国外电子与通信教材系列：数字语音处理理论与应用（英文版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 拉比纳，[美] 谢弗 著

图书标签:

• 数字语音处理
• 语音信号处理
• 通信工程
• 电子工程
• 信号处理
• 英文教材
• 国外教材
• 通信技术
• 数字信号处理
• 工程技术

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121124099

版次：1

商品编码：10501115

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-01-01

用纸：胶版纸

页数：1042

字数：1484000

正文语种：英文

内容简介

《国外电子与通信教材系列：数字语音处理理论与应用（英文版）》是作者继1978年版经典教材digital processing of speech signals之后的又一著作，《国外电子与通信教材系列：数字语音处理理论与应用（英文版）》除有简练精辟的基础知识介绍外，系统介绍了近30年来语音信号处理的新理论、新方法和在应用上的新进展。《国外电子与通信教材系列：数字语音处理理论与应用（英文版）》共14章，分四部分：一部分介绍语音信号处理基础知识，主要包括数字信号处理基础、语音产生机理、（人的）听觉和听感知机理和声道中的声传播原理；第二部分介绍语音信号的时频域表示和分析；第三部分介绍语音参数估计算法；第四部分介绍语音信号处理的应用，主要包括语音编码、语音和音频信号的频域编、语音合成、语音识别和自然语言理解。
《国外电子与通信教材系列：数字语音处理理论与应用（英文版）》可供高等院校通信、电子、信息、计算机等专业作为研究生和本科生教材，也可以供有关科研和工程技术人员参考，是一本既有系统的基础理论讲解、又有新研究前沿介绍并密切结合应用发展的教材。

作者简介

Lawrence R．Rabiner，美国工程院和美国科学院院士，美国声学学会、IEEE、Bell实验室、AT&T;会士，以及Eta Kappa Nu、Sigma Xi、Tau Beta Pi等荣誉学会会员。曾担任美国声学学会副主席、IEEE Trans．ASSP主编和IEEE Proceedings编委会成员。其主要研究方向包括：通信、控制与信号处理、数字信号处理、数字语音处理、多媒体通信、多模态处理等。Rabiner教授于2002年从AT&T;退休，随后担任Rutgers大学和加州大学圣巴巴拉分校的教授，以及Rutgers大学先进信息处理中心副主任。

目录

preface
chapter 1 introduction to digital speechprocessing
1.1 the speechsignal
1.2 the speechstack
1.3 applicationsof digital speechprocessing
1.4 commentonthe references
1.5 summary

chapter 2 reviewof fundamentalsof digitalsignalprocessing
2.1 introduction
2.2 discrete-time signals and systems
2.3 transform representation of signals and systems
2.4 fundamentalsof digitalfilters
2.5 sampling
2.6 summary
problems

chapter 3 fundamentalsof human speechproduction
3.1 introduction
3.2 the processofspeechproduction
3.3 short-timefourierrepresentationofspeech
3.4 acousticphonetics
3.5 distinctivefeaturesof thephonemesof american english
3.6 summary
problems

chapter 4 hearing，auditory models，and speechperception
4.1 introduction
4.2 the speechchain
4.3 anatomy andfunctionof theear
4.4 the perception of sound
4.5 auditory models
4.6 human speechperceptionexperiments
4.7 measurementofspeechqualityand intelligibility
4.8 summary
problems

chapter 5 sound propagationinthe humanvocaltract
5.1 the acoustictheoryofspeechproduction
5.2 losslesstube models
5.3 digital models forsampled speechsignals
5.4 summary
problems

chapter 6 time-domainmethods for speechprocessing
6.1 introduction
6.2 short-timeanalysisofspeech
6.3 short-timeenergyand short-timemagnitude
6.4 short-timezero-crossing rate
6.5 the short-timeautocorrelation function
6.6 the modied short-timeautocorrelation function
6.7 the short-timeaverage magnitude differencefunction
6.8 summary
problems

chapter 7 frequency-domainrepresentations
7.1 introduction
7.2 discrete-timefourieranalysis
7.3 short-timefourieranalysis
7.4 spectrographicdisplays
7.5 overlapaddition methodof synthesis
7.6 filter bank summationmethodof synthesis
7.7 time-decimatedfilter banks
7.8 two-channelfilter banks
7.9 implementationof thefbs method usingthe fft
7.10 olarevisited
7.11 modicationsof thestft
7.12 summary
problems

chapter 8 thecepstrumand homomorphic speechprocessing
8.1 introduction
8.2 homomorphicsystems forconvolution
8.3 homomorphicanalysisofthe speechmodel
8.4 computingthe short-timecepstrumand complexcepstrum of speech
8.5 homomorphicfilteringofnatural speech
8.6 cepstrumanalysisofall-pole models
8.7 cepstrumdistancemeasures
8.8 summary
problems

chapter 9 linear predictive analysisof speechsignals
9.1 introduction
9.2 basic principles of linear predictive analysis
9.3 computationofthe gainfor themodel
9.4 frequencydomaininterpretationsof linear predictiveanalysis
9.5 solutionofthe lpcequations
9.6 the prediction errorsignal
9.7 somepropertiesofthe lpcpolynomial a（z）
9.8 relationoflinear predictive analysisto losslesstube models
9.9 alternative representationsof thelpparameters
9.10 summary 560problems

chapter 10 algorithms for estimating speechparameters
10.1 introduction
10.2 mediansmoothing and speechprocessing
10.3 speech-background/silencediscrimination
10.4 abayesianapproach tovoiced/unvoiced/silence detection
10.5 pitch period estimation（pitch detection）
10.6 formant estimation
10.7 summary 645problems

chapter 11 digitalcodingof speechsignals
11.1 introduction
11.2 sampling speechsignals
11.3 astatisticalmodelfor speech
11.4 instantaneous quantization
11.5 adaptivequantization
11.6 quantizingofspeechmodelparameters
11.7 generaltheoryof differentialquantization
11.8 delta modulation
11.9 differentialpcm （dpcm）
11.10 enhancements foradpcm coders
11.11 analysis-by-synthesis speechcoders
11.12 open-loop speechcoders
11.13 applicationsof speechcoders
11.14 summary 819problems

chapter 12 frequency-domaincodingof speechandaudio
12.1 introduction
12.2 historicalperspective
12.3 subband coding
12.4 adaptivetransform coding
12.5 aperception modelforaudiocoding
12.6 mpeg-1audiocoding standard
12.7 otheraudiocoding standards
12.8 summary 894problems

chapter 13 text-to-speechsynthesis methods
13.1 introduction
13.2 text analysis
13.3 evolutionof speechsynthesis methods
13.4 early speechsynthesis approaches
13.5 unitselection methods
13.6 tts future needs
13.7 visual tts
13.8summary 947problems

chapter 14 automatic speechrecognition andnatural language understanding
14.1 introduction
14.2 basic asrformulation
14.3 overall speechrecognition process
14.4 buildinga speechrecognition system
14.5 the decisionprocessesinasr
14.6 step3：the search problem
14.7 simpleasr system： isolateddigit recognition
14.8 performance evaluationof speechrecognizers
14.9 spokenlanguage understanding
14.10 dialog managementand spokenlanguage generation
14.11 user interfaces
14.12 multimodaluserinterfaces
14.13 summary 984problems

appendices
a speechandaudioprocessing demonstrations
b solutionoffrequency-domaindifferentialequations
bibliography
index

前言/序言

数字语音处理：理论与应用 内容概述 本书深入探讨了数字语音处理（DVP）这一关键技术领域，全面而系统地阐述了其背后深厚的理论基础以及在现实世界中的广泛应用。从语音信号的基本特性到复杂的高级处理技术，本书旨在为读者提供一个扎实且全面的知识体系，使其能够理解、分析和实现各种语音处理系统。 核心理论 语音信号的产生与感知： 本章将从生理学的角度出发，解析人类发声的机制，包括声带振动、共振腔的调制等，以及人耳接收和感知声音的过程。这将为后续的信号模型奠定生理学基础。 离散时间信号与系统： 深入介绍离散时间信号的基本概念，如采样、量化、编码，以及它们在语音数字化过程中的作用。同时，详述线性时不变（LTI）系统理论，包括冲激响应、卷积、差分方程和传递函数等，为理解语音信号的变换和处理提供数学工具。 傅里叶变换及其应用： 详细讲解离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）以及短时傅里叶变换（STFT）。阐述傅里叶变换在分析语音信号的频率成分、时频特性方面的关键作用，例如频谱分析、音调检测等。 线性预测编码（LPC）： 深入剖析 LPC 模型，解释其如何利用语音信号的自相关性来预测当前采样点的值，从而实现对语音信号的高效建模和压缩。详细介绍 LPC 求解算法，如 Yule-Walker 方程和 Durbin 算法。 滤波器设计与应用： 涵盖数字滤波器设计的各种方法，包括 FIR 和 IIR 滤波器。详细介绍巴特沃斯、切比雪夫、椭圆等经典滤波器类型的设计原理和性能指标。讲解滤波器在语音信号去噪、均衡、带通滤波等方面的实际应用。 语音信号的建模： 探讨多种语音信号建模技术，包括源-滤波器模型、全极点模型、全零模型以及 ARMA 模型。重点分析这些模型如何捕捉语音信号的内在特性，并为后续的语音识别、语音合成等应用提供基础。 语音信号的参数估计： 介绍用于估计语音信号关键参数的方法，如基频（F0）估计、共振峰（formant）估计、能量估计和均方差估计。详细阐述各种算法的原理和优缺点，以及它们在语音分析中的重要性。 语音信号的感知与主观评价： 探讨人类听觉感知的一些基本原理，以及如何量化和评估语音信号的质量，例如信噪比（SNR）、感知信噪比（PSNR）、主观听评等。 核心应用 语音编码与压缩： 详细介绍各种语音编码标准，如 PCM、ADPCM、LPC-10、CELP、AMR 等。分析不同编码方式的原理、编码效率、语音质量以及应用场景，例如电话通信、VoIP、移动通信等。 语音识别（ASR）： 声学模型： 深入介绍基于隐马尔可夫模型（HMM）的声学模型构建原理，包括状态划分、转移概率、观测概率的估计。讲解高斯混合模型（GMM）在观测概率建模中的应用。 发音词典与语言模型： 阐述发音词典的作用，以及如何构建和使用语言模型来提升识别准确率，包括 N-gram 模型、基于神经网络的语言模型等。 搜索算法： 介绍 Viterbi 算法等解码算法，用于在声学模型、发音词典和语言模型的基础上搜索最可能的词序列。 深度学习在 ASR 中的应用： 探讨深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等在 ASR 中的最新进展，如端到端 ASR 模型。 语音合成（TTS）： 拼接合成： 讲解基于预录语音单元的拼接合成方法，包括单元选择、连接和后处理。 参数合成： 介绍基于声学模型和发音模型（如 LPC、FLT）的参数合成技术，以及如何生成自然的语音波形。 深度学习在 TTS 中的应用： 探讨 Tacotron、WaveNet、Transformer TTS 等基于深度学习的 TTS 模型，它们在生成高质量、更自然语音方面的突破。 语音增强与去噪： 谱减法： 详细阐述谱减法算法的基本原理，包括噪声谱的估计和信号谱的减除，以及其改进算法。 维纳滤波： 介绍维纳滤波在语音去噪中的应用，如何利用信号与噪声的统计特性来最优地估计原始信号。 盲源分离： 探讨盲源分离技术，用于从混合信号中分离出单个语音信号，例如独立成分分析（ICA）。 深度学习在语音增强中的应用： 介绍基于深度学习的语音增强方法，如基于 U-Net 的模型。 说话人识别与验证： 特征提取： 介绍用于说话人识别的各种特征，如 MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP（感知线性预测）、i-vector 等。 模型构建： 讲解 GMM-UBM（通用背景模型）、i-vector/PLDA（概率线性判别分析）等模型在说话人识别中的应用。 深度学习在说话人识别中的应用： 探讨基于深度神经网络的说话人嵌入（x-vector）等技术。 语音情感识别： 探讨如何从语音信号中提取与情感相关的特征，如语速、音高、能量变化、频谱特征等，以及如何训练模型来识别不同的情感状态。 声纹分析与身份识别： 介绍声纹的独特性质，以及如何利用声纹信息进行身份认证。 语音信号的信号处理技术： 涉及更广泛的信号处理技术在语音领域的应用，如自适应滤波、谱分析、模式识别等。 学习目标 通过本书的学习，读者将能够： 深刻理解语音信号的物理产生机制和人耳的感知特性。 熟练掌握数字信号处理的基本理论，并能将其应用于语音信号分析。 理解并能够实现各种语音编码和压缩技术。 掌握语音识别和语音合成的基本原理和常用算法。 熟悉语音增强、说话人识别等重要应用的技术细节。 了解语音处理领域的最新研究进展和未来发展趋势。 读者对象 本书适合电子工程、计算机科学、通信工程、人工智能、语音科学等相关专业的本科生、研究生，以及从事语音信号处理、人工智能、人机交互等领域的研究人员和工程师。本书提供了坚实的理论基础和丰富的实践指导，能够帮助读者在数字语音处理领域打下坚实的基础，并具备解决实际问题的能力。 本书的独特性 本书强调理论与实践相结合，不仅深入讲解了各类算法的数学原理，还通过案例分析和应用场景的介绍，展示了这些理论如何在现实世界中得到实现和应用。内容涵盖了从基础信号处理到前沿深度学习技术的广泛范围，力求为读者提供一个全面而深入的数字语音处理知识图谱。 总结 《数字语音处理：理论与应用》是一本全面、深入且实用的著作，它系统地介绍了数字语音处理的核心理论和关键应用。本书将带领读者探索语音信号的奥秘，掌握处理和利用语音信息的技术，并为在该领域进行深入研究和开发提供坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对信号处理领域充满好奇，尤其是它在语音交互和人工智能方面的潜力。偶然翻到这本《数字语音处理理论与应用》，第一印象就是它庞大的篇幅和严谨的学术风格。虽然我并非科班出身，但当我深入阅读后，却被书中系统性的知识体系深深吸引。作者从最基础的数字信号处理原理讲起，循序渐进地引入了傅里叶变换、滤波器设计等核心概念。这些理论基础的铺垫，对于理解后续复杂的语音处理算法至关重要。书中不仅仅是理论的堆砌，还穿插了大量的公式推导和数学证明，这让我深刻理解了每个算法背后的数学原理，而非仅仅停留在“调包侠”的层面。例如，关于线性预测编码（LPC）的讲解，我之前只是知道它是一种语音压缩技术，但通过书中详细的算法推导，我才真正理解了其利用语音信号自相关性来建模的精妙之处。这种深入浅出的讲解方式，让我在阅读过程中充满了探索的乐趣，也极大地拓展了我对数字信号处理的认知边界。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期从事嵌入式系统开发的工程师，我一直对如何将复杂的信号处理算法移植到资源受限的硬件上感到头疼。这本《数字语音处理理论与应用》在理论部分讲解得非常透彻，但我在实际应用层面，尤其是在优化算法的计算复杂度方面，遇到了一些瓶颈。书中对一些经典算法的介绍，比如自适应滤波器的原理和几种常见的自适应算法（如LMS和RLS），虽然理论清晰，但在如何进行高效的浮点运算或定点运算优化方面，似乎没有直接给出详细的指导。我希望书中能有更多的篇幅来讨论算法的工程实现和性能优化，例如如何减少乘加运算的次数，如何利用并行计算等。虽然书中提到了“应用”二字，但我感觉理论讲解占据了绝大部分，而实际的工程案例和优化技巧则相对较少，这让我在将这些理论知识转化为实际可用的代码时，感到有些力不从心。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我对声纹识别和身份认证技术非常感兴趣，也接触过一些相关的入门级书籍。当拿到这本《数字语音处理理论与应用》时，我被其对声学特征提取和建模的详尽描述所吸引。书中关于语音信号的端点检测、噪声抑制以及说话人相关的特征提取（如LPC、MFCC、PLP等）的讲解，都非常细致，并且解释了这些特征的物理意义和数学原理。然而，令我感到有些遗憾的是，书中在声纹识别的应用层面，似乎并没有进行足够深入的探讨。虽然提到了说话人识别和验证，但更多的是理论上的介绍，缺乏实际的算法流程、数据库构建、模型训练和性能评估等方面的具体指导。我希望能看到更多关于如何将这些提取的语音特征应用于声纹识别的案例分析，以及各种声纹识别算法（如GMM-UBM, i-vector, x-vector）的详细比较和实现细节。

评分☆☆☆☆☆

最近在研究自然语言处理，想找一本能够深入理解语音信号本身的书籍。《数字语音处理理论与应用》这本书确实给了我不少启发。它在理论部分的讲解非常扎实，涵盖了从时域到频域的各种分析方法，比如短时傅里叶变换（STFT）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）的提取过程，书中都有非常详细的数学推导和图示说明。这对于我理解语音特征的提取原理非常有帮助。虽然它是一本“英文原版”，但翻译过来的中文术语也比较规范，加上丰富的公式和图表，即便遇到一些生僻的专业术语，也能通过上下文和图示来理解。尤其是在讨论语音信号的建模时，书中对比了多种模型，如高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM），并详细解释了它们在语音识别中的应用。这种对不同模型优劣势的分析，让我对语音识别的底层技术有了更深刻的认识，也为我后续的算法选择提供了宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名语音合成方向的研究生，在导师的推荐下阅读了这本《数字语音处理理论与应用》。这本书的内容非常全面，尤其是它对语音信号产生和感知的相关理论的探讨，让我受益匪浅。书中详细阐述了语音产生的声学模型，如声源-滤波器模型，以及不同发音器官如何影响语音的产生。在感知部分，它深入讲解了人耳对声音的感知特性，以及如何将这些特性应用于语音信号的处理，比如梅尔刻度（Mel scale）的引入。这对于我理解为什么某些语音特征比其他特征更有效，以及如何设计更符合人类听觉的合成系统，提供了坚实的理论基础。此外，书中关于语音信号的各种变换（如WOLA变换）和模型（如周期性分析）的介绍，也为我探索新的合成技术提供了思路。虽然书中内容庞大，需要反复研读，但其深度和广度足以支撑我在语音合成领域进行更深入的研究。

评分☆☆☆☆☆

大牛写的，说什么都是敬仰

评分☆☆☆☆☆

另一方面讲，他们参与现实的政治非常多，不管是评论、建言等等，非常明显。在那个时代，他们对于自由民主有很高的信念，他们也是通过和政治相当大的互动，才可以去维护自由民主。所以他们对当时的国民政府基本上是既有关系，又要保持距离。

评分☆☆☆☆☆

他们有很长一段时间其实是在北洋政府时代，“五四”时代是北洋政府党争的时候，那个环境和后来又不一样。这样的时代环境，不踏入你不可能去捍卫什么。你必须要一脚踏进去，一脚在外面。他们是从“仕”到知识分子过渡的这一代人，他们和后面完全专业的读书人，知识分子不太一样。

评分☆☆☆☆☆

1.2 The SpeechStack

评分☆☆☆☆☆

3.4 AcousticPhonetics

评分☆☆☆☆☆

2.6 Summary

评分☆☆☆☆☆

我们这一代的情况跟他们又不一样，“自由民主”已经相当成熟了，好像已经是一个不正自名的东西。而且，这一代的知识分子基本上都是受西方的影响，已经慢慢形成了专门的学者。但是，我个人认为，适度对社会问题关心还是很有必要的事情。最近这些年，我觉得台湾因为受学术评价标准影响太大，人跟社会抽离开来。抽离开来，对学术发展有好处，很纯，很严谨，可是也应该对社会有所关心。

评分☆☆☆☆☆

很好的一本书，是一本基础语音处理的书。

评分☆☆☆☆☆

CHAPTER 1 Introduction to Digital SpeechProcessing