、音樂等信號分析中的應用。更進一步，我們將深入研究小波變換，解釋其多分辨率分析的特性，並介紹連續小波變換（CWT）和離散小波變換（DWT）。我們將討論不同的小波基函數（如Haar、Daubechies、Morlet）的特點，以及小波變換在信號去噪、特徵提取和壓縮中的優勢。 除瞭基礎理論，本書還著重於信號處理在現代技術中的實際應用。我們將探討信號處理在通信係統中的關鍵作用，包括調製解調、信道編碼和均衡技術，以及它們如何確保信息傳輸的可靠性和高效性。在圖像處理領域，我們將介紹圖像的數字化、濾波、邊緣檢測、特徵提取和圖像復原等基本技術，並闡述這些技術如何應用於醫學成像、安防監控和計算機視覺等領域。 對於生物醫學信號，我們將分析心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等信號的特點，並介紹用於這些信號的濾波、降噪和特徵提取方法，以及它們在疾病診斷和監測中的應用。在控製係統中，信號處理技術被廣泛用於狀態估計、反饋控製和係統辨識，我們將介紹卡爾曼濾波等先進的估計技術，並闡述它們在機器人、航空航天等領域的應用。 此外，本書還將觸及一些前沿的信號處理技術。例如，我們將在機器學習和深度學習的背景下，探討信號處理如何作為這些技術的基礎，用於特徵工程、模型訓練和數據分析。我們將介紹如何利用深度學習模型，如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），進行更復雜的信號分析和模式識彆。 本書的寫作風格注重理論與實踐的結閤。每個章節都提供瞭清晰的數學推導和直觀的解釋，並配以大量的圖錶和實例，幫助讀者理解抽象的信號處理概念。我們將通過實際案例分析，展示信號處理技術如何解決現實世界中的工程問題。例如，在通信部分，我們將模擬一個簡單的數字通信係統，展示調製解調和濾波器的作用；在圖像處理部分，我們將通過對一張照片進行降噪和銳化處理，演示濾波器的實際效果。 本書的目標讀者是計算機科學、電子工程、通信工程、自動化以及相關領域的本科生、研究生和工程技術人員。無論您是對信號處理理論感興趣，還是希望將其應用於實際問題，本書都將為您提供紮實的基礎和豐富的應用思路。我們力求使本書內容既具有學術深度，又易於理解和實踐，從而幫助讀者在快速發展的科技領域中，掌握信號處理這一核心技術，並能夠靈活運用到各種創新應用中。 總而言之，《信號處理的理論基礎與現代應用》旨在提供一個全麵而深入的信號處理知識體係，從根本理論到前沿應用，涵蓋瞭從基礎概念到復雜算法的方方麵麵。本書將引導讀者掌握理解、分析和處理各種類型信號的能力，並為他們在通信、圖像、生物醫學、控製、人工智能等眾多領域的研究和開發工作提供堅實的理論支撐和豐富的實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗非常流暢，語言通俗易懂，但又不失學術的嚴謹性。即使我不是專業的信號處理齣身，也能在作者的引導下逐步理解復雜的概念。書中的插圖和圖錶設計得非常精美，準確地傳達瞭核心信息，我經常會停下來仔細研究這些圖錶，它們幫助我更加直觀地理解抽象的理論。比如，在解釋非負矩陣分解（NMF）時，作者用生動的二維圖例展示瞭如何將語音信號分解成不同的音源成分，這比乾巴巴的公式更容易理解。 作者在書中還穿插瞭一些“技巧”和“竅門”，這些都是在教科書中很難看到的，可以說是作者多年經驗的結晶。例如，在處理特定類型的噪聲時，作者會給齣一些“經驗法則”，指導讀者如何選擇閤適的預處理方法，以及如何調整參數以獲得最佳效果。這些細節之處，極大地提升瞭這本書的實用價值，讓我在麵對實際問題時，能夠更有信心去嘗試和解決。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最先被吸引的是其案例分析的豐富性。作者似乎是將自己多年的實踐經驗毫無保留地傾注在瞭書中。從一開始的簡單的背景噪聲消除，到後麵的混響消除、迴聲抑製，再到更復雜的說話人分離，每一個應用場景都給齣瞭詳細的解決方案。例如，在處理劇場錄音中的迴聲問題時，書中不僅介紹瞭傳統的迴聲消除算法，還詳細分析瞭如何利用深度學習模型來學習復雜的迴聲路徑，並且提供瞭實際的工程實現建議。 更讓我感到驚喜的是，書中還涉及瞭一些前沿的應用，例如在智能助手、車載語音交互、以及醫療診斷中的語音信號增強。這些應用場景的介紹，讓我看到瞭語音增強技術巨大的潛力和廣闊的發展前景。我原本以為語音增強技術隻是實驗室裏的研究，這本書徹底顛覆瞭我的認知，讓我看到瞭它在現實世界中解決實際問題的強大能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的另一個亮點在於其對實驗評估的重視。作者在介紹每一種增強算法時，都會詳細說明如何對算法的性能進行評估，並提供瞭各種客觀和主觀的評估指標。比如，在談到信噪比（SNR）和感知評估（PESQ）時，作者不僅僅是列齣這些指標，而是深入分析瞭它們的含義、計算方法以及局限性。這讓我明白，僅僅是實現一個算法是不夠的，更重要的是能夠科學地評估其效果。 此外，書中還鼓勵讀者動手實踐，提供瞭很多可以復現的實驗代碼和數據集。我嘗試著去運行書中提供的一些代碼，發現它們都寫得非常規範，易於修改和擴展。這種“學以緻用”的學習方式，讓我更加深入地掌握瞭語音增強技術，並且能夠將其應用到我自己的研究或開發項目中。這本書不僅僅是一本參考書，更像是一位良師益友，引導我在這條充滿挑戰的道路上不斷前進。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字是《語音信號增強技術及其應用》，讀完之後，我深深地被這本書的深度和廣度所摺服。作者以一種抽絲剝繭的方式，從語音信號處理的基礎理論講起，逐步深入到各種復雜的增強算法。我尤其欣賞的是，書中不僅僅是羅列算法，而是深入剖析瞭每種算法的原理、優缺點以及適用場景。例如，在介紹譜減法時，作者不僅講解瞭基本的減譜原理，還詳細闡述瞭其在噪聲估計、殘餘噪聲處理等方麵的改進，並對比瞭不同改進版本的性能差異，這讓我對譜減法的理解上升到瞭一個新的高度。 再者，書中關於機器學習在語音增強中的應用部分，更是讓我眼前一亮。作者沒有迴避近年來深度學習的飛速發展，而是用大量的篇幅介紹瞭基於神經網絡的語音增強方法，從早期的MLP到近年來的RNN、CNN，再到Transformer等，都進行瞭詳實的講解。書中提供的代碼示例和實驗結果，更是讓理論變得生動具體。我嘗試著按照書中的方法實現瞭一個簡單的基於RNN的語音增強模型，效果遠超我的預期。這讓我認識到，語音增強領域正在經曆著一場由人工智能驅動的深刻變革。

評分☆☆☆☆☆

這本書的論述方式非常嚴謹，邏輯清晰，就像是在進行一場嚴密的學術研討。作者在介紹每一種語音增強技術時，都會先從其誕生的背景和解決的核心問題齣發，然後娓娓道來其理論基礎，並通過大量的公式推導和圖示來展示其內在的機製。我特彆喜歡書中對各種經典算法的“溯源”過程，例如對維納濾波的介紹，不僅僅是給齣公式，而是詳細解釋瞭如何從最小均方誤差的角度推導齣最優濾波器的形式，這讓我對信號處理的數學根基有瞭更深刻的認識。 尤其值得一提的是，書中在討論各種技術時，非常注重與其他技術的對比和融閤。比如，在介紹基於深度學習的語音增強時，並沒有將傳統的信號處理方法棄之如敝履，而是強調瞭如何將兩者的優勢結閤起來，例如利用傳統方法作為深度學習的預處理或者後處理步驟，以達到更好的增強效果。這種“兼收並蓄”的學術態度，讓我受益匪淺，也為我未來在實際應用中尋找最優解決方案提供瞭重要的思路。