語音增強——理論與實踐9787564712938 電子科技大學齣版社 (美)羅艾洲,高毅 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
• 語音信號
• 噪聲抑製
• 自適應濾波
• 語音通信
• 電子科技大學齣版社
• 羅艾洲

店鋪： 悟元圖書專營店

齣版社： 電子科技大學齣版社

ISBN：9787564712938

商品編碼：29456150637

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

《信號處理的數學基礎》 概述 《信號處理的數學基礎》是一本係統闡述信號處理領域核心數學原理與方法的著作。本書旨在為從事信號處理、通信、控製、機器學習以及相關交叉學科的科研人員、工程師和高級學生提供堅實的理論支撐。本書並非直接介紹特定的語音增強技術，而是深入剖析瞭支撐這些技術背後最為關鍵的數學工具和概念。全書邏輯清晰，從基礎概念齣發，逐步深入到更為復雜的理論，並通過大量的數學推導和實例分析，幫助讀者理解信號處理的本質。 核心內容 本書將信號處理的數學基礎劃分為幾個主要部分： 第一部分：綫性係統理論與傅裏葉分析 綫性時不變（LTI）係統： 詳細介紹瞭LTI係統的定義、性質及其數學描述。通過捲積的概念，解釋瞭LTI係統如何響應輸入信號，並討論瞭係統的因果性、穩定性等重要特性。這一部分為理解任何信號變換和濾波提供瞭基礎框架。 傅裏葉級數與傅裏葉變換： 深入探討瞭周期信號的傅裏葉級數錶示和非周期信號的傅裏葉變換。詳細介紹瞭傅裏葉變換的定義、性質（如綫性、時移、頻移、捲積定理、帕塞瓦爾定理等）以及傅裏葉變換在信號分析中的重要作用，例如頻譜分析、信號的分解等。特彆會介紹離散時間傅裏葉變換（DTFT）、離散傅裏葉變換（DFT）及其快速傅裏葉變換（FFT）算法，為數字信號處理奠定基礎。 拉普拉斯變換與Z變換： 引入復頻率概念，詳細闡述瞭拉普拉斯變換及其逆變換，特彆關注其在連續時間LTI係統分析中的應用，如係統函數、零極點分析、穩定性判斷等。同樣，Z變換作為離散時間LTI係統分析的有力工具，也將被深入講解，包括其與DTFT的關係，以及在分析離散係統頻率響應、穩定性方麵的作用。 第二部分：概率論與隨機信號處理 概率論基礎： 迴顧和係統闡述瞭概率論的基本概念，包括隨機變量、概率分布函數（PDF）、纍積分布函數（CDF）、期望、方差、條件概率、貝葉斯定理等。 隨機過程： 引入瞭隨機過程的概念，並重點講解瞭平穩隨機過程、獨立增量過程等類型。詳細闡述瞭自相關函數和互相關函數在描述隨機信號統計特性方麵的作用，以及它們的性質（如維納-辛欽定理）。 譜估計： 介紹瞭如何從觀測到的有限長數據估計隨機信號的功率譜密度。講解瞭參數化譜估計方法（如AR模型、MA模型、ARMA模型）和非參數化譜估計方法（如周期圖法、Welch法），並分析瞭不同方法的優缺點及適用場景。 濾波理論（隨機信號）： 講解瞭維納濾波器的原理和設計，包括最優綫性濾波器（維納濾波器）的推導及其在信號估計、信號平滑和信號預測中的應用。特彆會區分經典維納濾波器和現代維納濾波器，並給齣其在時域和頻域的錶達式。 第三部分：優化理論與估計方法 最小二乘法： 詳細闡述瞭最小二乘法的基本原理，包括綫性最小二乘法和非綫性最小二乘法。介紹瞭正規方程、SVD分解在求解最小二乘問題中的應用，以及它們在參數估計和係統辨識中的作用。 卡爾曼濾波： 深入講解瞭卡爾曼濾波的理論基礎，包括其作為一種最優綫性估計器，如何融閤測量信息和係統模型來估計係統的狀態。詳細闡述瞭卡爾曼濾波的預測步和更新步，並討論瞭擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）在處理非綫性係統時的應用。 最大似然估計（MLE）與最大後驗估計（MAP）： 介紹瞭基於統計學原理的參數估計方法。詳細闡述瞭最大似然估計的原理，即尋找使得觀測數據齣現概率最大的參數值，並講解其性質和應用。同時，也介紹瞭最大後驗估計，並對比瞭MLE和MAP的區彆和聯係。 第四部分：矩陣分析與奇異值分解（SVD） 綫性代數基礎： 迴顧瞭嚮量空間、矩陣運算、特徵值與特徵嚮量、矩陣分解（如LU分解、QR分解）等核心綫性代數概念。 矩陣分析： 深入探討瞭矩陣的範數、條件數、奇異值分解（SVD）等概念。SVD作為一種強大的矩陣分解工具，將在書中得到重點介紹，包括其幾何意義、計算方法以及在數據降維、去噪、係統分析等方麵的廣泛應用。 矩陣求導： 介紹瞭矩陣求導的基本規則和鏈式法則，這對於理解許多優化算法（如梯度下降）在多變量情況下的推導至關重要。 第五部分：小波分析 連續小波變換： 介紹瞭連續小波變換的原理，包括尺度函數和母小波的概念，以及其在信號時頻分析中的優勢。 離散小波變換： 詳細闡述瞭離散小波變換（DWT）的算法，如Mallat算法，及其在信號壓縮、去噪、特徵提取等方麵的應用。 多分辨率分析： 講解瞭多分辨率分析（MRA）的概念，以及小波變換如何實現信號在不同尺度上的分解和重構。 本書特色 數學嚴謹性： 本書在數學推導上力求嚴謹，從基本公理齣發，逐步構建復雜的理論體係。 理論與應用結閤： 雖然本書側重數學基礎，但會通過引入信號處理領域的典型問題，說明相關數學理論的實際應用價值，例如傅裏葉變換在信號頻譜分析中的應用，維納濾波在噪聲抑製中的作用。 循序漸進的結構： 章節之間邏輯關係緊密，從基礎的綫性代數和信號錶示，到概率論、隨機信號處理，再到優化和分解方法，層層遞進，適閤不同背景的讀者。 豐富的數學工具： 涵蓋瞭信號處理領域最為核心的數學工具，為讀者深入理解更高級的信號處理技術（如語音增強、圖像處理、通信係統設計等）打下堅實基礎。 麵嚮讀者： 旨在幫助讀者建立起對信號處理背後數學原理的深刻理解，而非僅僅停留在算法層麵。掌握瞭這些基礎，讀者將能夠更靈活、更有效地解決實際問題，並能自主學習和創新。 潛在讀者 電子信息工程、通信工程、自動化、計算機科學與技術等專業的本科生和研究生。 從事信號處理、模式識彆、機器學習、控製理論、數據科學等領域的研究人員。 希望深入理解信號處理技術背後數學原理的工程師。 結論 《信號處理的數學基礎》是一本旨在為讀者構建堅實數學功底的著作。通過對綫性係統、傅裏葉分析、概率論、隨機信號處理、優化理論、矩陣分析以及小波分析等關鍵數學工具的深入講解，本書能夠幫助讀者深刻理解信號處理領域的各種理論和方法，為進一步學習和研究更高級的信號處理技術（包括但不限於語音增強）提供必不可少的基礎。本書強調的是“為什麼”和“如何”從數學上推導齣這些信號處理方法，而非直接呈現某個特定應用的最終算法。

評分☆☆☆☆☆

我在大學期間曾學習過一些信號處理的基礎知識，對語音信號的處理也産生過濃厚的興趣，但當時可能更側重於理論推導，對於如何在實際工程中應用，瞭解得並不深入。現在我迴想起那段學習經曆，總覺得還有很多東西沒有學透。看到《語音增強——理論與實踐》這本書，感覺就像找到瞭一個彌補我知識空白的絕佳機會。我希望這本書能夠將我在大學裏學到的那些信號處理理論，與語音增強這個具體應用場景緊密結閤起來，讓我能夠看到理論是如何在實踐中發揮作用的。特彆是“實踐”部分，我期待它能夠提供一些關於如何構建語音增強係統的思路和方法，甚至是一些代碼實現上的建議。例如，如何選擇閤適的預處理算法，如何針對不同的噪聲環境設計降噪策略，以及如何評估降噪效果等等。我覺得，一本好的技術書籍，不僅要講清楚“是什麼”，更要講清楚“怎麼做”。這本書的作者陣容也讓我覺得比較有分量，他們的經驗和見解一定能給我帶來不少啓發。我希望通過閱讀這本書，能夠重新激發我對語音信號處理的熱情，並且能夠掌握一些實用的技能，為未來的學習或工作打下更堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域充滿好奇的普通讀者，雖然不是專業背景，但我一直對語音技術很著迷。從手機上的語音助手，到智能傢居的語音控製，再到如今越來越普及的智能音箱，語音仿佛正在成為我們生活中的一種新媒介。我看到這本書的名字，覺得它聽起來很“硬核”，但又非常吸引人。《語音增強——理論與實踐》這個名字，讓我聯想到，原來我們聽到的那些清晰的語音背後，是有復雜的理論在支撐，而且還能被“實踐”齣來。我不太懂那些高深的數學公式，但我希望這本書能用一種比較通俗易懂的方式，介紹一下語音是如何被“增強”的。比如，為什麼有時候我們說的話彆人聽得很清楚，有時候卻含糊不清？是不是有什麼技術可以讓聲音變得更“乾淨”？這本書的“理論”部分，我希望它能解釋清楚背後的原理，讓我能夠理解為什麼某些方法有效。而“實踐”部分，我更希望能看到一些有趣的應用場景，或者是一些簡化的案例，讓我能感受到這項技術是如何改變我們生活的。這本書對我來說，更像是一扇瞭解前沿科技的窗戶，讓我能窺探到語音世界的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事智能語音交互研究的工程師，平時工作中經常會遇到各種各樣的語音質量問題，例如環境噪聲大、用戶說話聲音小、或者存在迴聲乾擾等等。這些問題直接影響到語音識彆的準確率和用戶體驗。因此，語音增強技術是我工作中不可或缺的一部分。我注意到這本書《語音增強——理論與實踐》，它的標題就非常直接地指齣瞭我所需要的內容。我非常看重理論的深度，因為隻有理解瞭底層的原理，纔能更好地去選擇和優化算法，而不是盲目地套用。同時，我也非常需要實踐的指導，因為最終還是要落到産品上，需要有可行的解決方案。我希望這本書能夠深入講解語音增強的各種經典算法和最新技術，例如基於統計模型的降噪方法，深度學習在語音增強中的應用，以及一些在實際場景下更有效的去混響和迴聲消除技術。此外，書中如果能包含一些關於算法評估的指標和方法，以及在不同硬件平颱上的實現建議，那就更加完美瞭。我對於電子科技大學齣版社的齣版物一嚮抱有好感，相信這本書能為我帶來新的啓發和技術支持，幫助我解決工作中遇到的難題，進一步提升我們産品的語音交互性能。

評分☆☆☆☆☆

我是一個剛入門的語音信號處理領域的學生，平時看很多英文文獻，但有時候還是覺得理論部分理解起來比較吃力，尤其是一些比較抽象的概念。偶然間看到瞭這本《語音增強——理論與實踐》，被它的名字深深吸引。我一直覺得，理論知識如果不能與實際相結閤，就顯得有些空洞。而這本書恰恰強調瞭“實踐”，這對我來說太重要瞭。我希望這本書能夠用一種比較易懂的方式來解釋語音增強的各種理論，比如降噪、去混響、迴聲消除等等，最好能配上一些圖示或者通俗的比喻，讓我能夠快速抓住核心要點。而且，“實踐”部分我更是期待，如果能有一些實際的項目案例，或者介紹一些常用的語音增強工具箱和庫，那就更好瞭。我希望這本書不是那種晦澀難懂的學術專著，而是能夠真正幫助我從零開始，一步步掌握語音增強的技術，並且能夠將學到的知識應用到自己的小項目或者課程設計中去。現在市麵上關於語音增強的書籍不少，但很多要麼太偏理論，要麼太偏工程，能夠兼顧兩者，並以一種更容易接受的方式呈現齣來的，確實不多。所以，這本書對我來說，非常有吸引力，希望能成為我學習路上的一個重要指引。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字我是在一個學術論壇上看到的，當時有人在討論語音信號處理的最新進展，其中就提到瞭這本書，說它在理論和實踐結閤方麵做得相當不錯。雖然我還沒來得及仔細翻閱，但從名字和作者來看，就覺得是那種很有分量的著作。電子科技大學齣版社也是國內知名的學術齣版社，齣版的書籍質量通常都有保障。作者羅艾洲和高毅，雖然我不是非常熟悉，但從前麵提到的學術背景來看，應該是在該領域有深入研究的專傢。我對“語音增強”這個方嚮一直很感興趣，尤其是在如今各種嘈雜環境下，如何讓語音信息更清晰地被提取齣來，這不僅在通訊、導航等領域至關重要，在智能語音助手、醫療聽力輔助等方麵也有著廣闊的應用前景。這本書的“理論與實踐”並重，讓我覺得它不隻是停留在枯燥的數學公式推導，而是能夠將理論知識落地，指導實際的工程應用。我期待它能提供一些前沿的算法，並且有相關的代碼示例或者案例分析，這樣對於我這樣的初學者來說，會更容易理解和上手。當然，我也明白學術著作的學習需要投入大量的時間和精力，但我相信這本書會是值得的投資，能夠幫助我在這個領域打下堅實的基礎，甚至開拓齣新的研究思路。