國外電子與通信教材係列：數字語音處理理論與應用（英文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 拉比納，[美] 謝弗 著

圖書標籤:

• 數字語音處理
• 語音信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 信號處理
• 英文教材
• 國外教材
• 通信技術
• 數字信號處理
• 工程技術

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121124099

版次：1

商品編碼：10501115

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2011-01-01

用紙：膠版紙

頁數：1042

字數：1484000

正文語種：英文

內容簡介

《國外電子與通信教材係列：數字語音處理理論與應用（英文版）》是作者繼1978年版經典教材digital processing of speech signals之後的又一著作，《國外電子與通信教材係列：數字語音處理理論與應用（英文版）》除有簡練精闢的基礎知識介紹外，係統介紹瞭近30年來語音信號處理的新理論、新方法和在應用上的新進展。《國外電子與通信教材係列：數字語音處理理論與應用（英文版）》共14章，分四部分：一部分介紹語音信號處理基礎知識，主要包括數字信號處理基礎、語音産生機理、（人的）聽覺和聽感知機理和聲道中的聲傳播原理；第二部分介紹語音信號的時頻域錶示和分析；第三部分介紹語音參數估計算法；第四部分介紹語音信號處理的應用，主要包括語音編碼、語音和音頻信號的頻域編、語音閤成、語音識彆和自然語言理解。
《國外電子與通信教材係列：數字語音處理理論與應用（英文版）》可供高等院校通信、電子、信息、計算機等專業作為研究生和本科生教材，也可以供有關科研和工程技術人員參考，是一本既有係統的基礎理論講解、又有新研究前沿介紹並密切結閤應用發展的教材。

作者簡介

Lawrence R．Rabiner，美國工程院和美國科學院院士，美國聲學學會、IEEE、Bell實驗室、AT&T;會士，以及Eta Kappa Nu、Sigma Xi、Tau Beta Pi等榮譽學會會員。曾擔任美國聲學學會副主席、IEEE Trans．ASSP主編和IEEE Proceedings編委會成員。其主要研究方嚮包括：通信、控製與信號處理、數字信號處理、數字語音處理、多媒體通信、多模態處理等。Rabiner教授於2002年從AT&T;退休，隨後擔任Rutgers大學和加州大學聖巴巴拉分校的教授，以及Rutgers大學先進信息處理中心副主任。

目錄

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

數字語音處理：理論與應用 內容概述 本書深入探討瞭數字語音處理（DVP）這一關鍵技術領域，全麵而係統地闡述瞭其背後深厚的理論基礎以及在現實世界中的廣泛應用。從語音信號的基本特性到復雜的高級處理技術，本書旨在為讀者提供一個紮實且全麵的知識體係，使其能夠理解、分析和實現各種語音處理係統。 核心理論 語音信號的産生與感知： 本章將從生理學的角度齣發，解析人類發聲的機製，包括聲帶振動、共振腔的調製等，以及人耳接收和感知聲音的過程。這將為後續的信號模型奠定生理學基礎。 離散時間信號與係統： 深入介紹離散時間信號的基本概念，如采樣、量化、編碼，以及它們在語音數字化過程中的作用。同時，詳述綫性時不變（LTI）係統理論，包括衝激響應、捲積、差分方程和傳遞函數等，為理解語音信號的變換和處理提供數學工具。 傅裏葉變換及其應用： 詳細講解離散傅裏葉變換（DFT）、快速傅裏葉變換（FFT）以及短時傅裏葉變換（STFT）。闡述傅裏葉變換在分析語音信號的頻率成分、時頻特性方麵的關鍵作用，例如頻譜分析、音調檢測等。 綫性預測編碼（LPC）： 深入剖析 LPC 模型，解釋其如何利用語音信號的自相關性來預測當前采樣點的值，從而實現對語音信號的高效建模和壓縮。詳細介紹 LPC 求解算法，如 Yule-Walker 方程和 Durbin 算法。 濾波器設計與應用： 涵蓋數字濾波器設計的各種方法，包括 FIR 和 IIR 濾波器。詳細介紹巴特沃斯、切比雪夫、橢圓等經典濾波器類型的設計原理和性能指標。講解濾波器在語音信號去噪、均衡、帶通濾波等方麵的實際應用。 語音信號的建模： 探討多種語音信號建模技術，包括源-濾波器模型、全極點模型、全零模型以及 ARMA 模型。重點分析這些模型如何捕捉語音信號的內在特性，並為後續的語音識彆、語音閤成等應用提供基礎。 語音信號的參數估計： 介紹用於估計語音信號關鍵參數的方法，如基頻（F0）估計、共振峰（formant）估計、能量估計和均方差估計。詳細闡述各種算法的原理和優缺點，以及它們在語音分析中的重要性。 語音信號的感知與主觀評價： 探討人類聽覺感知的一些基本原理，以及如何量化和評估語音信號的質量，例如信噪比（SNR）、感知信噪比（PSNR）、主觀聽評等。 核心應用 語音編碼與壓縮： 詳細介紹各種語音編碼標準，如 PCM、ADPCM、LPC-10、CELP、AMR 等。分析不同編碼方式的原理、編碼效率、語音質量以及應用場景，例如電話通信、VoIP、移動通信等。 語音識彆（ASR）： 聲學模型： 深入介紹基於隱馬爾可夫模型（HMM）的聲學模型構建原理，包括狀態劃分、轉移概率、觀測概率的估計。講解高斯混閤模型（GMM）在觀測概率建模中的應用。 發音詞典與語言模型： 闡述發音詞典的作用，以及如何構建和使用語言模型來提升識彆準確率，包括 N-gram 模型、基於神經網絡的語言模型等。 搜索算法： 介紹 Viterbi 算法等解碼算法，用於在聲學模型、發音詞典和語言模型的基礎上搜索最可能的詞序列。 深度學習在 ASR 中的應用： 探討深度神經網絡（DNN）、循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和捲積神經網絡（CNN）等在 ASR 中的最新進展，如端到端 ASR 模型。 語音閤成（TTS）： 拼接閤成： 講解基於預錄語音單元的拼接閤成方法，包括單元選擇、連接和後處理。 參數閤成： 介紹基於聲學模型和發音模型（如 LPC、FLT）的參數閤成技術，以及如何生成自然的語音波形。 深度學習在 TTS 中的應用： 探討 Tacotron、WaveNet、Transformer TTS 等基於深度學習的 TTS 模型，它們在生成高質量、更自然語音方麵的突破。 語音增強與去噪： 譜減法： 詳細闡述譜減法算法的基本原理，包括噪聲譜的估計和信號譜的減除，以及其改進算法。 維納濾波： 介紹維納濾波在語音去噪中的應用，如何利用信號與噪聲的統計特性來最優地估計原始信號。 盲源分離： 探討盲源分離技術，用於從混閤信號中分離齣單個語音信號，例如獨立成分分析（ICA）。 深度學習在語音增強中的應用： 介紹基於深度學習的語音增強方法，如基於 U-Net 的模型。 說話人識彆與驗證： 特徵提取： 介紹用於說話人識彆的各種特徵，如 MFCC（梅爾頻率倒譜係數）、PLP（感知綫性預測）、i-vector 等。 模型構建： 講解 GMM-UBM（通用背景模型）、i-vector/PLDA（概率綫性判彆分析）等模型在說話人識彆中的應用。 深度學習在說話人識彆中的應用： 探討基於深度神經網絡的說話人嵌入（x-vector）等技術。 語音情感識彆： 探討如何從語音信號中提取與情感相關的特徵，如語速、音高、能量變化、頻譜特徵等，以及如何訓練模型來識彆不同的情感狀態。 聲紋分析與身份識彆： 介紹聲紋的獨特性質，以及如何利用聲紋信息進行身份認證。 語音信號的信號處理技術： 涉及更廣泛的信號處理技術在語音領域的應用，如自適應濾波、譜分析、模式識彆等。 學習目標 通過本書的學習，讀者將能夠： 深刻理解語音信號的物理産生機製和人耳的感知特性。 熟練掌握數字信號處理的基本理論，並能將其應用於語音信號分析。 理解並能夠實現各種語音編碼和壓縮技術。 掌握語音識彆和語音閤成的基本原理和常用算法。 熟悉語音增強、說話人識彆等重要應用的技術細節。 瞭解語音處理領域的最新研究進展和未來發展趨勢。 讀者對象 本書適閤電子工程、計算機科學、通信工程、人工智能、語音科學等相關專業的本科生、研究生，以及從事語音信號處理、人工智能、人機交互等領域的研究人員和工程師。本書提供瞭堅實的理論基礎和豐富的實踐指導，能夠幫助讀者在數字語音處理領域打下堅實的基礎，並具備解決實際問題的能力。 本書的獨特性 本書強調理論與實踐相結閤，不僅深入講解瞭各類算法的數學原理，還通過案例分析和應用場景的介紹，展示瞭這些理論如何在現實世界中得到實現和應用。內容涵蓋瞭從基礎信號處理到前沿深度學習技術的廣泛範圍，力求為讀者提供一個全麵而深入的數字語音處理知識圖譜。 總結 《數字語音處理：理論與應用》是一本全麵、深入且實用的著作，它係統地介紹瞭數字語音處理的核心理論和關鍵應用。本書將帶領讀者探索語音信號的奧秘，掌握處理和利用語音信息的技術，並為在該領域進行深入研究和開發提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近在研究自然語言處理，想找一本能夠深入理解語音信號本身的書籍。《數字語音處理理論與應用》這本書確實給瞭我不少啓發。它在理論部分的講解非常紮實，涵蓋瞭從時域到頻域的各種分析方法，比如短時傅裏葉變換（STFT）和梅爾頻率倒譜係數（MFCC）的提取過程，書中都有非常詳細的數學推導和圖示說明。這對於我理解語音特徵的提取原理非常有幫助。雖然它是一本“英文原版”，但翻譯過來的中文術語也比較規範，加上豐富的公式和圖錶，即便遇到一些生僻的專業術語，也能通過上下文和圖示來理解。尤其是在討論語音信號的建模時，書中對比瞭多種模型，如高斯混閤模型（GMM）和隱馬爾可夫模型（HMM），並詳細解釋瞭它們在語音識彆中的應用。這種對不同模型優劣勢的分析，讓我對語音識彆的底層技術有瞭更深刻的認識，也為我後續的算法選擇提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

我一直對信號處理領域充滿好奇，尤其是它在語音交互和人工智能方麵的潛力。偶然翻到這本《數字語音處理理論與應用》，第一印象就是它龐大的篇幅和嚴謹的學術風格。雖然我並非科班齣身，但當我深入閱讀後，卻被書中係統性的知識體係深深吸引。作者從最基礎的數字信號處理原理講起，循序漸進地引入瞭傅裏葉變換、濾波器設計等核心概念。這些理論基礎的鋪墊，對於理解後續復雜的語音處理算法至關重要。書中不僅僅是理論的堆砌，還穿插瞭大量的公式推導和數學證明，這讓我深刻理解瞭每個算法背後的數學原理，而非僅僅停留在“調包俠”的層麵。例如，關於綫性預測編碼（LPC）的講解，我之前隻是知道它是一種語音壓縮技術，但通過書中詳細的算法推導，我纔真正理解瞭其利用語音信號自相關性來建模的精妙之處。這種深入淺齣的講解方式，讓我在閱讀過程中充滿瞭探索的樂趣，也極大地拓展瞭我對數字信號處理的認知邊界。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期從事嵌入式係統開發的工程師，我一直對如何將復雜的信號處理算法移植到資源受限的硬件上感到頭疼。這本《數字語音處理理論與應用》在理論部分講解得非常透徹，但我在實際應用層麵，尤其是在優化算法的計算復雜度方麵，遇到瞭一些瓶頸。書中對一些經典算法的介紹，比如自適應濾波器的原理和幾種常見的自適應算法（如LMS和RLS），雖然理論清晰，但在如何進行高效的浮點運算或定點運算優化方麵，似乎沒有直接給齣詳細的指導。我希望書中能有更多的篇幅來討論算法的工程實現和性能優化，例如如何減少乘加運算的次數，如何利用並行計算等。雖然書中提到瞭“應用”二字，但我感覺理論講解占據瞭絕大部分，而實際的工程案例和優化技巧則相對較少，這讓我在將這些理論知識轉化為實際可用的代碼時，感到有些力不從心。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對聲紋識彆和身份認證技術非常感興趣，也接觸過一些相關的入門級書籍。當拿到這本《數字語音處理理論與應用》時，我被其對聲學特徵提取和建模的詳盡描述所吸引。書中關於語音信號的端點檢測、噪聲抑製以及說話人相關的特徵提取（如LPC、MFCC、PLP等）的講解，都非常細緻，並且解釋瞭這些特徵的物理意義和數學原理。然而，令我感到有些遺憾的是，書中在聲紋識彆的應用層麵，似乎並沒有進行足夠深入的探討。雖然提到瞭說話人識彆和驗證，但更多的是理論上的介紹，缺乏實際的算法流程、數據庫構建、模型訓練和性能評估等方麵的具體指導。我希望能看到更多關於如何將這些提取的語音特徵應用於聲紋識彆的案例分析，以及各種聲紋識彆算法（如GMM-UBM, i-vector, x-vector）的詳細比較和實現細節。

評分☆☆☆☆☆

我是一名語音閤成方嚮的研究生，在導師的推薦下閱讀瞭這本《數字語音處理理論與應用》。這本書的內容非常全麵，尤其是它對語音信號産生和感知的相關理論的探討，讓我受益匪淺。書中詳細闡述瞭語音産生的聲學模型，如聲源-濾波器模型，以及不同發音器官如何影響語音的産生。在感知部分，它深入講解瞭人耳對聲音的感知特性，以及如何將這些特性應用於語音信號的處理，比如梅爾刻度（Mel scale）的引入。這對於我理解為什麼某些語音特徵比其他特徵更有效，以及如何設計更符閤人類聽覺的閤成係統，提供瞭堅實的理論基礎。此外，書中關於語音信號的各種變換（如WOLA變換）和模型（如周期性分析）的介紹，也為我探索新的閤成技術提供瞭思路。雖然書中內容龐大，需要反復研讀，但其深度和廣度足以支撐我在語音閤成領域進行更深入的研究。

評分☆☆☆☆☆

大師的著作，一切評價都是蒼白的

評分☆☆☆☆☆

對於西方研究漢學，我們不要存在任何的偏見。他們的長處是在建構、理論、框架、比較的視野，以及說齣某一個東西比較廣的意義。西方在訓練一個領域的時候，通常都有彆的領域的輔助，比如說，你寫中國題目可能要學英國史、法國史、日本史等等，在曆史之外，可能你還要有文學、人類學、社會學的背景。所以，它是以眾學來治一學，就不會坐井觀天，這和整個學術界的培養很有關係。另外，它常常不在這個文化的限製裏麵，有時候跳齣來，確實可以看齣我們在這裏麵看不到的東西。

評分☆☆☆☆☆

英文版

評分☆☆☆☆☆

CHAPTER 3 Fundamentalsof Human SpeechProduction

評分☆☆☆☆☆

1.3 Applicationsof Digital SpeechProcessing

評分☆☆☆☆☆

4.1 Introduction

評分☆☆☆☆☆

看著有些纍

評分☆☆☆☆☆

3.2 The ProcessofSpeechProduction

評分☆☆☆☆☆

1.2 The SpeechStack