高等院校通信与信息专业规划教材：现代语音处理技术及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张雄伟 等 著

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• 现代语音
• 数字信号处理
• 语音识别
• 语音编码

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111127956

版次：1

商品编码：10057445

品牌：机工出版

包装：平装

开本：16开

出版时间：2003-08-01

用纸：胶版纸

页数：320

字数：512000

正文语种：中文

内容简介

　　《现代语音处理技术及应用》从人类的发声机理和听觉机理出发，全面系统地介绍了现代语音信号处理的基础、原理、方法与应用。首先介绍了语音信号的基本性质和数学模型；详细阐述了短时时域处理技术、变换域分析、线性预测分析。矢量量化的基本原理与方法；重点介绍了语音编码、语音识别、语音合成和语音增强等语音处理的几项最重要的技术；最后介绍了语音通信应用中的几个关键技术和实时语音处理系统设计的基本方法。着眼于语音信号处理的新发展，《现代语音处理技术及应用》还对信号处理领域的小波、混饨、分形以及人工神经网络等新技术新方法在语音信号处理中的应用进行了讨论。附录部分给出了语音处理有关技术的理论推导及一些实用的C程序和MATLAB程序的实例，供相关人员学习应用时参考。
　　《现代语音处理技术及应用》内容广泛，重点突出，原理阐述深入浅出，注重理论与实际应用的结合，可读性强。《现代语音处理技术及应用》可作为高等院校通信工程、电子工程、信息工程等专业高年级本科生和信号与信息处理、通信与信息系统等学科研究生的教材，也可供语音处理和信息技术研究的科研及工程人员参考。

目录

第1章 绪论
1.1 概述
1.2 语音处理的研究方法
1.3 语音处理的应用
1.4 本书的内容与组织
1.5 习题

第2章 语音信号处理基础
2.1 语音的波形及特性
2.2 语音的产生
2.3 汉语语音的基本特性
2.4 语音信号的简化数字模型
2.5 听觉系统和听觉特性
2.6 小结
2.7 习题

第3章 语音信号的时域分析
3.1 概述
3.2 语音短时分析技术
3.3 短时能量和平均幅度
3.4 短时平均过零率
3.5 短时自相关分析
3.6 语音端点检测
3.7 基音周期估计
3.8 小结
3.9 习题

第4章 语音信号的变换分析
4.1 语音信号的频域分析
4.2 语音信号的同态处理
4.3 语音信号的非线性处理
4.4 分形内插语音编码算法
4.5 小结
4.6 习题

第5章 语音信号线性预测分析
5.1 LP分析的基本原理
5.2 LP正则方程的自相关解法和自协方差解法
5.3 模型增益G的确定
5.4 线谱对LSP分析
5.5 LP导出的其他语音参数
5.6 LP分析的频域解释
5.7 小结
5.8 习题

第6章 矢量量化
6.1 概述
6.2 无记忆矢量量化器
6.3 有记忆矢量量化器
6.4 特片矢量及失真测度
6.5 小结
6.6 习题

第7章 语音编码
7.1 语音编码的基本概念
7.2 波形编码
7.3 参数编码和混合编码
7.4 混合激励线性预测MELP
7.5 语音编码的质量评估
7.6 小结
7.7 习题

第8章 语音识别
8.1 概述
8.2 动态时间规整
8.3 隐马尔可夫模型
8.4 HMM的基本问题
8.5 连续HMM和半连续HMM
8.6 HMM相似度的比较
8.7 HMM的应用
8.8 孤立词识别
8.9 连接词识别
8.10 连续语音识别
8.11 说话人自适应技术
8.12 关键词确认
8.13 说话人识别
8.14 人工神经网络在语音识别中的应用
8.15 鲁校语音识别的研究
8.16 小结
8.17 习题

第9章 语音合成
9.1 概述
9.2 文-语转换系统
9.3 文本分析
9.4 韵律生成
9.5 语音生成
9.6 小结
9.7 习题

第10章 语音增强
10.1 概述
10.2 基于语音谱特征的谐波增强算法
10.3 基于短时谱估计的增强算法
10.4 基于信号子空间的增强算法
10.5 基于语音生成模型的增强算法
10.6 语音增强的新发展
10.7 小结
10.8 习题

第11章 语音通信应用中的关键技术
11.1 不连续传输DTX
11.2 语音激活检测VAD
11.3 回波抵消
11.4 声码器同步
11.5 纠错编码
11.6 小结
11.7 习题

第12章 语音处理的实时实现
12.1 DSP语音处理系统
12.2 可编程DSP芯片应用基础
12.3 CCS DSP集成开发环境
12.4 一个基于TMS320VC5409 DSP应用系统的开发
12.5 小结
12.6 习题

附录

前言/序言

声音的奥秘：现代语音处理技术与应用 引言 在信息爆炸的时代，声音作为人类最直接、最自然的交流方式，其信息承载量和情感表达力依然无可替代。从日常的语音通话、音乐欣赏，到新兴的人工智能交互、智能家居控制，再到专业领域的声纹识别、医疗诊断，现代语音处理技术正以前所未有的深度和广度渗透到我们生活的方方面面。它不仅仅是对声音信号进行简单的记录和播放，更是通过复杂的算法和强大的计算能力，赋予机器理解、分析、生成和操控声音的能力。 本书旨在深入浅出地剖析现代语音处理的核心技术，并系统性地展现其在不同领域的创新应用。我们期望通过对声音本质的探索、对信号处理理论的解读、对机器学习算法的阐释，以及对实际工程实现的展示，为读者构建一个全面而深刻的语音处理知识体系。本书并非对某一特定教材内容的复述，而是以一个更加宏观的视角，探讨语音技术的发展脉络、关键理论以及前沿趋势，力求让读者理解“为什么”和“怎么做”，而非仅仅掌握“是什么”。 第一篇：声音的本质与信号的表达 万事万物皆有其本源，声音也不例外。本篇将从声学的基本原理出发，揭示声音是如何产生的，又是如何以波的形式进行传播的。我们将深入理解声波的物理特性，如频率、振幅、相位等，以及它们在人耳感知中所扮演的角色。 声音的物理学基础： 了解声源（如声带、乐器）的振动机制，以及空气或其他介质的弹性振动如何形成声波。我们将探讨不同介质对声音传播的影响，以及回声、共鸣等现象的声学解释。 人耳的听觉感知： 声音的感知是一个复杂的主观过程。我们将介绍人耳的结构和听觉生理机制，以及人耳如何将声波信号转化为神经电信号。理解响度、音调、音色等听觉属性与声波物理参数之间的关系，将有助于我们更有效地处理和复现声音。 数字信号处理的基石： 现代语音处理离不开数字化的声音信号。本篇将详细介绍声音信号的采样、量化和编码过程，以及数字信号的基本概念，如离散时间信号、采样定理等。理解这些基础概念是掌握后续高级算法的前提。 时域与频域的变换： 声音信号在时域和频域上都蕴含着丰富的信息。我们将介绍傅里叶变换及其变种（如快速傅里叶变换 FFT），使读者能够理解如何将一个复杂的声音信号分解成一系列简单的正弦波分量。频域分析对于识别语音的音素、音调等关键特征至关重要。 语音信号的特征提取： 为了让计算机能够“理解”语音，我们需要从中提取有意义的特征。本篇将介绍常用的语音特征提取方法，如短时能量、过零率、自相关函数、以及各种频域特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。这些特征是后续语音识别、说话人识别等任务的基础。 第二篇：核心处理技术与算法解析 掌握了声音的信号表达方式，我们便可以进入声音处理的核心技术领域。本篇将系统性地介绍实现语音理解和操控的关键算法和模型。 语音信号的预处理： 原始的语音信号往往受到噪声、回声等干扰。本篇将探讨各种语音增强和去噪技术，如谱减法、维纳滤波、以及基于深度学习的噪声抑制方法，旨在提升语音信号的质量和可识别度。 语音识别（ASR）： 将人类语音转化为文本是语音处理中最具挑战性的任务之一。我们将深入剖析统计建模方法，如隐马尔可夫模型（HMM）与高斯混合模型（GMM）的结合，以及其在早期语音识别系统中的应用。 深度学习在语音识别中的革新： 近年来，深度学习极大地推动了语音识别的准确率。本篇将详细介绍基于深度神经网络（DNN）、循环神经网络（RNN，特别是LSTM和GRU）、以及卷积神经网络（CNN）的声学模型和语言模型。我们将探讨端到端（End-to-End）的语音识别架构，以及Attention机制和Transformer模型在提升识别性能方面的作用。 语音合成（TTS）： 让机器能够用自然、流畅的语音进行表达，是语音合成的目标。本篇将介绍传统的统计参数语音合成方法，以及基于深度学习的端到端语音合成技术，如Tacotron、WaveNet、以及更先进的生成对抗网络（GAN）在语音合成中的应用。我们将关注如何合成具有情感、语调和个性的语音。 说话人识别与验证： 区分不同的说话人，或者验证特定说话人的身份，是语音处理中的重要安全和身份认证技术。本篇将介绍基于声纹特征提取和比对的说话人识别方法，以及深度学习模型（如i-vectors、x-vectors）在提升说话人识别精度方面的贡献。 语音分离与增强： 在多人对话或存在背景噪声的环境下，将目标语音从混合信号中分离出来，是实现高效语音交互的关键。本篇将介绍传统的分离算法，以及基于深度学习的分离技术，如深度神经网络和复数域信号处理在分离中的应用。 第三篇：前沿技术与交叉应用 随着技术的不断发展，语音处理正与人工智能、信号处理、计算语言学等多个学科深度融合，涌现出诸多令人兴奋的前沿技术和创新应用。 情感计算与语音情感识别： 声音不仅传递信息，更承载着丰富的情感。本篇将探讨如何从语音信号中提取情感特征，并利用机器学习模型进行情感识别，从而让机器更准确地理解和回应人类的情绪。 自然语言处理（NLP）与语音的结合： 语音识别只是第一步，理解语音所传达的语义信息，才是实现智能交互的关键。本篇将介绍语音识别与自然语言理解（NLU）的协同工作，以及如何构建智能对话系统、问答系统等。 语音指令与人机交互： 语音指令已成为智能设备最便捷的交互方式之一。本篇将探讨语音命令的解析、意图识别，以及如何设计高效、鲁棒的语音用户界面，提升用户体验。 声学场景分析： 除了识别语音内容，识别声音所处的环境，如会议室、街道、车辆等，也对理解语音信息至关重要。本篇将介绍声学场景分类技术及其在智能助手、安防监控等领域的应用。 医疗健康领域的语音应用： 语音在医疗领域的潜力巨大，如通过语音分析辅助诊断帕金森病、阿尔茨海默病等神经系统疾病，以及利用语音进行远程医疗咨询和健康监测。 教育与娱乐领域的语音创新： 智能语音辅导、语言学习应用、个性化音乐推荐、交互式游戏等，都离不开强大的语音处理技术。本篇将展示这些令人兴奋的应用场景。 语音技术的伦理与挑战： 任何强大的技术都伴随着伦理和社会挑战。本篇将讨论语音技术的隐私保护、数据安全、偏见问题以及负责任的AI发展等重要议题。 结语 声音，是连接万物、传递思想的桥梁。现代语音处理技术，正以前所未有的力量，重新定义我们与信息、与世界互动的方式。本书所涵盖的内容，旨在为你打开一扇通往声音世界的大门，让你理解声音的原理，掌握处理的技巧，并洞察未来的发展趋势。我们希望通过这次知识的探索之旅，激发你对语音技术的浓厚兴趣，并为你在这个充满活力和创新潜力的领域中，找到属于自己的位置，贡献自己的智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度是我在同类书籍中罕见的。作者在探讨语音识别的各个子问题时，并没有停留在表面，而是深入挖掘了背后的数学模型和算法原理。例如，在讲授隐马尔可夫模型（HMM）在语音识别中的应用时，作者详细推导了前向算法、后向算法以及维特比算法，并用清晰的数学语言解释了模型参数的估计过程（Baum-Welch算法）。这对于我这样的读者来说，无疑是一次深入的学习体验。我能够清晰地理解，为什么HMM能够有效地捕捉语音的序列特性，以及它是如何通过概率建模来解决语音识别中的不确定性问题的。书中对声学模型和语言模型的结合方式也进行了深入的阐述，解释了如何利用这些模型来构建一个完整的语音识别系统。虽然部分数学推导对于非专业背景的读者来说可能稍显复杂，但作者通过大量的解释和示例，力求让读者理解每一步的逻辑。这本书记载的知识，对于我理解当前主流的语音识别技术背后是如何运作的，起到了至关重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计颇具匠心，传递出一种严谨而又不失活力的学术氛围。当我翻开它时，立刻被其清晰的结构和系统性的编排所吸引。第一部分深入浅出地介绍了语音信号的数字表示和基本处理方法，比如采样、量化、傅里叶变换等，这些概念的讲解逻辑性很强，即使是初学者也能循序渐进地理解。书中穿插的大量图示和表格，将抽象的概念具象化，极大地降低了学习门槛。举个例子，关于语音信号的傅里叶分析部分，作者并没有仅仅给出数学公式，而是通过不同频率成分的叠加来可视化地展示了语音信号的频谱特性，这对于我这样的读者来说，是理解“声音的频率构成”这一核心概念的绝佳方式。更令人称道的是，作者在介绍每个基本概念后，都会联系实际应用，比如语音信号的采集与存储，是如何影响后续处理效果的。这让我意识到，理论知识的学习不仅仅是抽象的数学推导，更是为了更好地解决实际工程问题。尽管我还没有深入到书的后半部分，但仅凭前期的铺垫，我就已经对这本书的专业性和深度有了初步的认识，并对其后续内容的讲解充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践指导性令我印象深刻。在介绍语音信号处理的各种算法时，作者并未止步于理论阐述，而是提供了相当详细的实现细节和代码示例。比如，在讲解语音特征提取（如MFCC）时，书中不仅解释了 Mel 滤波器的原理和计算方法，还给出了 C++ 或 Python 的代码片段，可以直接用来提取语音信号的特征。这对于我这样的学生来说，实在是太有价值了。我可以直接将这些代码应用到自己的项目或者课程作业中，快速验证理论的有效性，并且在实践中加深对算法的理解。书中还介绍了一些常用的语音处理库和工具，以及如何利用它们来构建简单的语音应用，例如语音命令识别或者语音合成。这种理论与实践紧密结合的编排方式，让我觉得这本书不仅仅是一本教科书，更是一本能够指导我完成实际工程项目的宝典。我计划在学习完相关理论后，尝试书中介绍的案例，将其中的技术应用到我的毕业设计中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的另一大亮点在于其对语音信号处理在不同应用领域结合的探讨。作者并没有将语音技术孤立地讲解，而是花了不少篇幅来阐述其在智能客服、医疗诊断、教育辅助以及人机交互等领域的实际应用案例。例如，在智能客服方面，书中详细介绍了如何利用语音识别和自然语言处理技术，构建能够理解用户意图并进行智能应答的系统；在医疗诊断领域，则提及了如何通过分析患者的语音特征来辅助疾病的早期筛查。这些案例的介绍，让我深刻体会到语音技术强大的实用价值和广阔的应用前景。书中并没有简单罗列应用，而是深入剖析了每个应用场景对语音技术提出的具体需求，以及相应的技术挑战和解决方案。这种“技术服务于应用”的视角，让我更加清晰地认识到，学习这些语音处理技术，不仅仅是为了掌握理论知识，更是为了能够创造出有实际价值的产品。这种前瞻性的视野，对于指导我未来的学习和职业规划非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

对于本书在语音合成部分的内容，我感到非常惊艳。作者以非常前沿的视角，介绍了近年来语音合成技术的发展。从传统的参数合成和拼接合成，到如今深度学习驱动的端到端生成模型，书中的讲解层层递进，非常清晰。特别是在讲解 Tacotron、WaveNet 等模型时，作者不仅阐述了它们的核心思想和网络结构，还深入分析了它们在生成自然流畅语音方面的优势，以及在韵律、情感等方面所能达到的精细控制。我尤其对书中关于多说话人语音合成的讨论很感兴趣，它解释了如何通过引入说话人嵌入向量来生成不同人的声音，这对于个性化语音助手等应用具有重要的现实意义。虽然深度学习模型部分的技术细节非常前沿，但作者依然保持了较高的可读性，并通过示意图和数学公式相结合的方式，帮助读者理解模型的工作流程。这本书让我对语音合成技术的未来发展有了更深刻的认识，也激发了我进一步探索这一领域的兴趣。