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谢明 著

图书标签:

• 数字音频
• 音频技术
• 音频处理
• 信号处理
• 音乐技术
• 录音工程
• 声音设计
• 音频应用
• 多媒体技术
• 音频工程

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111574118

版次：1

商品编码：12231882

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： 普通高等教育电子信息类规划教材

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：271

编辑推荐

★ 概念清晰、深入浅出、通俗易懂、难易适中、适合教学。在介绍信源编码时，不是简单地复制国际标准，二是着重讲述人咧的听觉特性、压缩编码的原理及方法，各种标准的产生背景、特点及应用领域。
★ 实用性强，适用面宽。能满足大多数院校的教学需求。

内容简介

本书从基础理论到专业知识，从基本原理到实际系统和仿真设计，从简单到复杂，深入浅出、图文并茂、有案有例、系统地介绍了音频信息处理的基础理论、基本方法和简要算法。本书共有十章，包括绪论、音频信息处理与识别系统、音频信息采集与数字化、音频信息变换、音频信息编码、音频信息滤波、音频信息增强、音频信息的信噪分离、音频信息的分割与合成、音频信息的编辑。
本书可以作为从事通信与信息工程、信号与信息处理、信息技术与电子工程、计算机网络与多媒体技术、自动化与智能化、生物医学工程等方面的教学、科研、工程、技术人员学习参考，也可作为大专院校相关专业的本科和研究生教材。

目录

前言1
第1章绪论4
1.1.序言4
1.2.声学基础6
1.3.人类听觉感知基础10
1.3.1.人类听觉感知系统10
1.3.2.人类听觉感知的特性12
1.3.3.人类听觉感知效应13
1.3.4.人类听觉感知力与评价14
1.4.音频信息处理理论与技术14
1.5.本章小结16
第2章音频信息处理与识别系统18
2.1.音频信息处理与识别系统结构18
2.2.音频信息处理与识别硬件系统19
2.3.音频信息处理与识别软件系统21
2.4.音频信息处理软件系统23
2.5.音频信息识别软件系统24
2.6.本章小结26
第3章音频信息采集与数字化28
3.1.概述28
3.2.声音传感器28
3.3.前置放大器31
3.4.A／D模数转换器35
3.5.音频信息采样39
3.5.1.等间隔周期的线性采样40
3.5.2.非等间隔非周期的非线性采样43
3.6.音频信息量化45
3.6.1.等间隔线性量化函数45
3.6.2.非等间隔非线性量化函数46
3.6.3.非等间隔自适应量化函数47
3.7.音频信息的描述48
3.7.1.时间域描述48
3.7.2.频率域描述49
3.7.3.软件域描述49
3.8.音频信息文件格式49
3.9.本章小结51
第4章音频信息变换55
4.1.正交变换55
4.2.傅里叶变换56
4.2.1.一维连续傅立叶变换56
4.2.2.二维连续傅立叶变换57
4.2.3.一维离散傅立叶变换57
4.2.4.二维离散傅立叶变换58
4.2.5.矩阵与快速傅立叶变换59
4.2.6.快速傅里叶变换60
4.2.7.傅立叶变换的性质61
4.3.余弦变换63
4.3.1.一维连续余弦变换63
4.3.2.二维连续余弦变换64
4.3.3.一维离散余弦变换64
4.3.4.二维离散余弦变换65
4.3.5.矩阵与快速余弦变换66
4.4.沃尔什变换68
4.4.1.一维沃尔什变换68
4.4.2.二维沃尔什变换72
4.4.3.快速沃尔什变换。73
4.4.4.沃尔什变换的性质74
4.5.哈尔变换77
4.5.1.一维哈尔变换77
4.5.2.二维哈尔变换80
4.5.3.哈尔函数的性质81
4.5.4.快速哈尔变换81
4.6.Gabor变换83
4.6.1.一维连续Gabor变换83
4.6.2.一维连续Gabor变换的另一种形式85
4.6.3.一维离散Gabor变换86
4.6.4.二维连续Gabor变换86
4.6.5.二维离散Gabor变换87
4.6.6.Gabor变换的性质87
4.7.小波变换88
4.7.1.一维连续小波变换89
4.7.2.一维离散小波变换92
4.7.3.二维连续小波变换94
4.7.4.二维离散小波变换95
4.7.5.快速小波变换95
4.7.6.小波变换的性质96
4.8.KL变换98
4.8.1.KL变换98
4.8.2.KL变换的性质100
4.9.希尔伯特变换100
4.9.1.连续信号的Hilbert变换100
4.9.2.离散信号的Hilbert变换102
4.10.本章小结103
第5章音频信息编码106
5.1.概述106
5.2.霍夫曼编码106
5.3.仙农-范诺编码110
5.4.算数编码113
5.5.行程编码116
5.6.LZW编码117
5.7.余弦变换编码120
5.8.小波变换编码122
5.9.矢量量化编码124
5.10.预测编码127
5.11.PCM编码130
5.12.子带编码131
5.13.国际编码标准132
5.14.本章小结135
第6章音频信息滤波140
6.1.概述140
6.2.低通滤波141
6.2.1.理想低通滤波141
6.2.2.指数低通滤波142
6.2.3.梯形低通滤波143
6.2.4.高斯低通滤波144
6.2.5.巴特沃尔斯低通滤波145
6.3.高通滤波145
6.3.1.理想高通滤波145
6.3.2.指数高通滤波147
6.3.3.梯形高通滤波148
6.3.4.高斯高通滤波149
6.3.5.巴特沃尔斯高通滤波150
6.4.带通滤波150
6.4.1.理想带通滤波150
6.4.2.指数带通滤波152
6.4.3.梯形带通滤波153
6.4.4.高斯带通滤波154
6.4.5.巴特沃尔斯带通滤波155
6.5.带阻滤波156
6.5.1.理想带阻滤波156
6.5.2.指数带阻滤波157
6.5.3.梯形带阻滤波159
6.5.4.高斯带阻滤波159
6.5.5.巴特沃尔斯带阻滤波160
6.6.梳状滤波161
6.6.1.理想梳状滤波161
6.6.2.指数梳状滤波161
6.6.3.梯形梳状滤波162
6.6.4.高斯梳状滤波162
6.6.5.巴特沃尔斯梳状滤波163
6.7.频域滤波器的参数164
6.8.复原滤波166
6.9.时域滤波169
6.9.1.均值滤波169
6.9.2.中值滤波170
6.9.3.微分滤波171
6.9.4.积分滤波172
6.9.5.微分积分滤波172
6.9.6.线性组合滤波173
6.9.7.高斯-拉普拉斯滤波173
6.9.8.Gabor滤波174
6.10.卡尔曼滤波174
6.10.1.卡尔曼滤波175
6.10.2.扩展的卡尔曼滤波176
6.11.本章小结178
第7章音频信息增强181
7.1.概述181
7.2.时间域增强181
7.2.1.加减增强181
7.2.2.乘除增强182
7.2.3.线性增强182
7.2.4.指数增强182
7.2.5.对数增强183
7.2.6.幂函数增强183
7.2.7.高斯增强183
7.2.8.巴特沃尔斯增强183
7.2.9.平滑增强184
7.2.10.锐化增强184
7.3.频率域增强185
7.3.1.加减增强185
7.3.2.乘除增强185
7.3.3.线性增强186
7.3.4.指数增强186
7.3.5.对数增强186
7.3.6.幂函数增强187
7.3.7.高斯增强187
7.3.8.巴特沃尔斯增强187
7.3.9.平滑增强187
7.4.直方图增强189
7.4.1.概率统计直方图189
7.4.2.时域幅度直方图增强190
7.5.模式增强196
7.5.1.加减增强197
7.5.2.乘除增强197
7.5.3.线性增强197
7.5.4.指数增强198
7.5.5.对数增强198
7.5.6.幂函数增强198
7.5.7.高斯增强199
7.5.8.巴特沃尔斯增强199
7.5.9.平滑增强199
7.5.10.锐化增强200
7.5.11.微分锐化增强200
7.5.12.微分积分锐化增强200
7.6.特殊效果增强200
7.6.1.延时增强201
7.6.2.回声增强回声201
7.6.3.混响增强203
7.6.4.调制增强205
7.7.本章小结207
第8章音频信息的信噪分离208
8.1.概述208
8.2.时间域分离208
8.2.1.微分信噪分离208
8.2.2.积分信噪分离209
8.3.频率域分离209
8.3.1.高通滤波谱减信噪分离210
8.3.2.低通滤波谱减信噪分离210
8.3.3.带阻滤波谱减信噪分离210
8.4.变换域信噪分离211
8.4.1.直方图变换信噪分离211
8.4.2.Gabor变换信噪分离212
8.4.3.小波变换信噪分离214
8.5.噪声对消215
8.5.1.噪声模型216
8.5.2.噪声对消220
8.5.3.RLSE算法224
8.6.本章小结225
第9章音频信息的分割与合成228
9.1.概述228
9.2.端点检测的分割228
9.2.1.功率谱单阈值法229
9.2.2.局部最小平均功率法230
9.2.3.功率谱双峰谷点法232
9.2.4.功率谱多峰谷点法234
9.3.包络检测的分割236
9.3.1.检波法包络检测237
9.3.2.低通滤波法包络检测238
9.3.3.极值定理法包络检测240
9.3.4.包络检测目标分割244
9.4.Gabor滤波和变换的分割244
9.4.1.Gabor滤波的目标信息分割245
9.4.2.Gabor变换的目标信息分割246
9.5.小波变换的分割247
9.6.幅度合成249
9.6.1.加性合成249
9.6.2.乘性合成250
9.6.3.综合合成250
9.6.4.调制合成251
9.6.5.卷积合成251
9.7.频率合成252
9.7.1.加性合成252
9.7.2.乘性合成252
9.7.3.综合合成253
9.7.4.卷积合成253
9.8.变换合成254
9.8.1.对数变换合成254
9.8.2.Gabor变换合成255
9.8.3.小波变换合成255
9.9.本章小结255
第10章音频信息的编辑258
10.1.概述258
10.2.线性编辑258
10.3.非线性编辑260
10.4.算术编辑262
10.5.本章小结271

前言/序言

声音，自从宇宙形成以来，就形成于宇宙，就存在于宇宙。不过，那些声音是自然声，例如风声、雨声、雷电声；浪声、水声、爆炸声等。声音，自从动物形成以来，就产生于动物界，就存在于动物界。一些声音是动物声，例如鸣叫、会话、歌唱、运动声等。一些声音是人类声，例如语音、歌声、读书声；笑声、哭声、呼叫声等。还有一些声音是人造声，例如乐音、钟声、机器声等。
声音的感知、传输、处理、识别、存储，自从动物形成以来，就产生于动物界，就存在于动物界。最早的，也是最原始的声音感知，是动物的声音传感细胞、组织或器官。最早的，也是最原始的声音传输，是动物的发声细胞、组织或器官。最早的，也是最原始的声音处理，是动物的神经细胞、组织、器官或大脑。最早的，也是最原始的声音识别，也是动物的神经细胞、组织、器官或大脑。声音感知、传输、处理、识别、存储的能力，随着动物的进化、进步、升级而增强。人类是进化最大、进步最快、级别最高的动物，具有最强的声音感知、传输、处理、识别、存储的能力。
迄今为止，最早的最原始的声音感知、传输、处理、识别、存储，仍然存在于动物界，进行于动物界。但是，随着宇宙的进化，动物界的发展，人类世界和人类社会的快速进步和高速发展，与时俱进的现实化和现代化，最早的最原始的声音感知、传输、处理、识别、存储已经不能适应宇宙的进化，已经不能适应人类世界和人类社会的进步和发展。人类需要高深的理论、先进的方法、高级的手段、崭新的设施进行声音感知、传输、处理、识别、存储，去适应世界的变革，去满足社会的需求，去解决社会的问题，去维系人类的生成。因此，声音感知、传输、处理、识别、存储的研究具有不可缺少的重大的理论意义和社会价值。
音频信息感知、传输、处理、识别、存储，最早的恐怕要算是1876年3月10日美籍英国人亚历山大?格雷厄姆?贝尔（Alexander Graham Bell）发明的贝尔电话（Bell Telephone）。贝尔电话是把声音转换成音频电信号，音频电信号通过金属线从电话发送端传输到电话接收端，在电话接收端，再把音频电信号转换成声音。贝尔电话包含了音频信息的感知和传输功能，但还没有音频信息处理和识别功能。贝尔电话也是最早的有线通信系统（Cable Communication）。后来，贝尔电话经过不断的研究、改进、创新，发展成了当代的电信网络电话和电信网络通信（Telecommunication）。如今的电信网络电话和通信具有高级先进的声电转换和电声转换，强大的智能化的音频信息传输、处理、识别、存储功能。贝尔有线电话也发展成了当代的无线电话（Wireless Phone）和移动电话（Mobile Phone）。如今，移动电话比电信电话功能更强大，智能化程度更高。尽管当代的电信电话和移动电话非常先进，非常高级，非常智能化，但是，它们仍然需要继续研究，不断创新，向前发展，更先进更智能地满足人类更高更多更美好的需求。
音频信息存储，最早的恐怕要算是1877年8月15日美国人托马斯?阿尔瓦?爱迪生（Thomas Alva Edison）发明的留声机（Gramophone）和唱片（Microgroove）。爱迪生留声机是把声音转换成波形轨道存储在介质唱片上，被称为留声，即录音。回放时再从介质唱片上读取轨道波形转换成声音，被称为放声，或放唱。爱迪生留声机只有声音的存/取功能，还没有声音的传输、处理和识别功能。爱迪生留声机当时也被称为说话机。后来，爱迪生留声机经过不断的研究、改进、创新，发展成了当代的有线无线电声音视网络系统。如今的有线无线电声音视网络系统具有高级先进的声电转换和电声转换，强大的智能化的音频信息传输、处理、识别、存储功能。尽管当代的电声音视系统非常先进，非常高级，非常智能化，但是，它们仍然需要继续研究，不断创新，向前发展，更先进更智能地满足人类更高更多更美好的需求。
随着人类的进步和社会的发展，人们对音频信息的感知、传输、处理、识别、存储的需求越来越多，要求越来越高。当前，海量音频信息感知的速度、精度、灵敏度、分辨率、质量、自动化程度、智能化程度等还不够高，海量音频信息的传输、处理、识别的速度、精度、效率、自动化程度、智能化程度等还不够高，海量音频信息的存储空间和存储容量还不够大，存取的速度、自动化程度、智能化程度等还不够高。因此，音频信息感知、传输、处理、识别、存储的新理论、新方法、新技术、新工艺、新设备的探索、研究、创新、开发不能停滞不前，需要继续不断的努力。音频信息的感知、传输、处理、识别、存储中，音频信息的感知和存储是音频信息的源头和尾闾，音频信息的识别是终极目标，音频信息处理是实现终极目标的关键，音频信息传输是连接音频信息感知、处理、识别、存储的桥梁。因此音频信息处理的研究是必不可少，非常重要、非常关键的。

《数字信号处理导论：原理、算法与工程实践》 引言 在信息爆炸的时代，数字技术以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从通信、医疗到娱乐、工业控制，数字信号处理（DSP）作为支撑这些应用的核心技术，其重要性不言而喻。本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字信号处理知识体系，涵盖其核心理论、关键算法以及在实际工程中的应用。我们不仅仅是介绍概念，更注重培养读者理解信号处理的内在逻辑，并具备解决实际问题的能力。 第一部分：数字信号处理的基础理论 本部分是理解整个数字信号处理体系的基石。我们将从信号的本质出发，逐步引入数字信号的特点和优势，并深入探讨其背后的数学原理。 第一章：信号与系统概述 信号的定义与分类： 我们将首先明确什么是信号，并从连续时间信号与离散时间信号、能量信号与功率信号、周期信号与非周期信号等角度对其进行分类。理解信号的类型对于后续的处理至关重要。 系统的定义与分类： 接着，我们将探讨系统如何对信号进行处理，并从线性与非线性、时不变与时变、因果与非因果、稳定与不稳定等角度对系统进行分类。 基本信号的分析： 重点分析一些基础信号，如单位冲激信号、单位阶跃信号、指数信号、正弦信号等，它们是理解更复杂信号的基础。 卷积运算： 卷积是信号与系统理论中最核心的运算之一。我们将详细讲解一维和多维卷积的定义、性质及其在系统响应计算中的作用。 第二章：离散时间信号的分析 序列的表示与运算： 介绍离散时间信号（序列）的数学表示方法，以及加法、乘法、移位、翻转等基本序列运算。 能量与功率的计算： 针对离散时间信号，讲解能量和功率的计算方法，并区分能量信号和功率信号。 周期序列的分析： 深入分析周期序列的性质，包括基本周期、傅里叶级数展开等。 狄拉克冲激函数与克罗内克冲激函数： 讲解离散时间系统分析中重要的离散冲激信号（克罗内克冲激函数）与连续时间冲激信号（狄拉克冲激函数）之间的联系与区别。 第三章：离散时间系统的分析 线性时不变（LTI）系统： LTI系统因其优良的数学性质，是信号处理中最重要的一类系统。我们将重点研究其特性。 差分方程描述： 讲解如何用差分方程来描述LTI系统的动态行为。 单位脉冲响应： 单位脉冲响应（Impulse Response）是LTI系统的“指纹”，它完全表征了一个LTI系统。我们将深入分析其计算、性质以及与系统输入输出的关系。 系统函数： 引入系统函数（System Function）的概念，它是LTI系统在Z域的表示，为系统分析提供了更强大的工具。 因果性与稳定性分析： 基于差分方程和系统函数，讲解判断LTI系统因果性与稳定性的条件。 第四章：傅里叶分析 连续时间傅里叶变换（CTFT）： 介绍将连续时间信号分解为无穷多个复指数信号之和（积分）的方法，理解信号的频域特性。 离散时间傅里叶变换（DTFT）： 扩展傅里叶分析至离散时间信号，揭示离散信号的频谱特征。 傅里叶级数（FS）： 分析周期信号的频谱，理解其由一系列离散频率成分组成。 离散傅里叶变换（DFT）： DFT是DFTFT的采样形式，是计算机处理信号的理论基础。我们将详细讲解DFT的定义、性质及其在数字信号处理中的核心地位。 频率采样与频谱混叠： 探讨对连续信号进行采样时，为了获得无失真的频谱信息，需要满足的奈奎斯特采样定理。 帕塞瓦尔定理： 解释该定理在能量和功率分析中的应用。 第五章：Z变换 Z变换的定义与性质： Z变换是处理离散时间信号和系统的重要数学工具，它能够将时域的差分方程转化为代数方程，极大地方便了系统分析。我们将详细介绍Z变换的定义、收敛域（ROC）及其各种重要的数学性质。 逆Z变换： 学习如何从Z域的函数恢复到时域的序列，包括部分分式展开法、长除法等常用方法。 系统函数的Z域表示： 结合Z变换，深入分析LTI系统在Z域的表示——系统函数，并利用其进行系统分析。 因果性与稳定性判断（Z域）： 利用Z变换和收敛域，更直观地判断系统的因果性与稳定性。 利用Z变换分析LTI系统： 讲解如何利用Z变换求解LTI系统的零输入响应和零状态响应，从而获得系统的完全输出。 第二部分：数字信号处理的关键算法与技术 在掌握了基础理论后，本部分将聚焦于实现信号处理功能的关键算法和技术，以及如何在实际中应用它们。 第六章：采样与量化 采样定理（奈奎斯特-香农采样定理）： 深入阐述为什么需要以高于信号最高频率两倍的速率进行采样才能避免失真，并解释其理论依据。 采样过程中的频谱分析： 分析采样后信号的频谱，理解混叠现象的产生原因。 过采样与欠采样： 探讨这两种采样技术的应用场景与优缺点。 量化误差： 讲解数字信号处理中，由于模数转换（ADC）过程中将连续信号离散化引入的量化误差，以及如何减小量化误差的影响。 采样率转换： 介绍插值（提高采样率）和抽取（降低采样率）的基本原理和常用算法。 第七章：离散傅里叶变换（DFT）与快速傅里叶变换（FFT） DFT的计算与性质回顾： 简要回顾DFT的定义和重要性质。 FFT算法： FFT并非一种新的变换，而是计算DFT的一种高效算法。我们将重点介绍Cooley-Tukey算法等经典的FFT算法，理解其“分治”思想，以及如何大幅度降低DFT的计算复杂度。 FFT的应用： 探讨FFT在频谱分析、相关计算、卷积计算等方面的广泛应用。 周期卷积与线性卷积： 讲解在FFT框架下如何计算线性卷积。 第八章：数字滤波器设计 滤波器的基本概念： 介绍滤波器的作用，即根据频率选择性地通过或衰减信号的某些频率成分。 IIR滤波器设计： 讲解无限脉冲响应（IIR）滤波器的设计方法，包括双线性变换法、脉冲不变法等，以及它们的特点。 FIR滤波器设计： 讲解有限脉冲响应（FIR）滤波器的设计方法，包括窗函数法（矩形窗、汉宁窗、海明窗等）和频率采样法，以及它们的特点。 滤波器性能指标： 介绍通带、阻带、过渡带、衰减度等滤波器设计的关键性能指标。 滤波器类型： 介绍低通、高通、带通、带阻等基本滤波器类型。 第九章：数字滤波器实现 直接型结构： 讲解FIR和IIR滤波器直接型结构的实现方式。 级联型和并联型结构： 介绍如何将滤波器分解为更小的单元进行实现。 规范型结构： 讨论各种规范型结构（如Canonic form）在硬件实现中的优势。 有限字长效应： 考虑实际数字系统中，由于系数和运算的有限精度所带来的误差，以及如何减小其影响。 第十章：自适应滤波器 自适应滤波器的概念： 介绍自适应滤波器能够根据输入信号的统计特性自动调整滤波器系数，以达到最优的滤波效果。 最小均方（LMS）算法： 详细讲解LMS算法的原理、收敛性分析及其在实际中的应用。 RLS算法： 介绍递归最小二乘（RLS）算法，并与其进行对比。 自适应滤波器的应用： 探讨自适应滤波器在噪声消除、回声消除、信道均衡等领域的应用。 第三部分：数字信号处理在工程中的应用 本部分将把理论与算法的知识融会贯通，展示数字信号处理在各个工程领域的实际应用案例，帮助读者理解其强大的生命力。 第十一章：通信系统中的数字信号处理 数字调制与解调： 讲解ASK, FSK, PSK, QAM等常见的数字调制技术，以及相应的解调方法。 信道编码与解码： 介绍纠错编码的基本原理，如汉明码、卷积码、Turbo码等，以提高通信的可靠性。 均衡技术： 讲解如何使用数字信号处理技术来补偿信道引起的信号失真。 多用户接入技术： 简单介绍CDMA, OFDM等技术中涉及的信号处理原理。 第十二章：语音信号处理 语音信号的产生与感知： 简述语音的产生机制以及人耳对声音的感知。 语音信号的特性： 分析语音信号的短时特性，如基频、共振峰等。 语音编码： 介绍用于减小语音数据量但保持语音质量的编码技术，如PCM, ADPCM, CELP等。 语音识别： 讲解语音识别系统的基本框架，包括声学模型、语言模型等。 语音合成： 介绍将文本转换为语音的技术。 第十三章：图像与视频信号处理 数字图像的基本概念： 介绍图像的采样、量化、表示方法。 图像增强与复原： 讲解平滑、锐化、去噪、去模糊等图像处理技术。 图像分割： 介绍将图像划分为不同区域的方法。 图像压缩： 讲解JPEG等有损和无损压缩算法的原理。 视频信号处理基础： 介绍视频的帧、场等概念，以及视频编码的基本原理。 第十四章：其他领域的应用 生物医学信号处理： 如心电图（ECG）、脑电图（EEG）信号的分析与处理。 雷达与声纳系统： 脉冲压缩、目标检测等。 地震信号处理： 地震波的分析与解释。 仪器仪表与测量： 数字信号采集与处理在各种测量设备中的应用。 结语 数字信号处理是一门充满活力且不断发展的学科。本书旨在为读者打下坚实的理论基础，掌握核心算法，并领略其在各行各业的广泛应用。希望本书能激发您对数字信号处理的浓厚兴趣，并为您未来的学习和实践提供有力的支持。我们鼓励读者在阅读过程中，结合实际案例和工具，动手实践，从而更深刻地理解这些概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式是否能够让我轻松理解复杂的概念，这是我非常看重的一点。我并非科班出身，但对数字音频有着强烈的好奇心和学习热情。我希望能找到一本能够循序渐进，从最基础的数字音频原理讲起，逐步深入到更复杂的应用的书籍。比如，书中是否会用图解或者生动的比喻来解释采样和量化的过程？对于音频信号在数字域的表示，是否会通过清晰的图示来帮助理解？我希望这本书能够像一位经验丰富的老师，耐心地引导我一步步地掌握数字音频的知识。另外，如果书中包含一些实际操作的指导，例如如何使用常见的音频编辑软件来实践书中所讲的技术，那就更完美了。例如，如何在软件中实现基本的音频滤波，或者如何进行简单的音频降噪处理。即使书中不直接提供软件操作教程，但如果能够通过理论讲解，让我能够举一反三，理解如何在软件中应用这些技术，那也将非常有价值。我希望这本书能够让我感受到学习的乐趣，而不是枯燥的理论堆砌。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，简洁的线条勾勒出声波的律动感，配合深邃的蓝色背景，一眼就给人一种专业而又不失艺术气息的感觉。拿到手里，沉甸甸的分量更是让人对接下来的阅读充满了期待。我是一位对音乐制作有着浓厚兴趣的业余爱好者，一直以来，我都希望能更深入地了解数字音频背后的原理，掌握更专业的技术，从而提升我的创作水平。市面上关于数字音频的书籍不少，但很多要么过于理论化，晦涩难懂，要么过于浅显，缺乏深度。我特别希望找到一本能够系统性地介绍数字音频技术，并且能够将理论与实践相结合的书籍。比如，我一直对音频采样率、量化深度这些基础概念的实际影响感到好奇，它们究竟是如何影响最终的音质？还有，在数字信号处理中，滤波器扮演着怎样的角色？不同的滤波器类型又有什么优缺点？我希望这本书能够清晰地解释这些概念，并通过具体的例子来阐述，让我能够真正理解“为什么”。此外，对于音频编码格式，如MP3、AAC、FLAC等，我也希望能了解它们各自的技术原理、压缩效率以及在不同场景下的应用优势，这对于我选择合适的格式来保存和分享自己的作品至关重要。这本书能否为我揭示这些奥秘，是我非常关注的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在音频行业摸爬滚打多年的从业者，我一直在寻找能够帮助我拓宽视野、更新知识的书籍。我对这本书的兴趣，更多地在于它能否提供一些关于数字音频前沿技术和未来发展趋势的探讨。例如，人工智能（AI）在音频领域是如何应用的？AI是否能够辅助音乐创作、自动进行混音母带处理，甚至生成全新的音乐？如果这本书能够对这些方面有所涉及，那将是非常宝贵的。我还对音频编解码技术的最新进展感兴趣，比如在保证音质的同时，如何实现更高的压缩效率，以满足日益增长的流媒体和高分辨率音频的需求。另外，对于数字音频的版权保护和数字水印技术，我也有一定的了解需求，这在当前数字内容泛滥的时代尤为重要。我希望这本书能够提供一些相关的技术介绍，让我了解如何在数字音频作品中嵌入和提取信息，以保护创作者的权益。总而言之，我期待这本书能够带领我触及数字音频领域的更深层次和更广阔的未来。

评分☆☆☆☆☆

最近我开始对数字音频处理中的一些高级技术产生了浓厚的兴趣，尤其是那些能够显著提升音质和音频效果的技术。比如，我听说过一些关于音频修复和降噪的算法，它们是如何工作的？在实际的音频后期制作中，如何有效地利用这些技术来处理录音中的杂音、背景噪音，甚至是修复一些损坏的音频片段？我非常希望这本书能够深入探讨这些内容，提供一些实用的案例分析和操作技巧。另外，在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）日益普及的今天，沉浸式音频技术也变得越来越重要。书中是否会涉及到3D音频、空间音频的原理？例如，如何通过音频来模拟声音的方向感、距离感和空间感，让听众获得更逼真的听觉体验？这对于我希望为我的游戏项目制作音效非常有帮助。我还对音频效果器的原理很感兴趣，特别是延迟（Delay）、混响（Reverb）和均衡器（EQ）等，它们在数字领域是如何实现的，又有哪些参数可以调整来达到不同的艺术效果？我希望这本书能够提供这方面的深入讲解，而不是仅仅停留在表面的参数介绍。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对数字音频技术在实际应用中的各种可能性充满好奇的读者。我特别希望这本书能够深入探讨数字音频在不同行业中的应用案例，而不仅仅是停留在技术原理层面。例如，在电影和电视领域，数字音频技术是如何被用来创造震撼的音效，提升观众的沉浸感？书中是否会介绍一些经典的案例，分析其背后的技术实现？另外，对于现代音乐产业，数字音频技术扮演着怎样的角色？从录音、混音、母带处理到发行，数字音频是如何贯穿始终，并且对音乐作品的最终呈现产生影响？我还对数字音频在游戏开发中的应用很感兴趣，例如如何通过数字音频技术来构建逼真、动态的游戏音效，增强玩家的游戏体验。这本书能否为我打开这些应用场景的大门，是我非常期待的。此外，我也想了解一些新兴的数字音频技术，比如基于人工智能的音频合成，或者一些更高效的音频压缩算法，它们在未来可能带来的变革。这本书能否让我对数字音频技术的未来发展和广泛应用有一个更清晰的认知，是我衡量其价值的重要标准。