语音信号处理（C++版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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梁瑞宇，赵力，王青云 等 著

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• 语音信号处理
• C++
• 信号处理
• 数字信号处理
• 音频处理
• 通信工程
• 模式识别
• 算法
• 工程技术
• 高等教育
• 专业教材

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111587552

版次：1

商品编码：12313550

品牌：机工出版

包装：平装

丛书名： “十三五”普通高等教育规划教材

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：357

编辑推荐

适读人群 ：从事语音信号处理的科研工程技术人员，计算机和通信与信息系统等学科相关专业的高年级本、专科学生和研究生
《语音信号处理（C++版）》大的特点是在介绍基本理论和基本算法的基础上，给出部分C++程序实现，使学习人员可以边学习理论边实践。
《语音信号处理（C++版）》还可以配套《语音信号处理实验教程》（ISBN 978-7-111-53071-8）使用，以方便教师根据不同的学生层次和要求来组织实验教学，加深学生对知识的理解和掌握。

内容简介

《语音信号处理（C++版）》介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，并且给出一些语音信号处理关键算法的C++函数。全书共分12章。第1章介绍了语音信号处理的发展历程和相关研究方向；第2~4章介绍了语音信号处理的一些基础理论、方法和参数；第5~12章按语音信号处理的研究方向，分别介绍了语音增强、说话人识别、语音识别、语音信号情感处理、语音合成与转换、声源定位、语音隐藏和语音编码的基础理论和算法原理。在附录中，介绍了本书涉及的C++类库及引入的函数库，并且以基于Visual Studio的语音录放程序为例，详细介绍了基于MFC的语音处理框架及程序实现。
《语音信号处理（C++版）》可作为计算机和通信与信息系统等学科相关专业的高年级本、专科学生和研究生的教材用书或教学参考用书，也可作为从事语音信号处理的科研工程技术人员的辅助读物和参考用书。

目录

目录
前言
第1章绪论
1.1语音信号的发展历程
1.2语音信号处理的研究方向
1.3本书结构第2章语音信号处理的基础知识
2.1语音的产生与感知
2.2语音产生的数学模型
2.3语音的常用参数
2.4语音信号的数字化
2.5语音信号的表征
2.6思考与复习题第3章语音信号分析方法
3.1概述
3.2语音信号预处理
3.3语音信号的时域分析［C］
3.4语音信号的频域分析
3.5语音信号的倒谱分析
3.6语音信号的线性预测分析
3.7思考与复习题第4章语音信号特征提取技术
4.1概述
4.2端点检测［C］
4.3基音周期估计［C］
4.4共振峰估计［C］
4.5思考与复习题第5章语音增强
5.1概述
5.2基础知识
5.3谱减法
5.4维纳滤波法
5.5自适应滤波器法
5.6基于听觉掩蔽效应的语音增强方法
5.7思考与复习题第6章说话人识别
6.1概述
6.2说话人识别原理及系统结构
6.3应用VQ的说话人识别系统
6.4应用GMM的说话人识别系统
6.5尚需进一步探索的研究课题
6.6思考与复习题第7章语音识别
7.1概述
7.2语音识别原理与系统构成
7.3基于动态时间规整的语音识别系统
7.4基于隐马尔可夫模型的语音识别系统
7.5性能评测
7.6系统总结
7.7思考与复习题第8章语音信号情感处理
8.1概述
8.2情感理论与情感诱发实验
8.3情感的声学特征分析
8.4实用语音情感的识别算法研究
8.5应用与展望
8.6思考与复习题第9章语音合成与转换
9.1概述
9.2帧合成技术
9.3经典语音合成算法
9.4语音信号的变速和变调［C］
9.5文语转换系统
9.6语音转换及其研究方向
9.7思考与复习题第10章声源定位
10.1概述
10.2双耳听觉定位原理及方法
10.3传声器阵列模型
10.4房间回响模型［C］
10.5基于传声器阵列的声源定位方法
10.6总结与展望
10.7思考与复习题第11章语音隐藏
11.1概述
11.2信息隐藏基础
11.3语音信息隐藏算法
11.4常用评价指标
11.5总结与展望
11.6思考与复习题第12章语音编码
12.1概述
12.2理论依据
12.3主要性能指标
12.4波形编码
12.5参数编码
12.6语音信号的混合编码
12.7研究展望
12.8思考与复习题附录附录AMFC类模板及引入的函数库说明
A.1std::vector简介
A.2std::complex简介
A.3FFTW函数库简介附录B基于MFC的语音录放原理与程序实现
B.1MFC消息机制
B.2基于MFC的语音录放原理
B.3基于MFC的语音录放程序实现附录C书中涉及的C++函数说明参考文献

前言/序言

前言
语音信号处理是以语音语言学和数字信号处理为基础而形成的一门涉及面很广的综合性学科，与心理学、生理学、计算机科学、通信与信息科学以及模式识别和人工智能等学科都有着非常密切的关系。该学科始终与信息科学中最活跃的前沿学科保持密切的联系，并且一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量，从而能够长期地、深深地吸引广大科研工作者不断地进行研究和探讨。
《语音信号处理（C++版）》较全面地反映了现代语音信号处理的主要内容和发展方向，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本科生和研究生，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。因此，《语音信号处理（C++版）》在内容上强调基本概念和基本理论方法的掌握，并突出各部分的相互联系。此外，考虑到语音信号处理的实用性很强，《语音信号处理（C++版）》在介绍基本理论和基本算法的基础上，给出部分C++程序实现，使学习人员可以边学习理论边实践，有助于知识的理解和记忆。
《语音信号处理（C++版）》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内容进行适当取舍，灵活安排授课学时数。全书共分为12章，具体内容如下：
第1章简要介绍了语音信号处理的发展历程和当前的主要研究方法，以及本书的章节安排情况。
第2章介绍了语音信号处理的基础知识，包括语音的发音和感知机理、语音信号的数学模型、语音信号的基本参数以及语音的基本表征方法等。
第3章介绍了语音信号的预处理方法（包括分帧与加窗、趋势项和直流量的消除、预加重和去加重）以及4种语音信号的基本分析方法，包括时域分析、频域分析、倒谱分析和线性预测分析。
第4章介绍3种语音信号的特征提取技术，包括端点检测、基音周期估计和共振峰估计。其中，端点检测算法包括双门限法、自相关法、谱熵法、比例法和谱距离法；基音周期估计算法包括信号预处理、自相关法、平均幅度差函数法、倒谱法、简化逆滤波法以及后处理法；共振峰估计算法包括倒谱法和线性预测法。
第5章介绍了语音增强的基本原理和典型算法。首先介绍了语音和噪声特性、人耳的声音感知特性和语音质量的评价标准，然后依次介绍4种语音增强算法：谱减法、维纳滤波法、自适应滤波器法和基于听觉掩蔽效应的语音增强方法。
第6章介绍了说话人识别算法。首先介绍了说话人识别的原理及系统结构，然后介绍了两种典型的说话人识别系统，分别是基于VQ的说话人识别系统和基于GMM的说话人识别系统。最后介绍了说话人识别的研究难点。
第7章介绍了语音识别算法。首先介绍了语音识别基本原理与系统构成，然后介绍了基于动态时间规整的语音识别系统和基于隐马尔可夫模型的语音识别系统，最后介绍了算法的评测方法。
第8章介绍了语音信号中的情感信息处理的基本原理。首先介绍了情感理论和语音数据库的建立方法，然后介绍了一些常用的语音情感特征及其提取算法，最后介绍了3种语音情感识别算法，包括K近邻分类器、支持向量机和人工神经网络。
第9章介绍了语音合成与转换的基本原理。首先介绍了帧合成技术，然后介绍了3种语音合成算法，包括线性预测合成法、共振峰合成法和基音同步叠加技术，接着介绍了语音信号的变速和变调的原理和实现方法，最后介绍了语音转换的基本原理和研究方向。
第10章介绍了声源定位的基本原理。依次介绍了双耳听觉定位原理及方法和3种基于传声器阵列的声源定位方法，即基于最大输出功率的可控波束形成算法、基于到达时间差的定位算法和基于高分辨率谱估计的定位算法。此外，还介绍了传声器阵列模型以及可用于声源定位研究的房间回响模型。
第11章介绍了语音隐藏的基本原理。首先介绍了信息隐藏基础理论，然后主要介绍了两种语音隐藏算法：低比特位编码法和回声隐藏算法，最后介绍了算法的常用评价指标以及未来的研究方向。
第12章介绍了语音编码的基本原理。首先介绍了语音编码的理论基础，然后介绍语音编码的主要性能指标，接着依次介绍了3种语音编码算法的基本原理和典型代表，最后对未来研究进行了展望。
在附录中，给出了书中涉及的C++类库及引入的函数库和基于Visual Studio的语音采集程序框架及实现。
需要说明的是，书中加“［C］”的章节包含关键算法的C++函数及说明。
本书主要由梁瑞宇、赵力、王青云和唐闺臣编著，并由梁瑞宇最后统稿参加本书编写和校对整理工作的还有包永强、谢跃和赵立丞。本书的出版得到了江苏高校品牌专业建设工程项目（项目编号：PPZY2015A035）和江苏省2016年度教育科学规划重点资助课题（项目编号：B-a/2016/01/44）的资助。作者参考和引用了一些学者的研究成果，具体见参考文献。在此，作者向这些文献的著作者表示敬意和感谢，同时诚势感谢给予此书指导和帮助的老师和同学们。
《语音信号处理（C++版）》还可以配套《语音信号处理实验教程》（ISBN 978-7-111-53071-8）使用，以方便教师根据不同的学生层次和要求来组织实验教学，加深学生对知识的理解和掌握。
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、时间较仓促，缺点错误在所难免，敬请广大读者批评指正。

编者

《精通C++语音信号处理：从理论到实践》 本书旨在为读者提供一个全面且深入的C++语音信号处理学习指南。我们跳脱出纯理论的枯燥讲解，而是将重心放在如何将复杂的语音信号处理算法有效地转化为可执行的C++代码，并通过大量的实例演示，让读者掌握从理论理解到实际运用的全过程。 内容概览： 本书内容组织严谨，循序渐进，从基础概念出发，逐步深入到高级主题。 第一部分：语音信号处理基础理论与C++环境搭建 第一章：语音信号处理概述 介绍语音信号的基本概念，包括声波、频谱、振幅、频率、相位等。 阐述语音信号处理在通信、音频工程、人工智能等领域的应用。 简要回顾语音信号处理的发展历程。 第二章：C++编程环境与工具 详细介绍在不同操作系统（Windows, macOS, Linux）下配置C++开发环境（IDE, 编译器）。 推荐并介绍常用的C++库，如STL（Standard Template Library），为后续的信号处理打下基础。 讲解如何使用版本控制工具（如Git）进行代码管理。 重点： 介绍如何引入和使用第三方C++库（如Eigen用于矩阵运算），以及如何进行高效的编译和调试。 第二部分：核心语音信号处理算法的C++实现 第三章：数字信号处理基础 深入讲解数字信号的采样、量化和编码过程。 详细介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）。 讲解Z变换及其在系统分析中的应用。 重点： 提供DTFT、DFT和FFT在C++中的基础实现，并辅以不同窗口函数（如汉宁窗、海明窗）的演示。 第四章：时域信号处理技术 介绍信号的滤波概念，包括FIR（Finite Impulse Response）和IIR（Infinite Impulse Response）滤波器。 详细讲解不同设计方法，如窗函数法、频率采样法、双线性变换法等，并给出C++实现。 讲解卷积、自相关、互相关等操作及其在语音信号中的应用（如回声消除、信号匹配）。 重点： 通过具体案例，展示如何用C++实现低通、高通、带通滤波器，并分析其对语音信号的影响。 第五章：频域信号处理技术 深入分析语音信号的频谱特性，介绍短时傅里叶变换（STFT）的原理和实现。 讲解谱减法、维纳滤波等去噪算法的原理，并给出C++实现。 重点： 演示如何利用STFT分析语音信号的时频特性，并实现基础的语音去噪功能。 第六章：语音特征提取 详细介绍语音信号的预处理过程，如分帧、加窗。 深入讲解梅尔频率倒谱系数（MFCC）、感知线性预测（PLP）等经典语音特征的提取原理。 介绍能量、过零率、基频（Pitch）等基本特征的计算方法。 重点： 提供MFCC和PLP在C++中的完整实现流程，并演示如何提取和保存这些特征。 第七章：语音分析与合成 讲解语音信号的声道模型与发声机制。 介绍线性预测编码（LPC）的原理及其在语音分析中的应用。 讲解基于LPC的语音合成方法，如源-滤波器模型。 重点： 实现LPC分析，并基于提取的LPC参数进行简单的文本到语音（Text-to-Speech）合成。 第三部分：高级语音信号处理与应用 第八章：语音增强与去噪 深入探讨各种语音增强算法，包括基于谱域的方法（如谱减法、维纳滤波的改进）和基于深度学习的方法（在C++框架下的集成思路）。 讲解在不同噪声环境下（如背景噪声、混响）的去噪策略。 重点： 构建一个模块化的语音增强系统，允许用户选择不同的算法进行对比。 第九章：语音识别（ASR）基础 介绍语音识别的基本框架，包括声学模型、语言模型和解码器。 讲解隐马尔可夫模型（HMM）在声学模型中的应用。 介绍如何使用C++框架（如Kaldi, C++部分）进行简单的语音识别实验。 重点： 演示如何加载预训练的声学模型，并进行简单的语音命令识别。 第十章：语音识别（ASR）进阶与实践 深入讲解深度学习在语音识别中的应用，如DNN-HMM, RNN, LSTM, Transformer等模型。 介绍如何在C++中集成深度学习推理引擎（如TensorRT, ONNX Runtime）来加速识别过程。 重点： 构建一个基于C++和深度学习推理引擎的端到端语音识别示例。 第十一章：语音情感识别与说话人识别 介绍语音情感识别的原理和常用特征。 讲解说话人识别（Speaker Recognition）和说话人验证（Speaker Verification）的技术。 重点： 实现基于SVM或简单的神经网络模型的语音情感分类器。 第十二章：C++在实际语音处理项目中的应用 讲解如何构建可扩展的语音处理库，提供清晰的API设计。 介绍实时语音处理的挑战与优化技巧（如多线程，SIMD指令）。 重点： 结合前面章节的知识，构建一个简单的语音聊天应用或语音分析工具的骨架。 本书特色： 实践导向： 每一章节都伴有详细的C++代码示例，读者可以跟随操作，直接上手。 深入浅出： 理论讲解清晰易懂，避免过于抽象的数学推导，侧重于算法的直观理解。 全面覆盖： 从基础理论到前沿应用，涵盖了语音信号处理的多个重要领域。 工程实践： 强调代码的效率、可读性和可维护性，为读者未来的项目开发奠定基础。 案例丰富： 包含多种实际应用场景的案例，帮助读者理解算法的实际价值。 本书适合计算机科学、电子工程、通信工程等专业的学生，以及对语音信号处理技术有浓厚兴趣的软件工程师和研究人员。无论您是初学者还是有一定基础的开发者，都将从中获益匪浅。通过本书的学习，您将能够独立开发各类语音处理应用程序，并为更深入的研究打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，听起来就让我想起大学时期的那些苦涩却又充满乐趣的时光。那时候，信号处理的理论课总是让我头疼，那些复杂的公式和图表，总感觉遥不可及。而编程课又是另一番景象，用C++写一些小小的程序，实现一些简单的功能，却也乐在其中。当《语音信号处理（C++版）》这个名字映入眼帘时，我仿佛看到了一个神奇的桥梁，连接了我曾经的困惑和现在的渴望。我希望这本书能以一种非常直观、易懂的方式，将语音信号处理的核心概念，如采样、量化、编码、频谱分析等，用C++代码一步步地呈现出来。我期待它能提供清晰的代码示例，解释每一行代码的作用，以及这些代码是如何对应到具体的信号处理算法的。比如，它会不会讲解如何用C++实现一个简单的数字滤波器，用来去除语音中的噪声？或者，如何提取出语音的基频和共振峰，这些信息对于理解语音的声学特性至关重要。我更希望它能触及一些更具挑战性的领域，例如如何用C++来实现一个简单的语音活动检测（VAD）算法，来判断一段音频中是否存在语音信号。又或者，在语音识别方面，它是否会介绍一些基础的模型，比如隐马尔可夫模型（HMM），并展示如何用C++来实现它们？我脑海中已经勾勒出无数个可能性，这本书的出现，让我看到了将理论知识转化为实际应用的可能性，也为我打开了一个全新的学习方向。

评分☆☆☆☆☆

《语音信号处理（C++版）》——这个书名本身就给我一种“硬核”的感觉，同时也充满了实践的召唤。我一直认为，理论知识的掌握固然重要，但最终能否融会贯通，还是要看能否将其转化为可执行的代码，解决实际问题。C++作为一门高效、底层的编程语言，非常适合进行复杂的信号处理运算，因此，这本书的出现，对我来说，仿佛是为我打开了一扇通往语音技术世界的大门。我非常期待它能从最根本的数字信号处理原理讲起，比如离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的原理，以及如何在C++中高效地实现它们。我设想，书中会循序渐进地介绍语音信号的特性，比如它的非平稳性，以及如何通过分帧、加窗等技术来处理。更重要的是，我希望它能详细讲解各种语音特征的提取方法，比如能量、过零率，以及更复杂的MFCC（梅尔频率倒谱系数）等，并且给出清晰的C++代码实现，让读者能够一步步跟着学习。我尤其关心书中会不会涉及一些关于语音去噪、语音增强的算法，以及如何用C++来实现这些算法，以提升语音的质量。这本书的价值，在于它能将抽象的数学理论与具体的编程实践紧密结合，让我能够亲手“触碰”到语音信号，并对其进行各种操作，从而真正地掌握语音信号处理的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《语音信号处理（C++版）》，我之前接触过一些信号处理的入门知识，但一直觉得理论的东西有点抽象，尤其是要把它转化为实际的编程实现，就更具挑战性了。所以当我看到这本书时，立刻被它的标题吸引了。虽然我还没有深入阅读，但仅仅从书名来看，我就对它充满了期待。C++作为一种高效且功能强大的编程语言，如果能将复杂的语音信号处理算法用它来实现，那绝对是如虎添翼。我想象着书中会详细讲解从基础的数字信号处理原理，比如傅里叶变换、滤波器设计，到更高级的语音特征提取，如MFCC（梅尔频率倒谱系数），甚至是语音识别和语音合成的核心技术。而且，C++版的优势在于，它不仅能让你理解算法的数学模型，还能让你亲手实践，看到代码的运行结果，这对于加深理解是至关重要的。我尤其好奇的是，书中会如何处理实时语音流的处理，以及如何优化算法以提高处理速度和效率。毕竟，在很多实际应用中，如语音助手、实时翻译等，低延迟和高效的性能是必不可少的。这本书的出现，对我来说，就像是打通了理论与实践之间的壁垒，让我能够真正地将语音信号处理的知识活学活用，不仅仅是停留在纸面上的理解，而是能够构建出实际可运行的程序，解决真实世界的问题。我已经迫不及待地想翻开它，一探究竟了。

评分☆☆☆☆☆

《语音信号处理（C++版）》——这个书名，光是听着就充满了技术的力量和实践的诱惑。我一直对声音如何被记录、分析和理解感到着迷，而语音作为人类最复杂、最精妙的声音信号，更是其中皇冠上的明珠。当我知道可以用C++这样一门强大的语言来深入探索语音信号处理的奥秘时，我简直迫不及待。我希望这本书能够提供一个非常系统和完整的学习路径，从最基础的数字信号处理原理讲起，比如离散时间信号、傅里叶变换等，并详细讲解如何在C++环境中实现这些概念。然后，逐步过渡到语音信号特有的处理技术，例如语音信号的分帧、加窗、预加重等预处理步骤，以及如何用C++代码来执行这些操作。更令我期待的是，书中是否会深入讲解各种语音特征的提取方法，比如短时能量、过零率，以及更关键的MFCC（梅尔频率倒谱系数）等，并提供完整的C++源代码，让读者能够亲手实践，观察这些特征是如何反映语音的声学属性的。我设想，通过学习这本书，我不仅能理解语音信号处理的理论知识，更能掌握用C++编写相关程序的技能，从而能够独立地进行语音数据的分析和处理，甚至能够为一些更高级的语音技术应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

《语音信号处理（C++版）》这个名字，给我一种踏实而充满力量的感觉。我一直觉得，对于像语音信号处理这样复杂的领域，仅仅停留在理论的层面是远远不够的，必须要有实践的支撑，才能真正地理解其精髓。而C++，作为一门在性能和灵活性上都表现出色的编程语言，正是实现这一目标的绝佳工具。因此，这本书的出现，对我来说，无疑是一份宝贵的资源。我非常希望这本书能够从最基础的信号处理理论入手，例如离散时间信号、傅里叶变换等，并详细讲解如何在C++中实现这些基础操作。然后，逐步深入到语音信号特有的处理技术，比如语音信号的预处理，包括分帧、加窗、预加重等，以及如何用C++代码来实现这些步骤。我尤其期待书中能够详细介绍各种语音特征的提取方法，如短时能量、零交叉率，以及更重要的MFCC（梅尔频率倒谱系数），并且提供完整的C++源代码，让读者能够亲手实践，观察代码的运行结果。我设想，通过学习这本书，我不仅能理解语音信号处理的数学原理，更能通过实践，掌握利用C++编写语音处理程序的技巧，从而为将来更复杂的语音技术应用，如语音识别、语音合成等，打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，《语音信号处理（C++版）》，简直就是我一直在寻找的那把“钥匙”。我深知，语音信号处理是一门集数学、计算机科学和声学于一体的交叉学科，其理论内容非常丰富，而将其转化为实际的编程实现，更是难上加难。C++的加入，无疑为这本书增添了强大的实践导向。我希望这本书能提供一个清晰的学习框架，从最基础的语音信号的数字表示开始，讲解采样率、量化位数等关键参数的含义，以及它们对语音质量的影响。然后，逐步深入到语音信号的时域和频域分析，比如如何进行短时傅里叶变换（STFT），并用C++代码演示如何生成频谱图。更让我期待的是，书中是否会详细讲解语音特征提取的经典算法，如MFCC（梅尔频率倒谱系数），并提供完整的C++实现代码，让我能够亲自计算并分析这些语音特征。此外，我希望书中能涵盖一些关于语音的分割、识别或合成的基本概念，并提供相应的C++示例，哪怕是最简单的实现，也能让我对整个流程有一个初步的认识。这本书的价值，在于它能够将抽象的理论与具体的代码实践完美结合，让我能够真正地“玩转”语音信号，并运用C++构建出属于自己的语音处理工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，《语音信号处理（C++版）》，简直就是为我量身定做的。我一直觉得，理论知识的掌握固然重要，但最终能否将其转化为解决实际问题的能力，才是检验学习成果的关键。而C++，作为一门在效率和性能方面都极为出色的编程语言，正是实现复杂算法的理想载体。因此，这本书的出现，对我来说，无疑是一份珍贵的学习资料。我非常期待这本书能够以一种非常清晰、易于理解的方式，讲解语音信号处理的核心概念。例如，它是否会从最基础的数字信号处理原理出发，如采样、量化、编码等，并详细介绍如何在C++中实现这些操作？然后，它是否会深入到语音信号的时域和频域分析，比如如何进行短时傅里叶变换（STFT），以及如何用C++代码来生成和分析语音的频谱图？更令我感到兴奋的是，我希望书中能够详细介绍各种语音特征的提取方法，比如MFCC（梅尔频率倒谱系数），并提供完整的C++实现代码，让我能够亲手实践，并理解这些特征在语音识别、说话人识别等应用中的重要性。我设想，通过阅读这本书，我不仅能理解语音信号处理的理论知识，更能掌握利用C++编写相关程序的技巧，从而能够独立地进行语音数据的分析和处理，甚至为开发一些简单的语音应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，我看了好几遍，《语音信号处理（C++版）》，每个字都戳中了我的“知识痒点”。我一直对声音的产生、传播以及我们如何感知声音感到着迷，而语音更是人类最自然的交流方式，其中蕴含着丰富的信号信息。将这种信息转化为计算机可以理解和处理的数据，并运用C++这种强大的语言来实现，这本身就充满了吸引力。我希望这本书能够系统地介绍语音信号处理的整个流程，从最基础的模拟信号到数字信号的转换，再到语音信号的各种分析和处理技术。我想象着书中会详细讲解采样率、量化深度等基本概念，以及它们如何影响语音的质量。然后，可能会深入到时域和频域的分析，例如如何计算短时傅里叶变换（STFT），以及如何用C++实现它，并可视化出语音的频谱图。更令我期待的是，书中是否会介绍一些经典的语音特征提取算法，比如线性预测编码（LPC）或者梅尔频率倒谱系数（MFCC），并提供用C++实现的具体代码。这些特征对于后续的语音识别、说话人识别等任务至关重要。我设想，通过阅读这本书，我不仅能理解这些算法背后的数学原理，还能通过实践，亲手用C++代码来处理真实的语音数据，从而加深理解，甚至能够为一些简单的语音应用开发打下基础。

评分☆☆☆☆☆

光是这本书的名字——《语音信号处理（C++版）》——就足以点燃我对它的兴趣。我一直觉得，学习编程的最终目的，是将代码变成解决问题的工具，而语音信号处理无疑是一个充满魅力的领域，涉及到声音的奥秘，人类的交流，以及各种智能应用。C++作为一门性能卓越的语言，能够处理复杂的算法，而语音信号处理则需要精准的数学模型和高效的计算。将两者结合，在我看来，是极具潜力的。我非常期待这本书能提供一个从基础到进阶的完整学习路径。例如，它是否会从最简单的数字信号处理基础讲起，比如离散时间信号、傅里叶变换的原理以及在C++中的实现？然后逐步深入到语音信号特有的处理技术，比如语音信号的划分（帧处理）、预加重、加窗等预处理步骤，以及如何用C++实现这些操作。更让我好奇的是，书中会不会讲解如何提取语音的声学特征，比如短时能量、过零率，以及更重要的MFCC等，并且给出相应的C++代码。此外，对于语音识别和语音合成等更高级的应用，我希望这本书能提供一些入门级的介绍和实现思路，哪怕是最基础的模型，也能让我对整个流程有一个初步的认识。我设想，读完这本书，我不仅能理解语音信号处理的理论，更能用C++写出能够处理语音数据的程序，这无疑是学习过程中的一大飞跃。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的架子上看到《语音信号处理（C++版）》这本书时，我的目光立刻被吸引住了。一直以来，我对声音的世界充满了好奇，尤其是人类的语音，它承载着如此丰富的信息。而将这些信息通过编程的方式进行处理和分析，是我一直以来渴望掌握的技能。C++作为一门功能强大且执行效率极高的编程语言，用它来实现语音信号处理的各种算法，无疑是最理想的选择。我非常期待这本书能够系统地讲解语音信号处理的理论基础，从最基础的数字信号处理概念，如采样定理、量化误差等，到更高级的语音分析技术，如短时傅里叶变换（STFT）、滤波器设计等，并且给出详尽的C++代码示例。我希望它能清晰地阐述如何从原始的音频文件中读取数据，并将其转化为计算机可以处理的数字信号。更令我兴奋的是，我期待书中能够深入讲解各种语音特征的提取方法，比如如何计算语音的能量、过零率，以及更关键的MFCC（梅尔频率倒谱系数）等，并且提供完整的C++实现代码。我设想，通过这本书的学习，我不仅能理解语音信号处理的理论原理，更能将这些知识转化为实际的编程能力，能够独立地编写程序来处理和分析语音数据，甚至为开发一些简单的语音应用打下坚实的基础。

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不错，质量不错，关键是送货速度超快，京东物流无敌啊，超赞的

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(⊙o⊙)哇急急急急急急呵呵

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非常不错的教材，内容全面，配套实验教程，帮助学生理解掌握理论知识

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很好！配送速度也非常快，满意！

评分☆☆☆☆☆

好好好好好很好

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书很好，且比较适合我现在的需求！

评分☆☆☆☆☆

给老公买的，就是爱看书

评分☆☆☆☆☆

比较第二版，人工神经网络不增加内容，反而给删除了，作者这是要逆潮流而进吗，还是技术大不如以前了？算是白买了啊！差评

评分☆☆☆☆☆

印刷清晰，内容简洁明了。间距合适。十六开，不厚，非常非常非常非常好好。