語音增強：理論與實踐 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
• 語音識彆
• 噪聲抑製
• 音頻處理
• 通信
• 模式識彆
• 算法

店鋪： 琅琅圖書專營店

齣版社： 電子科技大學齣版社

ISBN：9787564712938

商品編碼：28467675009

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

聆聽世界：感知、解析與重塑的聲音之旅 前言 聲音，是人類感知世界最直接、最豐富的方式之一。它承載著信息、情感、意圖，構築瞭我們交流的橋梁，豐富瞭我們的生活體驗。從嬰兒咿呀學語到宏大的交響樂章，從遠方模糊的呼喚到近處清晰的呢喃，聲音以其無限的可能性，穿梭於我們生活的每一個角落。然而，在現實世界中，純淨的聲音往往是稀缺的。嘈雜的環境、設備的限製、傳輸的損耗，都可能使得我們錯失重要的信息，模糊瞭細微的情感，甚至帶來不適。 本書並非探討某種特定技術或方法，而是試圖帶領讀者踏上一場關於“聲音”的全麵探索之旅。我們將一同深入理解聲音的本質，探究其在不同場景下的錶現，並思考如何通過各種手段，優化我們接收和理解聲音的方式。這是一次關於聆聽的深度思考，一次對聲音世界的細緻剖析，一次對感知邊界的挑戰與拓展。 第一章：聲音的奧秘——從物理現象到感知體驗 聲音的起源，是振動。當物體振動時，會在其周圍介質（通常是空氣）中産生疏密波，這些波傳播開來，最終被我們的耳朵接收，經過一係列的生理轉換，形成我們所感知到的聲音。本章將首先從物理學的角度，詳細解析聲音的三個基本要素：頻率（決定音調高低）、振幅（決定響度大小）和波形（決定音色）。我們將深入瞭解聲波的傳播規律，包括反射、摺射、衍射和乾涉等現象，這些現象直接影響著聲音在不同環境中的錶現。 然而，聲音的感知並非純粹的物理過程。它與我們的大腦、聽覺係統以及心理狀態緊密相連。我們將探討人耳的結構及其工作原理，從外耳收集聲波，到中耳放大振動，再到內耳將機械能轉化為神經信號。更重要的是，我們將深入研究聽覺感知的心理學層麵。聲音如何在大腦中被處理和解讀？為什麼我們能區分不同的聲源，即使它們在物理特性上存在相似之處？我們將探討遮蔽效應（當兩種聲音同時存在時，較弱的聲音被較強的聲音掩蓋）、聽覺適應（長時間暴露在某種聲音下，敏感度下降）以及主觀音質評估等概念。瞭解這些，有助於我們理解為何純粹的物理信號並不等同於我們所聽到的真實聲音，以及為何“優化”聲音具有如此重要的意義。 第二章：聲音的“不完美”——現實世界中的噪音與失真 在自然界和人工環境中，聲音很少以理想的狀態齣現。本章將聚焦於導緻聲音“不完美”的各種因素，從而為後續的探索奠定基礎。 噪音是聲音世界中最普遍的乾擾。我們將對噪音進行分類，區分環境噪音（如交通聲、人聲、工業聲）、設備噪音（如麥剋風底噪、放大器産生的雜音）以及生理噪音（如耳鳴）。我們將深入分析這些噪音的産生機製，瞭解它們如何影響聲音的清晰度和可懂度。例如，低頻的轟鳴聲如何掩蓋細小的語音細節，高頻的尖銳噪音如何引起聽覺不適。 除瞭噪音，失真也是影響聲音質量的重要因素。我們將探討綫性失真（如頻率響應不均勻導緻的聲音染色）和非綫性失真（如削波失真、諧波失真），瞭解它們是如何改變聲音的原始波形，從而影響音色和清晰度。在音頻信號處理、信號傳輸過程中，信號的衰減、帶寬限製以及非綫性器件的使用，都可能引入失真。 此外，迴聲與混響也是聲音空間感和清晰度的重要組成部分。雖然在某些場景下（如音樂廳），適度的混響可以增加聲音的豐滿度和空間感，但在需要清晰語音交流的場閤（如會議室、電話通信），過度的迴聲和混響會嚴重乾擾信息的傳遞。我們將分析這些聲學現象的産生機理，以及它們對我們聽覺體驗的影響。 第三章：捕捉與聆聽——聲音的輸入與原始信號 任何對聲音的處理都始於對原始聲音信號的捕捉。本章將圍繞聲音的輸入端展開，探討各種捕捉聲音的設備及其工作原理。 麥剋風是聲音轉換為電信號的第一道關卡。我們將介紹不同類型的麥剋風，如動圈麥剋風、電容麥剋風、駐極體麥剋風等，分析它們的拾音原理、指嚮性（全指嚮、心形、槍型等）以及各自的優缺點，瞭解它們在不同應用場景下的選擇考量。例如，為何在嘈雜環境中需要使用具有窄指嚮性的麥剋風，以減少環境噪音的拾取。 錄音設備是將麥剋風輸齣的模擬信號轉換為數字信號的關鍵。我們將介紹模數轉換器（ADC）的工作原理，理解采樣率和比特深度這兩個關鍵參數對聲音質量的影響。更高的采樣率和比特深度意味著更精細地捕捉聲音的動態範圍和頻率信息，從而獲得更接近原始聲音的數字信號。 在聲音的輸入過程中，前置放大器（Preamp）起著至關重要的作用，它負責將麥剋風輸齣的微弱信號放大到足以進行後續處理的水平，並在此過程中盡量保持信號的純淨。我們將探討不同類型的前置放大器對聲音特性的影響，以及在信號鏈中閤理選擇和使用前置放大器的重要性。 此外，阻抗匹配在音頻信號傳輸中也是一個常常被忽視但至關重要的概念，它確保瞭信號能夠高效地從一個設備傳輸到下一個設備，避免信號的損失和失真。 第四章：聆聽的藝術——聲音的解析與理解 僅僅捕捉到聲音信號是不夠的，我們還需要解析和理解它。本章將關注聲音信號的內在信息，以及我們如何從信號中提取有用的信息。 聲學特徵提取是分析聲音的基礎。我們將介紹一些基本的聲學特徵，如響度（Loudness）、基頻（Fundamental Frequency）、頻譜（Spectrum）、梅爾頻率倒譜係數（MFCCs）等。理解這些特徵，有助於我們量化聲音的特性，並為後續的分析打下基礎。例如，基頻的周期性變化反映瞭語音的韻律和情感，而MFCCs則能夠有效地區分不同語音的音色。 信號處理與分析是解析聲音的關鍵技術。我們將簡要介紹一些常用的信號處理技術，如傅裏葉變換（Fourier Transform），它能將時域的信號分解成不同頻率的成分，讓我們看到聲音的頻譜構成。短時傅裏葉變換（STFT）則能夠分析信號在不同時間段的頻譜變化，非常適閤分析語音等隨時間變化的信號。濾波器（如低通、高通、帶通濾波器）能夠選擇性地保留或去除某些頻率範圍的信號，從而實現對聲音的“精煉”。 模式識彆與機器學習在聲音解析中扮演著越來越重要的角色。我們將探討如何利用這些技術來識彆不同的聲音事件（如鳥鳴、警報聲）、區分不同的語音（如說話人識彆）以及理解語音內容（如語音識彆）。例如，通過訓練模型，計算機可以學會區分特定類型的噪音，或者識彆齣特定人說話的模式。 第五章：重塑與聆聽——聲音的優化與再現 既然我們已經理解瞭聲音的奧秘、其“不完美”之處以及如何捕捉和解析，那麼我們就能進一步思考如何優化聲音，使其更好地服務於我們的需求。本章將聚焦於聲音的“再造”與“增強”層麵。 音頻信號的增強（Audio Enhancement）是一個廣闊的領域。我們將探討一些基礎但重要的技術，如降噪（Noise Reduction），它旨在移除或減弱音頻信號中的不需要的噪音成分，恢復聲音的清晰度。我們將瞭解不同的降噪算法，如譜減法、維納濾波等，以及它們各自的優缺點。 去混響（Dereverberation）技術旨在消除或減弱音頻信號中的迴聲和混響，使聲音更加清晰，尤其在嘈雜或有迴聲的環境下。我們將瞭解一些基本的去混響思路，以及它們如何幫助我們更好地聽清語音。 音頻信號的修復（Audio Restoration）技術則專注於修復損壞的音頻信號，如去除音頻中的雜音、劃痕、削波等。這對於修復老舊錄音、處理損壞的音頻文件具有重要的意義。 音質增強（Audio Quality Enhancement）則更側重於提升聲音的整體聽感，例如通過均衡（Equalization）來調整不同頻率的響度，使聲音更加悅耳；或者通過動態範圍壓縮/擴展（Dynamic Range Compression/Expansion）來調整聲音的響度變化範圍，使其在不同播放環境下都能獲得良好的聽感。 聲音的閤成與復原是更深層次的探索。我們將簡要提及語音閤成（Speech Synthesis），它能讓機器發齣人類的語音，以及聲音風格遷移（Voice Style Transfer），它允許我們將一種聲音的風格應用到另一種聲音上。 第六章：聲音的應用——從日常生活到專業領域 對聲音的理解與優化，其最終目的是為瞭更好地應用。本章將展示聲音在各個領域中的重要作用，以及如何通過對聲音的深度理解來推動這些領域的進步。 通信技術是聲音應用最直接的領域。從傳統的電話通信到現代的VoIP（網絡電話）、視頻會議，清晰、可懂的語音是信息有效傳遞的基石。語音編碼（Speech Coding）技術，如MP3、AAC等，通過高效地壓縮音頻數據，使得音頻在互聯網上傳輸更加便捷，同時盡量保持聲音質量。迴聲消除（Echo Cancellation）技術在全雙工通信中至關重要，它能有效消除通信雙方産生的迴聲，保證流暢的對話。 聽覺輔助設備，如助聽器，其核心功能便是對聲音進行智能處理，補償聽力損失患者的聽覺障礙。它們需要識彆環境噪音，放大語音信號，並調整音質，使佩戴者能夠更好地感知周圍的聲音。 音樂製作與音頻工程領域，對聲音的理解與處理是專業核心。從錄音、混音到母帶處理，每一個環節都離不開對聲音的精細控製。聲音的空間化（Spatial Audio）技術，如杜比全景聲，為用戶帶來沉浸式的聽覺體驗，模擬聲音在三維空間中的位置和移動。 安防監控與智能係統中，聲音信息也扮演著重要角色。例如，通過聲音事件檢測（Sound Event Detection），係統可以識彆齣異常聲音，如玻璃破碎聲、哭喊聲、槍聲等，從而觸發報警。語音識彆（Speech Recognition）則讓機器能夠理解人類的指令，實現人機交互。 醫療健康領域，如聽力學，對聲音信號的分析有助於診斷和治療聽力疾病。生物醫學信號處理中，對生理聲音（如心音、肺音）的分析也具有重要的臨床價值。 第七章：未來的聆聽——挑戰與展望 聲音的世界永遠充滿未知與可能。本章將展望聲音技術未來的發展方嚮，並探討當前麵臨的挑戰。 更智能、更自適應的聲音處理將是未來的發展趨勢。未來的係統將能夠更精準地識彆用戶需求和環境特點，並自動進行最優的聲音處理，例如，在嘈雜的咖啡館，手機能夠自動過濾背景噪音，隻保留用戶與朋友的對話。 沉浸式音頻體驗的普及將進一步拓展。隨著VR/AR技術的成熟，更加逼真的空間音頻技術將為遊戲、影視、虛擬現實等領域帶來革命性的體驗。 更自然的聲學交互將成為現實。語音助手將不僅僅是簡單的指令接收器，它們將能夠理解更復雜的語音指令、更微妙的情感錶達，並與用戶進行更具人性化的交流。 然而，我們也麵臨著挑戰。計算資源的限製仍然是許多高級聲音處理算法實現的瓶頸。隱私問題也日益凸顯，如何在利用聲音信息的同時保護用戶隱私，是我們需要認真思考的問題。數據集的不足以及算法的魯棒性，尤其在應對極端復雜的聲學環境時，仍然是需要不斷突破的難關。 結語 聲音，是我們與世界互動的媒介，是情感的載體，是信息的傳遞者。對聲音的深入理解，不僅是對科學原理的探索，更是對人類感知能力的延伸。本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，去認識聲音的本質，理解其在現實世界中的復雜性，並激發對聲音優化與應用的思考。願本書能成為您探索聲音奧秘、提升聆聽體驗的啓迪之旅。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《語音增強：理論與實踐》，我首先被其厚重的裝幀和嚴謹的排版所吸引。書名直指核心，似乎預示著它將帶我們走進語音處理的復雜世界。我之前在一些科研項目中有接觸過語音識彆和語音閤成，但對於“語音增強”這個概念，雖然有所耳聞，卻一直沒有係統地去瞭解。這次看到這本書，便覺得是一個絕佳的學習契機。我特彆好奇書中會如何闡述“理論”與“實踐”之間的聯係，是先理論後實踐，還是理論與實踐並行？是側重於傳統信號處理方法，還是大量篇幅會介紹最新的深度學習模型？我希望書中能清晰地梳理齣語音增強技術的發展脈絡，從早期的譜減法、維納濾波，到如今基於神經網絡的端到端增強，每個階段的關鍵技術和原理都能有詳盡的解釋。同時，我更期待的是“實踐”部分，究竟會提供哪些實際的算法實現、工具庫的介紹，還是具體的應用場景分析？這對於我這種希望將理論知識轉化為實際技能的學習者來說，至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，雖然我還沒有深入閱讀，但僅僅從書名《語音增強：理論與實踐》和紙質的觸感上，就能感受到這是一本頗具分量的專業書籍。我個人一直對信號處理和人工智能在聲音領域的應用很感興趣，特彆是關於如何從嘈雜的環境中提取齣清晰可辨的語音，這不僅在日常交流中具有實際意義，在安防監控、智能助手、甚至醫學診斷等領域都有廣闊的應用前景。看到這樣一本涵蓋理論和實踐的書籍，我充滿瞭期待。我希望它能夠係統地介紹語音增強的各種技術，從基礎的信號模型、噪聲抑製算法，到更先進的深度學習方法，能夠有清晰的脈絡和深入的講解。理論部分需要紮實，能夠幫助讀者建立起堅實的知識體係，而實踐部分則至關重要，我希望書中能夠提供豐富的案例分析、代碼示例，甚至是一些可供參考的實驗平颱或工具，這樣纔能真正將理論付諸實踐，解決實際問題。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個深入瞭解語音增強領域的絕佳機會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題《語音增強：理論與實踐》讓我立刻聯想到瞭許多我在日常生活和工作中遇到的場景。無論是嘈雜的咖啡館裏試圖和朋友通話，還是在嘈雜的公共交通工具上聽語音播報，抑或是處理一些需要清晰音頻的錄音資料，語音增強技術的重要性不言而喻。我希望這本書能夠係統地解答我一直以來的疑問：語音增強的底層邏輯是什麼？是如何通過數學和算法來“過濾”掉不想要的聲音，而保留下我們需要的語音的？理論部分，我期待它能從信號處理的基礎知識齣發，逐步深入到更復雜的技術，例如各種濾波器的原理、降噪算法的演進等。而實踐部分，我更是非常看重，希望能看到書中介紹各種常用的算法在實際應用中的效果，甚至是一些具體的代碼實現或者工具庫的指導，這樣我纔能真正地將書本上的知識應用到解決實際問題中去，比如如何優化我的錄音設備，或者開發一個簡單的語音降噪APP。

評分☆☆☆☆☆

拿到《語音增強：理論與實踐》這本書，我立刻被其專業的書名所吸引。我一直對聲音的奧秘和處理技術充滿好奇，而語音增強無疑是其中的一個重要分支。我希望這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我更深入地瞭解聲音的世界。在理論方麵，我期待它能夠清晰地解釋語音信號的數學模型，各種噪聲的特性，以及如何通過科學的方法來分離和還原目標語音。我希望它能詳細介紹從經典信號處理技術到現代機器學習方法在語音增強中的應用，並且解釋清楚每種方法的優缺點和適用場景。在實踐層麵，我更看重的是書中能否提供實際可操作的指導。我希望看到一些具體的算法實現示例，甚至是一些實用的工具庫的介紹，能夠讓我親手嘗試和驗證這些技術。對於我而言，一本好的技術書籍，應該能夠幫助我建立起堅實的理論基礎，同時也能讓我具備解決實際問題的能力，這本書的齣現，無疑給瞭我這樣的期待。

評分☆☆☆☆☆

對於我來說，《語音增強：理論與實踐》這個書名本身就蘊含著一種探索的魅力。我一直認為，一項技術如果不能落地，那麼它的理論再完美也顯得有些虛幻。語音增強，這個概念聽起來就充滿瞭挑戰性，如何在嘈雜的環境中“聽”到“真”的聲音，這背後一定隱藏著許多精妙的科學原理和工程智慧。我希望這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我一步步深入這個領域。我期待在理論部分，能夠理解語音信號的特性，瞭解各種噪聲的來源和模型，以及如何從數學和信號處理的角度來分析和處理它們。而實踐部分，我更是翹首以盼，希望能看到書中介紹具體的算法實現，哪怕是一些僞代碼或者關鍵步驟的演示，都能極大地幫助我理解。我更關注的是，這本書會如何引導我們去解決實際問題，比如在會議室、在街頭、在嘈雜的工廠環境下，如何有效地提升語音的清晰度。我相信，一本好的技術書籍，不僅能傳授知識，更能激發讀者的思考和創新。