語音增強：理論與實踐 (美)羅艾洲,高毅 9787564712938 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美羅艾洲，高毅 著

圖書標籤:

• 語音增強
• 信號處理
• 機器學習
• 深度學習
• 音頻處理
• 噪聲消除
• 語音識彆
• 通信工程
• 模式識彆
• 人工智能

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 電子科技大學齣版社

ISBN：9787564712938

商品編碼：29346214631

包裝：平裝

齣版時間：2012-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	語音增強：理論與實踐
作者	(美)羅艾洲,高毅
定價	79.00元
齣版社	電子科技大學齣版社
ISBN	9787564712938
齣版日期	2012-12-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	大32開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書內容來源於我在德州大學達拉斯分校(UniversityofTexas—Dallas)所講授的語音信號處理課程(我從1999年鞦開始講授該課程)，同時也是筆者在該領域長期研究工作的結晶。目前，該領域除瞭少量的適閤專傢閱讀的一些書籍以外，並沒有一本語音增強方麵的教程，因此我在研究生課程中講授語音增強的基本原理的時候感到十分不便。對於那些希望涉足該領域的學生和語音方麵的學者而言，相信他們也會因為很難找到一篇指導性的綜述或者介紹性的論文而感到沮喪(近的一篇綜述性的論文由Lim和Oppenheim於1979年發錶在IEEE會刊上)。於是這成為寫作該書的初動因。我對該領域的興趣來源於我對噪聲抑製算法的研究、，這些算法可以幫助聽障人士(人工耳蝸植入者)在噪聲環境下更好的交流。開發這些噪聲抑製算法的關鍵之處，在於對現有的語音增強算法的局限以及潛力有基本的理解，我相信本書將提供這方麵的知識。 本書總共分為十一章，章(引言)中對各章節的內容做瞭概述。全書內容分為三個部分。部分介紹瞭數字信號處理以及語音信號的基礎知識，為理解語音增強算法做鋪墊。第二部分介紹過去20年中所提齣的各類語音增強算法。第三部分介紹評估語音增強算法性能的方法和手段。 書中正文部分專門設計瞭許多的範例以及圖片，以幫助讀者理解其中的理論。本書附帶的光盤包含瞭一個語音庫，很適閤用於評估經算法處理後的語音質量和可懂度。主要的語音增強算法也以MATKAB代碼的形式隨光盤提供。筆者一直認為，利用MATLAB開發算法代碼，以及利用通用的語音數據庫對新的語音增強算法進行評估，對推動該領域的發展是十分關鍵和必要的。附錄C對光盤的內容進行瞭詳細的介紹。 本書可以用作語音增強的研究生課程的一學期教材。該課程的先修課程包括數字信號處理以及概率論基礎，*變量與綫性代數。本書也可以作為語音信號處理課程的補充教材，可以選擇第四章到第八章，以及第九章和第十章的部分章節來學習。

作者簡介

目錄

章　引言 第二章　離散信號處理與短時傅立葉分析 第三章　語音産生與感知 第四章　人類對噪聲的聽覺補償 第五章　譜減算法 第六章　維納濾波 第七章　基於統計模型的方法 第八章　子空間算法 第九章　噪聲估計算法 第十章　語音增強算法的性能評估 第十一章　語音增強算法比較 附錄A　特殊函數與積分 附錄B　MMSE估計器的推導 附錄C　語音數據加以及MATLAB代碼 附錄D　術語錶

編輯推薦

文摘

序言

聲之律動：從奧秘到應用 自古以來，人類對聲音的探索從未停止。從遠古時期對自然界聲音的模仿與解讀，到如今高度發達的數字音頻技術，聲音承載著信息、情感和文化，在我們的生活中扮演著不可或缺的角色。然而，真實世界的聲音環境往往是復雜的，充斥著各種乾擾，使得我們難以捕捉和理解我們真正想要聽到的聲音。嘈雜的市集、轟鳴的機械、甚至親切的交談，都可能被背景噪聲所淹沒，使得信息的傳遞變得睏難。 正是在這樣的背景下，“聲之律動：從奧秘到實踐”應運而生。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探索聲音的本質，揭示其在各種場景下的復雜性，並提供一係列實用且前沿的技術方法，以應對現實世界中的聲音挑戰。我們相信，通過理解聲音的“律動”，我們能夠更好地操控、純淨並賦予聲音以新的生命。 第一篇：聲音的奧秘——洞悉聲波的本質 聲音，作為一種物理現象，其基礎在於振動。當物體振動時，它們會擾動周圍的介質（如空氣），産生一係列的壓力波，這些壓力波以一定的速度傳播，最終被我們的聽覺器官感知，形成聲音。 聲波的物理特性： 我們將從聲波最基本的物理特性齣發，深入剖析其構成。我們將詳細介紹： 頻率（Frequency）： 決定聲音高低的關鍵因素。我們將討論人耳可聽的頻率範圍（20 Hz - 20 kHz），以及不同頻率對我們感知聲音的影響。例如，低頻的隆隆聲與高頻的尖叫聲帶來的感受截然不同。我們還會探討超聲波和次聲波，它們雖然超齣人耳的聽覺範圍，但在科學研究和工業應用中卻有著舉足輕重的地位。 振幅（Amplitude）： 影響聲音大小（響度）的直接因素。我們將通過聲壓級（Sound Pressure Level, SPL）這一度量單位，來量化聲音的響度，並解釋其對聽覺健康和信息傳遞的重要性。從微弱的耳語到震耳欲聾的爆炸聲，振幅的變化是聲音動態範圍的直接體現。 波長（Wavelength）： 與頻率和傳播速度相關的物理量，它描述瞭聲波在一個周期內傳播的距離。我們將展示頻率、波長和聲速之間的數學關係，理解這一關係有助於我們分析聲音在不同介質中的傳播行為。 相位（Phase）： 描述聲波在一個周期中所處的狀態。我們將探討相位差如何影響聲音的乾涉現象，例如相長乾涉（constructive interference）和相消乾涉（destructive interference），這在聲音的疊加和抵消效應中起著關鍵作用。 聲音的感知與主觀特性： 聲音的物理特性隻是其錶象，真正讓我們體驗到聲音的是我們的大腦。 響度（Loudness）： 除瞭物理振幅，響度還受到頻率、時長等因素的影響。我們將探討響度感知的主觀性，以及它與聲壓級之間的非綫性關係。 音調（Pitch）： 主要由頻率決定，但也會受到響度和音色的影響。我們將分析音調與頻率之間的對應關係，以及人類在辨彆音調上的精妙能力。 音色（Timbre）： 決定聲音“質感”或“顔色”的特性，使得我們能夠區分不同樂器或人聲。我們將深入解析音色是由基頻和一係列泛音（harmonics）的組閤與相對強度決定的，從而解釋為什麼小提琴和鋼琴演奏同一個音符時聽起來如此不同。 空間感知（Spatial Perception）： 聲音的來源方嚮、距離感以及環境的聲學特性（如迴聲、混響）共同構成瞭我們對聲場的感知。我們將探討雙耳效應（binaural effect）在聲音定位中的作用，以及混響如何影響我們對空間大小和材料特性的判斷。 聲音的傳播與衰減： 聲波在傳播過程中會受到多種因素的影響。 介質影響： 不同介質（如空氣、水、固體）對聲速和衰減的影響。我們將比較聲音在不同介質中傳播的速度差異，並解釋為何在水下聲音傳播得更遠。 衍射（Diffraction）： 聲波繞過障礙物繼續傳播的能力。我們將解釋聲波為何能夠“穿牆而過”或者繞過拐角，以及頻率對衍射現象的影響。 反射（Reflection）： 聲波遇到錶麵時發生的方嚮改變。我們將介紹聲反射的規律，以及它在建築聲學和迴聲形成中的作用。 吸收（Absorption）： 聲波能量被材料吸收而衰減的現象。我們將討論不同材料的吸聲性能，以及它們在控製室內聲音環境中的應用。 摺射（Refraction）： 聲波在不同介質交界麵發生傳播方嚮改變的現象。我們將分析溫度、風速等因素對聲音摺射的影響。 第二篇：現實的聲音挑戰——噪聲的乾擾與信息的丟失 在我們日常生活的方方麵麵，聲音的質量常常受到各種形式的噪聲乾擾。這些噪聲不僅降低瞭我們獲取信息的效率，更可能對我們的身心健康造成負麵影響。 噪聲的定義與分類： 寬帶噪聲（Broadband Noise）： 能量分布在很寬的頻率範圍內的噪聲，例如白噪聲（white noise）和粉紅噪聲（pink noise）。我們將分析它們的頻譜特性，以及它們在信號處理中的應用。 窄帶噪聲（Narrowband Noise）： 能量集中在較窄頻率範圍內的噪聲，例如機器的嗡嗡聲。 周期性噪聲（Periodic Noise）： 具有重復模式的噪聲，例如電動機的轉動聲。 瞬態噪聲（Transient Noise）： 短促而尖銳的噪聲，例如敲擊聲或爆炸聲。 環境噪聲（Environmental Noise）： 來自交通、工業、建築施工等外部環境的噪聲。 生理噪聲（Physiological Noise）： 來自身體內部的聲音，如呼吸聲、心跳聲，在某些極度安靜的環境下可能會被感知。 噪聲的來源與影響： 工業與交通噪聲： 機器運轉、車輛行駛等産生的強噪聲，對工人、居民的生活和健康構成威脅。 通信係統中的噪聲： 電子設備、傳輸綫路中引入的各種噪聲，可能導緻信號失真和信息丟失。 音頻錄製與播放中的噪聲： 麥剋風、放大器、錄音介質等引入的固有噪聲，影響音質。 生物醫學信號中的噪聲： 心電圖（ECG）、腦電圖（EEG）等信號常受到肌電信號、工頻乾擾等噪聲的汙染。 人耳的適應性與損傷： 長期暴露在高強度噪聲環境中，可能導緻聽力下降，甚至永久性損傷。我們將探討噪聲對聽覺係統的生理和心理影響。 噪聲的量化與評價： 信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）： 衡量信號強度與噪聲強度之比的關鍵指標，高信噪比意味著信號質量較好。 聲譜圖（Spectrogram）： 可視化聲音信號在時間和頻率上的能量分布，是分析噪聲特徵的重要工具。 噪聲譜密度（Noise Power Spectral Density, NPSD）： 描述噪聲在單位頻率間隔內的功率分布。 A計權聲壓級（A-weighted Sound Pressure Level, dBA）： 模擬人耳對不同頻率聲音敏感度的聲級測量方法，常用於評估環境噪聲的危害程度。 第三篇：聲之淨化——現代噪聲抑製技術 麵對紛繁復雜的噪聲環境，人類發展齣瞭一係列智能的信號處理技術，以期從噪聲中提取齣有用的信息，還原聲音的本真。 經典噪聲抑製方法： 濾波（Filtering）： 根據頻率特性，去除或衰減特定頻段的噪聲。我們將介紹各種濾波器類型，如低通濾波器（low-pass filter）、高通濾波器（high-pass filter）、帶通濾波器（band-pass filter）和帶阻濾波器（band-stop filter），以及它們的具體應用場景。 譜減法（Spectral Subtraction）： 假設噪聲在信號的不同時間段是相對穩定的，通過減去估計的噪聲頻譜來恢復乾淨的信號。我們將詳細闡述其原理、步驟以及可能帶來的“音樂殘餘”（musical noise）問題。 維納濾波（Wiener Filter）： 一種基於信號與噪聲統計特性的最優綫性濾波器，能在均方誤差最小的原則下實現信號的估計。我們將介紹其數學模型和實現方式。 現代信號處理與機器學習在噪聲抑製中的應用： 自適應濾波（Adaptive Filtering）： 能夠根據輸入信號的變化，自動調整濾波器參數，以達到最佳的噪聲消除效果。我們將探討其在迴聲消除、噪聲消除等領域的應用。 時頻分析方法： 如小波變換（Wavelet Transform），能夠同時提供信號的時間和頻率信息，有助於更精細地分析和處理非平穩噪聲。 統計信號處理： 利用信號與噪聲的統計模型，進行最優估計與降噪。 深度學習與神經網絡（Deep Learning and Neural Networks）： 近年來，深度學習在噪聲抑製領域取得瞭突破性進展。我們將介紹： 捲積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 擅長處理局部特徵，在聲音的頻譜分析和降噪方麵錶現齣色。 循環神經網絡（Recurrent Neural Networks, RNNs）及長短期記憶網絡（Long Short-Term Memory, LSTM）： 能夠處理序列數據，捕捉聲音的時間依賴性，在語音增強中尤為有效。 生成對抗網絡（Generative Adversarial Networks, GANs）： 通過“生成器”和“判彆器”的對抗訓練，生成高質量的去噪信號。 端到端（End-to-End）降噪模型： 直接將帶噪語音映射為乾淨語音，簡化瞭傳統的多階段處理流程。 特定場景下的噪聲抑製技術： 語音增強（Speech Enhancement）： 專注於提升語音信號的清晰度，使其更容易被人類或機器理解。我們將探討其在電話通信、助聽器、語音識彆等領域的應用。 音頻去混響（Dereverberation）： 消除房間內的迴聲和混響，使聲音聽起來更清晰、更近。 解捲積（Deconvolution）： 恢復原始信號，去除由係統響應（如房間的聲學特性）引入的失真。 第四篇：聲之創造——聲音的閤成與應用 在理解和淨化聲音的基礎上，我們還能進一步探索聲音的創造與應用。 聲音閤成（Sound Synthesis）： 物理建模閤成： 基於聲音産生的物理過程進行模擬。 采樣閤成： 利用預錄製的真實聲音進行拼接和編輯。 算法閤成： 通過數學算法生成聲音。 語音閤成（Speech Synthesis）： 將文本轉換為自然流暢的語音，為機器交互和無障礙溝通提供可能。我們將介紹其不同技術流派，如參數閤成、拼接閤成和深度學習閤成。 聲音的應用領域： 通信領域： 提高電話、視頻會議的語音質量，增強遠程溝通的有效性。 醫療健康： 助聽器、人工耳蝸的設計，以及對病人生理信號（如心音、肺音）的分析。 工業與工程： 機器狀態監測、故障診斷，以及對聲學環境的控製。 娛樂産業： 電影、遊戲中的音效設計，音樂製作，虛擬現實（VR）和增強現實（AR）中的沉浸式音頻體驗。 安全與監控： 聲音識彆，異常聲音檢測，如槍聲、玻璃破碎聲的識彆。 人機交互： 語音助手、智能傢居等，通過聲音實現更自然、便捷的人機交互。 “聲之律動：從奧秘到實踐”將帶領讀者穿越聲音的物理世界，審視現實的噪聲挑戰，掌握先進的降噪技術，並展望聲音在未來無限的創造性應用。這是一場關於聲音的探索之旅，我們希望通過本書，能激發您對聲音的更深理解和更廣闊的想象。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計得很有質感，那種深邃的藍色調，配上簡潔有力的白色字體，讓人一眼就能感受到它內在的嚴謹與專業。我本來對這個領域瞭解不多，拿到手裏還有點忐忑，但翻開扉頁後，那種對知識的渴望瞬間就被點燃瞭。作者的行文風格非常平實，沒有過多花哨的辭藻，直奔主題，就像一位經驗豐富的大師在耐心為你拆解一個復雜的工程難題。尤其是一些基礎概念的引入，講解得極為透徹，即便是初學者也能很快抓住脈絡。我特彆喜歡它在講解核心算法時的那種層層遞進的邏輯，每一步推導都清晰可見，讓人忍不住想跟著筆尖在草稿紙上演算一番。這種紮實的基礎工作，無疑為後續深入研究打下瞭堅實的基石。它不是那種浮於錶麵的介紹，而是真正深入到骨髓裏的技術解析，值得反復品讀，每一次重讀都會有新的領悟。

評分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都讓人印象深刻。它不僅涵蓋瞭理論的基石，還緊密結閤瞭當前的工程實踐，這一點非常難得。讀到後麵關於實時處理和嵌入式係統優化的章節時，我感覺自己仿佛置身於一個高標準的研發會議室裏，聽著資深工程師們討論如何權衡性能與資源消耗的取捨。作者顯然對業界痛點有著深刻的洞察，提齣的解決方案往往兼顧瞭理論上的優雅和工程上的可行性。比如，在談到特定噪聲模型下的魯棒性時，書中對比瞭多種主流技術的優劣，並通過詳細的仿真結果來佐證觀點，數據圖錶製作得專業且一目瞭然，極大地增強瞭說服力。這使得這本書不僅是學習的工具，更像是一本可以隨時翻閱查閱的“實戰手冊”，每當遇到實際項目中的瓶頸，總能從中找到啓發和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量非常齣色，這對於一本技術書籍來說，是提升閱讀體驗的關鍵一環。紙張的選擇很有檔次，油墨的清晰度極高，即使是公式和復雜的波形圖，看起來也絲毫不會模糊或造成視覺疲勞。這對於長時間伏案閱讀的用戶來說，簡直是一種福音。而且，書本的裝訂也很結實，無論是頻繁翻閱查找特定章節，還是放在桌麵上攤開參考，它都能保持很好的形態，讓人感覺這是一件值得收藏的學術精品。細節之處見真章，齣版社在製作過程中顯然投入瞭極大的用心，這使得我們作為讀者，在享受知識盛宴的同時，也獲得瞭一種物質上的愉悅感。很少有技術書籍能將內容的深度和實體載體的體驗感完美結閤得如此到位。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我個人職業規劃的影響是深遠的。在閱讀過程中，我不僅掌握瞭核心技術，更重要的是，它構建瞭我對整個領域未來發展趨勢的預判能力。作者在探討前沿課題時，總會不經意間流露齣對未來十年技術走嚮的思考，比如對自監督學習在聲學信號處理中應用的前瞻性論述，讓人茅塞頓開。它不僅僅是一本“教你怎麼做”的書，更是一本“讓你思考為什麼”的書。它激發瞭我去探索那些尚未完全成熟的技術領域，並思考如何利用已有的理論框架去解決尚未被充分解決的問題。這種由內而外帶來的學術驅動力，遠比單純的學習某項技術要寶貴得多。可以說，這本書已經成為瞭我書架上被翻閱頻率最高的參考讀物之一，其價值遠遠超齣瞭書本本身的定價。

評分☆☆☆☆☆

老實說，這本書的閱讀過程並非一蹴而就的輕鬆體驗，它需要投入大量的時間和精力去消化。有那麼幾處涉及高等數學和隨機過程的推導，確實讓我卡住瞭好一陣子，不得不停下來，結閤其他參考資料仔細梳理。但這恰恰體現瞭它的價值——它拒絕“喂”給你簡單的結論，而是強迫讀者去“構建”知識體係。我欣賞作者在處理這些硬核內容時，依然保持著一種近乎匠人的細緻，生怕讀者在哪個環節理解有偏差。這種嚴謹性，在當前信息快速迭代的時代顯得尤為珍貴。它培養的不僅僅是知識的記憶，更是一種科學的思維方式和解決問題的框架。讀完之後，我感覺自己的分析問題的角度都變得更加係統和全麵瞭，看待新的技術論文時，也能迅速捕捉到其核心的創新點和潛在的局限。