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梁瑞宇，赵力，魏昕 著

图书标签:

• 语音信号处理
• 信号处理
• 实验教程
• 通信工程
• 电子工程
• 数字信号处理
• MATLAB
• 音频处理
• 高等教育
• 理工科

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111530718

版次：1

商品编码：11893369

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 高等院校通信与信息专业规划教材

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：289

编辑推荐

适读人群 ：信号与处理、电路与系统、通信与电子工程等学科有关专业的本科生和研究生，语音信号处
　　★本书立足于语音信号基本理论，辅以MATLAB实现，使读者在学习理论知识跌同时，能快速实践，提高学习兴趣，增强结局问题的能力。
　　★作者基于多年从事语音信号处理研究的成果，在阐述理论知识的同时，配以MATLAB程序，并加上详细的注释。
　　★教材的编写由浅及深，验证性实验与设计性实验并重，同时适合初学者和有一定基础的研究者使用。

内容简介

　　本书为《语音信号处理（第3版）》的配套实验教材。该教材阐述了语音信号处理的基本理论，并基于MATLAB介绍了语音信号处理的实现方法和关键技术。本书共分12章，内容涵盖了语音信号处理基础实验、语音信号的变换域分析实验、语音信号特征提取实验、语音增强实验、语音编码实验、语音合成与转换、语音隐藏、声源定位、语音识别、说话人识别、语音情感识别。本书可作为高等院校的教材用书或教学参考用书，同时也可供从事语音信号处理等领域的工程技术人员参考。

目录

前言
第1章MATLAB基础教程
1.1MATLAB简介
1.2MATLAB数值计算
1.3MATLAB绘图功能
1.4MATLAB的特殊图形绘制
1.5MATLAB程序设计
第2章语音信号处理基础实验
2.1语音采集与读写实验
2.2语音编辑实验
2.3声强与响度实验
2.4语音信号生成的数学模型
2.5语音信号的预处理
第3章语音信号分析实验
3.1语音分帧与加窗
3.2短时时域分析
3.3短时频域分析
3.4倒谱分析与MFCC系数
3.5线性预测分析
3.6线谱对转换实验
第4章语音信号特征提取实验
4.1语音端点检测实验
4.2基音周期检测实验
4.3共振峰估计实验
第5章语音增强实验
5.1基于自适应滤波器法的语音降噪实验
5.2基于谱减法的语音降噪实验
5.3基于维纳滤波的语音降噪实验
5.4基于小波分解的语音降噪实验
第6章语音编码实验
6.1PCM编解码实验
6.2LPC编解码实验
6.3ADPCM编解码实验
第7章语音合成与转换实验
7.1帧合并实验
7.2基于线性预测的语音合成实验
7.3基于共振峰检测和基音参数的语音合成实验
7.4语音信号的变调与变速实验
第8章语音隐藏实验
8.1LSB语音信息隐藏实验
8.2回声法语音信息隐藏实验
第9章声源定位实验
9.1简单房间回响模型
9.2基于广义互相关的声源定位实验
9.3基于空间谱估计的声源定位实验
第10章语音识别实验
10.1基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验
10.2基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别实验
第11章说话人识别实验
11.1基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验
11.2基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别实验
第12章语音情感识别实验
12.1基于K近邻分类算法的语音情感识别实验
12.2基于神经网络的语音情感识别
12.3基于支持向量机的语音情感识别
12.4基于特征降维的语音情感识别
第13章实用语音信号处理平台
13.1基于MFC的语音信号处理软件平台
13.2基于嵌入式Linux的音频驱动程序移植
13.3实时语音信号处理硬件平台
参考文献

前言/序言

　　语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是在多门学科基础上发展起来的综合性技术，涉及语音学、语言学、生理学及认知科学、数字信号处理、模式识别和人工智能等许多学科领域。同时语音信号处理也是目前发展最为迅速的信息科学技术之一，其研究涉及一系列前沿课题。
　　根据教育部加强学生实践能力培养的要求，本书立足于语音信号基本理论，辅以MATLAB实现，使读者在学习理论知识的同时，能快速实践，提高学习兴趣，增强解决问题的能力。
　　本书是机械工业出版社出版的《语音信号处理（第3版）》的配套实验教材（也可独立作为实验教材使用）。作者基于多年从事语音信号处理研究的成果，在阐述理论知识的同时，配以MATLAB程序，并加上详细的注释。教材的编写由浅及深，验证性实验与设计性实验并重，同时适合初学者和有一定基础的研究者使用。
　　本书共分13章，第1章是MATLAB基础教程；第2章是语音信号处理基础实验；第3章是语音信号分析实验；第4章是语音信号特征提取实验；第5章是语音增强实验；第6章是语音编码实验；第7章是语音合成与转换实验；第8章是语音隐藏实验；第9章是声源定位实验；第10章是语音识别实验；第11章是说话人识别实验；第12章是语音情感识别实验；第13章介绍了本研究团队开发的实用语音信号处理平台。
　　本书主要面向信号与信息处理、电路与系统、通信与电子工程、模式识别与人工智能、计算机信息处理等学科有关专业的高年级学生和研究生，也可以作为从事语音信号处理这一领域科研工作的技术人员参考书。
　　本书的参考学时为本科生32学时、研究生40学时，可以根据不同的教学要求对其内容进行适当取舍，灵活安排讲课学时数。
　　本书主要由梁瑞宇、赵力、魏昕编写，其中，1~9章由梁瑞宇编写，12~13章由赵力编写，10~11章由魏昕编写，全书由梁瑞宇统稿。广州大学的邹采荣教授主审了全书，并提出很多宝贵意见，在此表示诚挚的感谢。
　　语音信号处理是一门理论性强、实用面广、内容新、难度大的交叉学科，同时这门学科又处于快速发展之中，尽管作者在编写过程中始终注重理论紧密联系实际，力求以尽可能简明、通俗的语言，深入浅出、通俗易懂地将这门学科介绍给读者，但因作者水平有限，缺点错误在所难免，敬请广大读者批评指正。



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《机器学习基础与实践：从理论到应用》 这是一本面向初学者的机器学习入门读物，旨在系统性地介绍机器学习的核心概念、常用算法及其在实际问题中的应用。本书跳脱了过于理论化的繁琐推导，力求在清晰易懂的讲解基础上，引导读者掌握机器学习的思维方式和实践技能。 本书结构与内容概览： 全书共分为四大篇，循序渐进，由浅入深： 第一篇：机器学习的基石——概念与准备 第一章：机器学习概览 什么是机器学习？它为何重要？ 机器学习的分类：监督学习、无监督学习、强化学习。 机器学习在日常生活中的应用场景举例（推荐系统、图像识别、自然语言处理等）。 机器学习项目的基本流程：数据收集、数据预处理、模型选择、模型训练、模型评估、模型部署。 第二章：数据预处理与特征工程 理解数据：数据类型、数据质量评估。 数据清洗：缺失值处理（填充、删除）、异常值检测与处理。 数据转换：特征缩放（标准化、归一化）、编码（独热编码、标签编码）。 特征选择与提取：过滤法、包装法、嵌入法、主成分分析（PCA）。 构建有效的特征，为模型学习打下坚实基础。 第三章：Python与常用库简介 Python编程语言基础回顾（面向对象、数据结构等）。 NumPy：科学计算的基石，数组操作与数学函数。 Pandas：数据处理的利器，DataFrame与Series的运用。 Matplotlib与Seaborn：数据可视化，图表绘制与分析。 Scikit-learn：机器学习算法的集大成者，API介绍与基本用法。 第二篇：监督学习的核心算法 第四章：线性模型 线性回归：模型原理、损失函数、梯度下降优化。 岭回归与Lasso回归：正则化技术的引入，防止过拟合。 逻辑回归：二分类问题的解决方案，Sigmoid函数与概率估计。 Softmax回归：多分类问题的扩展。 模型评估指标：均方误差（MSE）、R-squared、准确率、精确率、召回率、F1-score。 第五章：决策树与集成学习 决策树：树的构建原理（ID3, C4.5, CART），信息增益与基尼不纯度。 过拟合与剪枝：提升模型泛化能力。 集成学习概述：Bagging与Boosting。 随机森林：Bagging的经典实现，提升稳定性与准确性。 梯度提升树（GBDT）：Boosting的代表，逐层优化残差。 XGBoost、LightGBM：高效的梯度提升库，工程实践中的宠儿。 第六章：支持向量机（SVM） 线性SVM：最大间隔分类器，核函数的重要性。 核技巧：高维映射，解决非线性可分问题。 常用核函数：多项式核、径向基核（RBF）。 软间隔与惩罚因子C。 SVM在文本分类等任务中的应用。 第七章：K近邻（KNN）算法 KNN算法原理：基于距离的分类与回归。 距离度量：欧氏距离、曼哈顿距离等。 K值的选择：超参数调优。 KNN的优缺点分析。 第三篇：无监督学习的探索 第八章：聚类分析 聚类任务：发现数据中的隐藏结构。 K-Means算法：迭代优化聚类中心，简单高效。 层次聚类：自底向上或自顶向下的聚类方式。 DBSCAN算法：基于密度的聚类，能发现任意形状的簇。 聚类评估：轮廓系数、Calinski-Harabasz指数。 第九章：降维技术 降维的意义：可视化、减少计算复杂度、去除冗余信息。 主成分分析（PCA）：线性降维，最大化数据方差。 t-SNE：非线性降维，常用于数据可视化，保留局部结构。 其他降维方法简介。 第四篇：实践与进阶 第十章：模型评估与调优 交叉验证：K折交叉验证，更可靠的模型性能估计。 网格搜索与随机搜索：超参数优化策略。 偏差-方差权衡：理解过拟合与欠拟合的根本原因。 ROC曲线与AUC值：衡量二分类模型的整体性能。 第十一章：机器学习项目实战 选择真实数据集（例如，房价预测、客户流失预测、垃圾邮件识别）。 完整项目流程演练：从数据加载、探索性数据分析（EDA）、特征工程、模型选择、训练、评估到结果解读。 代码示例贯穿始终，强调动手实践。 第十二章：机器学习的未来与伦理 深度学习简介（不深入讲解具体网络结构，仅概述概念）。 模型的可解释性。 机器学习的伦理挑战（偏见、公平性、隐私）。 持续学习与AI的未来展望。 本书特色： 强调理解而非记忆： 每一章节都力求清晰阐述算法的逻辑和思想，帮助读者建立直观的理解。 代码驱动： 大量Python代码示例，直接运行，方便读者学习和模仿。 实例丰富： 结合实际问题，展示机器学习的强大应用能力。 循序渐进： 从基础概念到核心算法，再到实践应用，逻辑清晰，难度适中。 实用导向： 关注工程实践中的常见问题和技巧，帮助读者快速上手。 目标读者： 对机器学习感兴趣，希望系统学习其基本原理和常用算法的学生。 希望将机器学习技术应用于实际项目的数据科学家、工程师、研究人员。 具备一定Python编程基础，渴望掌握一门强大数据分析工具的开发者。 对人工智能领域的发展趋势有浓厚兴趣的读者。 《机器学习基础与实践：从理论到应用》将是您开启机器学习之旅的理想伙伴，带您深入理解智能的奥秘，掌握驱动未来的关键技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一位业余的音频爱好者，对声音的产生、传播和处理有着浓厚的兴趣。虽然我没有接受过正规的信号处理训练，但我一直渴望能够更深入地理解我所热爱的音频技术。我平时会玩一些音频编辑软件，但总感觉自己只是在“摸索”，很多操作背后的原理我并不清楚。《语音信号处理实验教程》这本书，听起来就像是为我这样的爱好者量身打造的。我非常期待它能够用一种相对容易理解的方式，讲解语音信号处理的基本原理，而不是一上来就充斥着复杂的数学公式。我尤其看重“实验”这个部分。我希望这本书能够提供一些简单有趣的实验，让我能够通过实际操作来感受声音的变化。比如，如何改变声音的音高，如何去除背景噪音，如何模拟不同的声学环境，甚至如何尝试制作简单的语音合成效果。如果能提供一些可以下载和运行的程序，让我可以在自己的电脑上进行这些实验，那就太好了。我希望通过这些实验，我能够对语音信号处理有一个初步的认识，了解它的基本构成和处理方法，并能够将这些知识应用到我自己的音频创作或处理中，让我的音频作品更具专业性和趣味性。

评分☆☆☆☆☆

我在一家初创公司负责人工智能相关的产品开发，其中涉及到一些语音交互的功能。虽然我们团队有算法工程师，但作为产品经理，我希望自己也能对语音信号处理有更深入的理解，这样才能更好地与技术团队沟通，并能从产品层面提出更合理的建议。市面上关于语音信号处理的书籍很多，但很多都过于偏重理论，或者内容更新得不够及时。《语音信号处理实验教程》这个书名让我看到了希望，我期望它能提供一种将理论知识转化为实际工程能力的路径。我非常看重书中的实验部分，希望它能够提供一些实际应用的案例，比如如何在嘈杂的环境下提高语音识别的准确率，如何进行语音情感分析，或者如何实现自然流畅的语音合成。如果书中能提供一些关于如何评估这些语音功能的性能指标，以及如何进行优化的指导，那就更有价值了。我希望这本书能够帮助我理解语音信号处理的技术前沿，并能从中获得一些可以借鉴的实践经验，为我们产品的语音交互功能提供更强的技术支撑和产品创新思路。

评分☆☆☆☆☆

我一直对声音的本质及其处理方式感到好奇，但苦于没有系统学习的途径。之前零散地看过一些关于音频处理的资料，但往往难以深入，很多技术细节也含糊不清。《语音信号处理实验教程》这个名字让我觉得它可能是一本非常实用的入门书籍。我希望这本书能够从最基础的概念讲起，比如什么是声音，什么是信号，什么是数字信号，然后循序渐进地介绍语音信号的特点和处理方法。我尤其期待书中的“实验”部分，希望它能提供一些可以通过简单工具就能完成的实践操作。例如，如何用简单的软件录制一段声音，如何观察它的波形，如何尝试改变它的频率或幅度，甚至如何尝试用简单的算法实现一个降噪的效果。如果书中能提供一些易于理解的代码示例，让我可以在电脑上跟着操作，那就太棒了。我希望通过这些实验，我能够亲身体验语音信号处理的乐趣，并且能够对这个领域有一个初步的认识，为我未来更深入的学习打下基础。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个语音信号处理领域的初学者，之前对这个领域了解不多，只知道它在人工智能、智能家居等领域有着广泛的应用。当我无意中看到《语音信号处理实验教程》这本书时，我感觉这可能是我入门这个领域的绝佳机会。我最希望这本书能够提供一个循序渐进的学习路径，从最基础的概念讲起，逐步深入。我非常担心一开始就接触到过于复杂的数学理论，这会让我望而却步。因此，我期待这本书能够用通俗易懂的语言解释每一个概念，并通过大量的图示和类比来帮助我理解。当然，最关键的是“实验”二字。我希望它能提供一些非常简单的、可操作的实验，让我能够亲手“玩转”语音信号。比如，如何加载一段音频，如何播放，如何观察波形图，如何进行简单的滤波等等。如果能有配套的软件工具或者代码，让我可以在电脑上跟着操作，那就太棒了。我希望通过这些实验，我能够逐渐建立起对语音信号处理的基本认识，了解它的基本原理和应用，并能对这个领域产生浓厚的兴趣，为我进一步深入学习打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在音频技术领域摸爬滚打多年的工程师，我一直认为，再好的理论如果不能转化为实际的工程能力，都是纸上谈兵。我手头已经有很多关于语音处理的书籍，但大多数都偏重于学术的深度，很少有能真正指导我如何进行工程实现的。当我看到《语音信号处理实验教程》这个书名的时候，我的眼前一亮。我迫切地希望这本书能够填补这个空白，提供一套切实可行的、面向工程实践的语音信号处理方法论。我非常看重实验的实用性和可操作性。我希望它能提供详尽的实验步骤，清晰的图示，以及易于理解的代码示例，最好能覆盖一些实际工程中常见的挑战，比如如何在嘈杂环境下进行语音增强，如何设计鲁棒的语音识别系统，或者如何实现高质量的语音合成。更进一步，我希望这本书能引导我理解不同算法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性，让我能够根据实际需求选择最合适的解决方案。如果书中能够包含一些案例研究，展示如何将这些技术应用于实际产品或服务中，那就更能体现其价值了。我期待这本书能成为我工具箱里的一件趁手兵器，帮助我更高效、更专业地解决语音技术相关的工程问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计挺有意思的，不是那种枯燥的学术风格，而是带了点科技感和未来感，让人一看就觉得内容会比较新颖。拿到书后，第一感觉是纸张质量不错，印刷也很清晰，拿在手里沉甸甸的，很有分量，感觉内容应该很充实。我一直在寻找一本能够系统学习语音信号处理的教材，之前看过一些国外引进的书，虽然内容很专业，但总觉得理论性太强，实践操作的部分不够详细，很多时候看了半天还是不知道如何下手。国内的书籍又常常深度不够，讲解得过于浅显。所以，看到这本书的目录，我还是挺期待的。特别是看到它包含了“实验”这个词，我感觉这正是我所需要的，理论与实践结合，能帮助我真正理解和掌握那些抽象的概念。我希望这本书能够提供清晰的实验步骤，甚至可以有配套的代码示例，这样我就可以跟着书中的指导一步步操作，亲身体验语音信号处理的各种算法是如何工作的。而且，如果实验能涵盖一些实际的应用场景，比如语音识别、语音合成、噪声消除等方面，那就更棒了，这样我不仅能学到技术，还能看到技术的应用价值，激发我的学习兴趣。毕竟，学技术最终还是要用在实际问题上的，如果这本书能够提供这样的桥梁，那它的价值就大大提升了。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在攻读信号处理方向研究生的学生，平时在做一些与语音相关的工作，但感觉在理论基础和实践技能上都还有很大的提升空间。市面上关于语音信号处理的书籍确实不少，但很多要么是偏向理论的深度挖掘，要么是过于陈旧，对近些年发展起来的新技术覆盖不足。当我翻开这本《语音信号处理实验教程》时，最先吸引我的是它那种脚踏实地的风格。它没有一开始就抛出一堆高深的数学公式，而是尝试从一个更直观的角度去引入概念，这对我这种需要将理论与实际相结合的学生来说非常友好。我特别关注书中的实验部分，因为我深知动手实践的重要性。只有通过自己搭建平台、运行代码、观察结果，才能真正理解那些公式背后的含义，才能感受到算法的魅力。我希望这本书能够提供一套完整、可复现的实验环境和指导，最好能涵盖从基础的信号预处理到复杂的特征提取，再到模型训练和评估的整个流程。如果能提供一些常用的工具库（如MATLAB, Python的SpeechRecognition库等）的使用指南，并给出相应的代码模板，那就再好不过了。我期待通过这些实验，能够加深对语音信号的时域、频域特性，以及各种滤波、变换、特征提取算法的理解，并能灵活运用到我的科研项目中去，解决一些实际问题，而不是仅仅停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在准备毕业设计的计算机科学专业的学生，我的课题方向与语音技术相关，需要用到一些语音信号处理的技术。由于我的专业背景并非信号处理，所以在学习相关知识时遇到了一些困难，尤其是很多理论概念比较抽象，难以转化为实际的代码实现。当我看到《语音信号信号处理实验教程》这本书时，我感觉它可能是一个很好的解决方案。我非常希望这本书能够提供清晰的理论讲解，并能与实际的编程实现紧密结合。我特别关注书中的实验部分，希望它能提供详细的代码示例，并且最好能够基于Python语言，因为Python在数据科学和机器学习领域非常流行，与我的研究方向很契合。我希望通过这些实验，我能够学习到如何进行语音信号的加载、预处理、特征提取（如MFCC, spectrogram等），以及如何利用这些特征来构建简单的语音识别或语音命令识别模型。如果书中还能提供一些关于如何评估模型性能的指导，那就更完美了。我期待这本书能够帮助我快速掌握语音信号处理的核心技术，并将它们应用到我的毕业设计中，顺利完成我的研究任务。

评分☆☆☆☆☆

我是一名大学教师，负责教授信号处理及相关课程。在教学过程中，我发现传统的理论教材往往难以激发学生的学习兴趣，也难以让他们真正理解抽象的信号处理概念。因此，我一直在寻找一本能够将理论与实践有机结合，并且能够帮助学生动手操作的优秀教材。《语音信号处理实验教程》这个书名立刻吸引了我的注意。我非常希望这本书能够为我的教学提供有力的支持。我期待它能够提供一套结构清晰、内容完整的实验体系，涵盖语音信号处理的各个重要环节，从基础的信号采集与预处理，到关键的特征提取，再到常用的分析与识别算法。更重要的是，我希望这本书能够提供详细的实验指导，包括实验目的、实验步骤、实验原理，以及对实验结果的分析与讨论。如果能够提供配套的实验代码，并且这些代码是基于当前主流的开发环境（例如Python配合NumPy, SciPy, Librosa等库），那么将极大地减轻我备课和指导学生的负担。我相信，通过这样的实验教学，学生们不仅能够加深对语音信号处理理论的理解，更能培养他们的动手能力、问题解决能力和创新精神，为他们未来的学习和工作打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在校的电子工程专业的学生，正在学习信号处理的相关课程。平时我对于如何将复杂的信号处理理论应用于实际工程问题，尤其是通信和人工智能领域，有着强烈的兴趣。《语音信号处理实验教程》这本书的名字，让我眼前一亮，我感觉它可能是一本能够将枯燥的理论知识与生动的实践应用结合起来的优秀教材。我非常希望这本书能够提供一套系统的实验框架，带领我从零开始，一步步掌握语音信号处理的核心技术。我关注的重点在于实验的可操作性和与实际应用的结合程度。我希望书中能够提供清晰的实验步骤，详细的代码实现，并且这些实验能够涵盖语音信号处理的各个重要环节，例如信号的采集与分析、特征提取、模型构建与训练等。如果能够提供一些基于实际场景的实验案例，例如语音助手、智能客服等，那么将更能激发我的学习热情，并帮助我理解这些技术在现实世界中的价值。我期待通过这本书的实验学习，能够提高我的工程实践能力，并将所学知识融会贯通，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

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书很好，且比较适合我现在的需求！

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一次买了好几本，还没看，等细看后再评论。

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内容还可以，面比较广，

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很好的教材

评分☆☆☆☆☆

好好好好好很好

评分☆☆☆☆☆

越来越喜欢在京东买书了，快捷方便，印刷包装都不错，正版书

评分☆☆☆☆☆

从表面看比较旧，有挺多灰，存放的很不好

评分☆☆☆☆☆

书的质量很不错，排版清晰

评分☆☆☆☆☆

师傅，带我入门吧~看到一堆公式，我的小心脏！