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胡航 著

图书标签:

• 信号处理
• 语音信号
• 现代信号处理
• 数字信号处理
• 通信工程
• 模式识别
• 机器学习
• 音频处理
• 算法
• 工程技术

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121226250

版次：01

商品编码：11507239

包装：平装

丛书名： 工业和信息产业科技与教育专著出版资金资助出版

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：440

正文语种：中文

内容简介

　　本书系统介绍了语音信号处理的基础、原理、方法、应用、新理论、新成果与新技术，以及该研究领域的背景知识、研究现状、应用前景和发展趋势。
　　全书分三篇共17章。第一篇语音信号处理基础，包括第1章绪论，第2章语音信号处理的基础知识；第二篇语音信号分析，包括第3章时域分析，第4章短时傅里叶分析，第5章倒谱分析与同态滤波，第6章线性预测分析，第7章语音信号的非线性分析，第8章语音特征参数检测与估计，第9章矢量量化，第10章隐马尔可夫模型；第三篇语音信号处理技术与应用，包括第11章语音编码，第12章语音合成，第13章语音识别，第14章说话人识别和语种辨识，第15章智能信息处理技术在语音信号处理中的应用，第16章语音增强，第17章基于麦克风阵列的语音信号处理。
　　本书体系完整，结构严谨；系统性强，层次分明；内容深入浅出，原理阐述透彻；取材广泛，繁简适中；内容丰富而新颖；联系实际应用。

作者简介

胡航，博士，哈尔滨工业大学电子信息学院副教授，主要教授《信号与系统》、《数字信号处理》等课程，研究方向为现代语音信号处理。

目录

目 录
第一篇 语音信号处理基础

第1章 绪论 1
1．1 语音信号处理的发展历史 1
1．2 语音信号处理的主要研究内容及发展
概况 3
1．3 本书的内容 7
思考与复习题 8
第2章 语音信号处理的基础知识 9
2．1 概述 9
2．2 语音产生的过程 9
2．3 语音信号的特性 12
2．3．1 语言和语音的基本特性 12
2．3．2 语音信号的时间波形和频谱特性 13
2．3．3 语音信号的统计特性 15
2．4 语音产生的线性模型 16
2．4．1 激励模型 17
2．4．2 声道模型 18
2．4．3 辐射模型 20
2．4．4 语音信号数字模型 21
2．5 语音产生的非线性模型 22
2．5．1 FM-AM模型的基本原理 22
2．5．2 Teager能量算子 22
2．5．3 能量分离算法 23
2．5．4 FM-AM模型的应用 24
2．6 语音感知 24
2．6．1 听觉系统 24
2．6．2 神经系统 25
2．6．3 语音感知 26
思考与复习题 29

第二篇 语音信号分析

第3章 时域分析 30
3．1 概述 30
3．2 数字化和预处理 31
3．2．1 取样率和量化字长的选择 31
3．2．2 预处理 33
3．3 短时能量分析 34
3．4 短时过零分析 36
3．5 短时相关分析 39
3．5．1 短时自相关函数 39
3．5．2 修正的短时自相关函数 40
3．5．3 短时平均幅差函数 42
3．6 语音端点检测 42
3．6．1 双门限前端检测 43
3．6．2 多门限过零率前端检测 43
3．6．3 基于FM-AM模型的端点检测 43
3．7 基于高阶累积量的语音端点检测 44
3．7．1 噪声环境下的端点检测 44
3．7．2 高阶累积量与高阶谱 44
3．7．3 基于高阶累积量的端点检测 46
思考与复习题 48
第4章 短时傅里叶分析 50
4．1 概述 50
4．2 短时傅里叶变换 50
4．2．1 短时傅里叶变换的定义 50
4．2．2 傅里叶变换的解释 51
4．2．3 滤波器的解释 54
4．3 短时傅里叶变换的取样率 55
4．4 语音信号的短时综合 56
4．4．1 滤波器组求和法 56
4．4．2 FFT求和法 58
4．5 语谱图 59
思考与复习题 61
第5章 倒谱分析与同态滤波 62
5．1 概述 62
5．2 同态信号处理的基本原理 62
5．3 复倒谱和倒谱 63
5．4 语音信号两个卷积分量复倒谱的性质 64
5．4．1 声门激励信号 64
5．4．2 声道冲激响应序列 65
5．5 避免相位卷绕的算法 66
5．5．1 微分法 67
5．5．2 最小相位信号法 67
5．5．3 递推法 69
5．6 语音信号复倒谱分析实例 70
5．7 Mel频率倒谱系数 72
思考与复习题 73
第6章 线性预测分析 74
6．1 概述 74
6．2 线性预测分析的基本原理 74
6．2．1 基本原理 74
6．2．2 语音信号的线性预测分析 75
6．3 线性预测方程组的建立 76
6．4 线性预测分析的解法(1)―自相关和
协方差法 77
6．4．1 自相关法 78
6．4．2 协方差法 79
6．4．3 自相关和协方差法的比较 80
6．5 线性预测分析的解法(2)―格型法 81
6．5．1 格型法基本原理 81
6．5．2 格型法的求解 83
6．6 线性预测分析的应用―LPC谱估计和
LPC复倒谱 85
6．6．1 LPC谱估计 85
6．6．2 LPC复倒谱 87
6．6．3 LPC谱估计与其他谱分析方法的
比较 88
6．7 线谱对(LSP)分析 89
6．7．1 线谱对分析原理 89
6．7．2 线谱对参数的求解 91
6．8 极零模型 91
思考与复习题 93
第7章 语音信号的非线性分析 94
7．1 概述 94
7．2 时频分析 94
7．2．1 短时傅里叶变换的局限 95
7．2．2 时频分析 96
7．3 小波分析 97
7．3．1 概述 97
7．3．2 小波变换的定义 97
7．3．3 典型的小波函数 99
7．3．4 离散小波变换 100
7．3．5 小波多分辨分析与Mallat算法 100
7．4 基于小波的语音分析 101
7．4．1 语音分解与重构 101
7．4．2 清/浊音判断 102
7．4．3 语音去噪 102
7．4．4 听觉系统模拟 103
7．4．5 小波包变换在语音端点检测中的
应用 103
7．5 混沌与分形 104
7．6 基于混沌的语音分析 105
7．6．1 语音信号的混沌性 105
7．6．2 语音信号的相空间重构 106
7．6．3 语音信号的Lyapunov指数 108
7．6．4 基于混沌的语音、噪声判别 109
7．7 基于分形的语音分析 110
7．7．1 概述 110
7．7．2 语音信号的分形特征 111
7．7．3 基于分形的语音分割 112
思考与复习题 113
第8章 语音特征参数估计 114
8．1 基音估计 114
8．1．1 自相关法 115
8．1．2 并行处理法 117
8．1．3 倒谱法 118
8．1．4 简化逆滤波法 120
8．1．5 高阶累积量法 122
8．1．6 小波变换法 123
8．1．7 基音检测的后处理 124
8．2 共振峰估计 125
8．2．1 带通滤波器组法 125
8．2．2 DFT法 126
8．2．3 倒谱法 127
8．2．4 LPC法 129
8．2．5 FM-AM模型法 130
思考与复习题 131
第9章 矢量量化 132
9．1 概述 132
9．2 矢量量化的基本原理 133
9．3 失真测度 134
9．3．1 欧氏距离―均方误差 135
9．3．2 LPC失真测度 135
9．3．3 识别失真测度 137
9．4 最佳矢量量化器和码本的设计 137
9．4．1 矢量量化器最佳设计的两个条件 137
9．4．2 LBG算法 138
9．4．3 初始码书生成 138
9．5 降低复杂度的矢量量化系统 139
9．5．1 无记忆的矢量量化系统 140
9．5．2 有记忆的矢量量化系统 142
9．6 语音参数的矢量量化 144
9．7 模糊矢量量化 145
9．7．1 模糊集概述 146
9．7．2 模糊矢量量化 147
9．8 遗传矢量量化 148
9．8．1 遗传算法 148
9．8．2 遗传矢量量化 150
思考与复习题 151
第10章 隐马尔可夫模型 152
10．1 概述 152
10．2 隐马尔可夫模型的引入 153
10．3 隐马尔可夫模型的定义 155
10．4 隐马尔可夫模型三个问题的求解 156
10．4．1 概率的计算 157
10．4．2 HMM的识别 159
10．4．3 HMM的训练 160
10．4．4 EM算法 161
10．5 HMM的选取 162
10．5．1 HMM的类型选择 162
10．5．2 输出概率分布的选取 163
10．5．3 状态数的选取 163
10．5．4 初值选取 163
10．5．5 训练准则的选取 165
10．6 HMM应用与实现中的一些问题 166
10．6．1 数据下溢 166
10．6．2 多输出(观察矢量序列)情况 166
10．6．3 训练数据不足 167
10．6．4 考虑状态持续时间的HMM 168
10．7 HMM的结构和类型 170
10．7．1 HMM的结构 170
10．7．2 HMM的类型 172
10．7．3 按输出形式分类 173
10．8 HMM的相似度比较 174
思考与复习题 175

第三篇 语音信号处理技术与应用

第11章 语音编码 176
11．1 概述 176
11．2 语音信号的压缩编码原理 178
11．2．1 语音压缩的基本原理 178
11．2．2 语音通信中的语音质量 179
11．2．3 两种压缩编码方式 180
11．3 语音信号的波形编码 180
11．3．1 PCM及APCM 180
11．3．2 预测编码及自适应预测编码 183
11．3．3 ADPCM及ADM 185
11．3．4 子带编码(SBC) 187
11．3．5 自适应变换编码(ATC) 189
11．4 声码器 191
11．4．1 概述 191
11．4．2 声码器的基本结构 192
11．4．3 通道声码器 192
11．4．4 同态声码器 194
11．5 LPC声码器 195
11．5．1 LPC参数的变换与量化 196
11．5．2 LPC-10 197
11．5．3 LPC-10e 198
11．5．4 变帧率LPC声码器 199
11．6 各种常规语音编码方法的比较 200
11．6．1 波形编码的信号压缩技术 200
11．6．2 波形编码与声码器的比较 200
11．6．3 各种声码器的比较 201
11．7 基于LPC模型的混合编码 201
11．7．1 混合编码采用的技术 202
11．7．2 MPLPC 204
11．7．3 RPELPC 207
11．7．4 CELP 209
11．7．5 CELP的改进形式 211
11．7．6 基于分形码本的CELP 213
11．8 基于正弦模型的混合编码 214
11．8．1 正弦变换编码 215
11．8．2 多带激励(MBE)编码 215
11．9 极低速率语音编码 217
11．9．1 400～1．2kb/s数码率的声码器 217
11．9．2 识别-合成型声码器 218
11．10 语音编码的性能指标 219
11．11 语音编码的质量评价 221
11．11．1 主观评价方法 221
11．11．2 客观评价方法 222
11．11．3 主客观评价方法的结合 225
11．11．4 基于多重分形的语音质量评价 226
11．12 语音编码国际标准 227
11．13 语音编码与图像编码的关系 228
小结 229
思考与复习题 229
第12章 语音合成 231
12．1 概述 231
12．2 语音合成原理 232
12．2．1 语音合成的方法 232
12．2．2 语音合成的系统特性 234
12．3 共振峰合成 235
12．3．1 共振峰合成原理 235
12．3．2 共振峰合成实例 237
12．4 LPC合成 237
12．5 PSOLA语音合成 239
12．5．1 概述 239
12．5．2 PSOLA的原理 240
12．5．3 PSOLA的实现 240
12．5．4 PSOLA的改进 242
12．5．5 PSOLA语音合成系统的发展 243
12．6 文语转换系统 243
12．6．1 组成与结构 243
12．6．2 文本分析 244
12．6．3 韵律控制 245
12．6．4 语音合成 248
12．6．5 TTS系统的一些问题 248
12．7 基于HMM的参数化语音合成 249
12．8 语音合成的研究现状和发展趋势 253
12．9 语音合成硬件简介 255
思考与复习题 256
第13章 语音识别 257
13．1 概述 257
13．2 语音识别原理 260
13．3 动态时间规整 264
13．4 基于有限状态矢量量化的语音识别 266
13．5 孤立词识别系统 267
13．6 连接词识别 270
13．6．1 基本原理 270
13．6．2 基于DTW的连接词识别 271
13．6．3 基于HMM的连接词识别 273
13．6．4 基于分段K-均值的最佳词串分割及
模型训练 273
13．7 连续语音识别 274
13．7．1 连续语音识别存在的困难 274
13．7．2 连续语音识别的训练及识别方法 275
13．7．3 连续语音识别的整体模型 276
13．7．4 基于HMM统一框架的大词汇非特定
人连续语音识别 277
13．7．5 声学模型 278
13．7．6 语言学模型 280
13．7．7 最优路径搜索 282
13．8 说话人自适应 284
13．8．1 MAP算法 285
13．8．2 基于变换的自适应方法 285
13．8．3 基于说话人分类的自适应方法 286
13．9 鲁棒的语音识别 287
13．10 关键词确认 289
13．11 可视语音识别 291
13．11．1 概述 291
13．11．2 机器自动唇读 291
13．11．3 双模态语音识别 293
13．12 语音理解 296
13．12．1 MAP语义解码 297
13．12．2 语义结构的表示 297
13．12．3 意图解码器 298
小结 299
思考与复习题 299
第14章 说话人识别 300
14．1 概述 300
14．2 特征选取 301
14．2．1 说话人识别所用的特征 301
14．2．2 特征类型的优选准则 302
14．2．3 常用的特征参数 303
14．3 说话人识别系统 303
14．3．1 说话人识别系统的结构 303
14．3．2 说话人识别的基本方法概述 304
14．4 说话人识别系统实例 305
14．4．1 DTW型说话人识别系统 305
14．4．2 应用VQ的说话人识别系统 306
14．5 基于HMM的说话人识别 307
14．6 基于GMM的说话人识别 310
14．7 说话人识别中需进一步研究的问题 312
14．8 语种辨识 313
思考与复习题 316
第15章 智能信息处理技术在语音信号
处理中的应用 317
15．1 人工神经网络 317
15．1．1 概述 317
15．1．2 神经网络的基本概念 319
15．2 神经网络的模型结构 320
15．2．1 单层感知机 320
15．2．2 多层感知机 321
15．2．3 自组织映射神经网络 323
15．2．4 时延神经网络 324
15．2．5 循环神经网络 325
15．3 神经网络与传统方法的结合 325
15．3．1 概述 325
15．3．2 神经网络与DTW 326
15．3．3 神经网络与VQ 326
15．3．4 神经网络与HMM 327
15．4 神经网络语音识别 328
15．4．1 静态语音识别 328
15．4．2 连续语音识别 330
15．5 基于神经网络的说话人识别 330
15．6 基于神经网络的语音信号非线性预测
编码 332
15．6．1 语音信号的非线性预测 332
15．6．2 基于MLP的非线性预测编码 333
15．6．3 基于RNN的非线性预测编码 334
15．7 基于神经网络的语音合成 335
15．8 支持向量机 336
15．8．1 概述 336
15．8．2 支持向量机的基本原理 337
15．9 基于支持向量机的语音分类识别 339
15．10 基于支持向量机的说话人识别 340
15．10．1 基于支持向量机的说话人辨认 340
15．10．2 基于支持向量机的说话人确认 340
15．11 基于混沌神经网络的语音识别 342
15．11．1 混沌神经网络 342
15．11．2 基于混沌神经网络的语音识别 342
15．12 分形在语音识别中的应用 344
15．13 智能优化算法在语音信号处理中的
应用 344
15．14 各种智能信息处理技术的融合与
集成 346
15．14．1 模糊系统与神经网络的融合 347
15．14．2 神经网络与遗传算法的融合 347
15．14．3 模糊逻辑、神经网络及遗传算法的
融合 348
15．14．4 神经网络、模糊逻辑及混沌的
融合 349
15．14．5 混沌与遗传算法的融合 349
思考与复习题 350
第16章 语音增强 351
16．1 概述 351
16．2 语音、人耳感知及噪声的特性 352
16．3 滤波器法 354
16．3．1 固定滤波器 354
16．3．2 变换技术 354
16．3．3 自适应噪声对消 354
16．4 非线性处理 357
16．5 基于相关特性的语音增强 358
16．6 减谱法 359
16．6．1 减谱法的基本原理 359
16．6．2 减谱法的改进形式 360
16．7 基于Wiener滤波的语音增强 361
16．8 基于语音产生模型的语音增强 362
16．9 基于小波的语音增强 364
16．9．1 概述 364
16．9．2 基于小波的语音增强 364
16．9．3 基于小波包的语音增强 366
16．10 基于信号子空间分解的语音增强 367
16．11 语音增强的一些新发展 370
小结 371
思考与复习题 372
第17章 基于麦克风阵列的语音信号
处理 373
17．1 概述 373
17．2 麦克风阵列语音处理技术的难点 374
17．3 声源定位 375
17．3．1 去混响 375
17．3．2 近场模型 376
17．3．3 声源定位 377
17．4 语音增强 381
17．4．1 概述 381
17．4．2 方法与技术 382
17．4．3 应用 386
17．4．4 本节小结 387
17．5 语音盲分离 387
17．5．1 瞬时线性混合模型 388
17．5．2 卷积混合模型 393
17．5．3 非线性混合模型 395
17．5．4 需进一步研究的问题 396
思考与复习题 396
汉英名词术语对照 398
参考文献 407

前言/序言

《诗意心痕：寻迹唐宋古韵》 一、 缘起：古韵的召唤与时代的迴响 历史的长河奔流不息，而唐宋，无疑是中国文化史上最为璀璨夺目的两颗明珠。它们以各自独特的风貌，深刻地塑造了中华民族的精神脊梁。从盛唐的万国来朝、恢弘气象，到两宋的文风鼎盛、市井繁荣，这两个朝代留给后世的，是无数令人扼腕叹息的诗篇、洒脱不羁的书法、磅礴大气的画卷，以及对人生、宇宙、社会无尽的哲学思考。 “诗意心痕：寻迹唐宋古韵”一书，便是一次对唐宋千年风华的深度探寻与温柔回望。它并非冷冰冰的史料堆砌，也不是枯燥的学术论述，而是试图以一种更加贴近人心的方式，去感受那个时代的脉搏，触摸那些伟大灵魂的温度。本书的核心，在于“寻迹”——在纷繁的历史尘埃中，仔细搜寻那些能够触动我们现代心灵的唐宋古韵，并将之转化为一种可感知、可共鸣的情感体验。 我们身处一个信息爆炸、节奏飞快的时代，物质的富足与精神的追求之间，有时会产生微妙的张力。在这样的背景下，回溯历史，尤其是那些孕育了无数艺术瑰宝和思想精华的黄金时代，显得尤为重要。唐宋，正是那个能够给予我们慰藉、启发，甚至重塑我们精神疆域的宝库。本书的出版，正是基于对这种时代需求的敏感洞察，以及对唐宋文明不竭魅力的深切热爱。 二、 探索：维度交织的“唐宋古韵” “唐宋古韵”并非一个单一的概念，而是一个由多个维度交织而成，丰富而立体的存在。本书将从以下几个主要方面，层层剥茧，展现唐宋文明的独特魅力： 诗意山河：山水间的精神寄托与写意情怀 唐诗宋词，无疑是唐宋古韵中最耀眼的部分。然而，本书将不仅仅局限于对名篇佳句的鉴赏，更着力于挖掘诗词背后所蕴含的山水精神。唐代诗人，如李白、杜甫，他们笔下的山水，既是壮丽的自然景象，也是他们壮阔胸襟的投射；王维的山水田园诗，则勾勒出一种“禅意”与“诗意”的融合，描绘出一幅幅淡泊宁静的理想生活图景。宋代词人，如苏轼、辛弃疾，他们以更细腻的情感，将个人际遇、家国情怀融入到婉约或豪放的词风之中。他们的山水，或许更加贴近市井生活，更加充满了人生的悲欢离合。 本书将探讨这些诗词作品是如何将自然之美与人文精神相结合，如何反映了当时社会士人的精神世界，以及这些描绘至今仍能触动我们内心深处的共鸣。我们将从山川草木、日月星辰的意象中，寻找到古人遗留下的精神线索，理解他们是如何在自然中寻找寄托，如何在写意中表达情怀。 翰墨丹青：笔墨线条中的时代风骨与审美意境 唐宋是中国书法和绘画艺术的黄金时期。王羲之的《兰亭集序》虽非唐宋，但其对后世书法的深远影响，以及唐代书法家如颜真卿、柳公权的楷书，其端庄雄浑、法度森严，展现了盛唐的气象。宋代书法，则更加注重个人风格的体现，如苏轼的丰腴遒劲，黄庭坚的跌宕恣肆，米芾的纵横奇崛，都各有千秋。 绘画方面，唐代的阎立本、吴道子，以其精湛的人物画和神鬼画，展现了盛世的活力与宗教的虔诚。而宋代，则是山水画的成熟期，范宽的《溪山行旅图》以其雄伟壮阔，展现了“可行、可望、可游、可居”的理想山水；张择端的《清明上河图》，更是生动地描绘了北宋都城的繁荣景象，是中国绘画史上不朽的杰作。 本书将深入分析唐宋书法、绘画的艺术特征、美学思想，探讨它们如何与当时的社会文化、哲学思想相互渗透，如何成为表达时代精神和个体情操的重要载体。我们将不仅仅停留在“看”画、“看”字，而是尝试去“读”它们，理解笔墨线条背后所蕴含的时代风骨与审美意境。 人生哲思：儒释道交融下的个体生命与社会关怀 唐宋时期，是中国思想文化大交流、大融合的时期。儒家思想在唐宋得到了新的发展和阐释，宋明理学更是对后世产生了深远影响。同时，佛教在唐代达到了鼎盛，各种宗派林立，对当时的社会生活和文化艺术产生了巨大的影响。道家思想也以其崇尚自然、清静无为的理念，对士人的精神世界有着独特的吸引力。 本书将探讨唐宋士人在儒、释、道三家思想的影响下，是如何构建自己的世界观和人生观的。我们将分析那些伟大的思想家，如孔子（虽然早于唐宋，但其思想在唐宋得到新的生命力）、孟子、朱熹、王阳明（虽然晚于宋，但其思想根植于宋代理学）等，以及高僧大德，他们的思想如何影响着当时的社会伦理、政治格局，以及个体如何在这种思想的滋养下，寻求内心的安宁与精神的超越。 我们将重点关注那些在个人命运与家国兴衰、个人情志与社会责任之间进行艰难抉择的文人志士，他们的思想，既有对宏大叙事的关怀，也有对个体生命价值的探索。从“达则兼济天下，穷则独善其身”的儒家理想，到“色即是空，空即是色”的佛教智慧，再到“道法自然”的道家清旷，这些古老的思想，在唐宋士人的手中，焕发出了新的生机。 市井风情：烟火人间的市井百态与生活智慧 与人们普遍认为的“高雅”的唐宋不同，本书还将特别关注唐宋时期普通民众的生活，以及由此产生的市井文化。唐代的长安、宋代的汴京，作为当时世界上最繁华的都市，其市井生活充满了活力和创造力。从街头巷尾的小贩叫卖，到酒楼茶肆的喧嚣热闹，再到节庆集会的盛况，这些鲜活的场景，构成了唐宋文明不可或缺的一部分。 本书将通过史料、文学作品、绘画等多种方式，展现唐宋时期的市井百态。我们将了解当时的衣食住行，了解当时的娱乐方式，了解当时的社会交往，甚至了解当时的民间信仰和习俗。宋代的“瓦舍勾栏”，便是当时市民娱乐文化的集中体现，各种戏曲、说唱、杂技在此轮番上演，充满了生活气息。 我们将从这些生动的市井描写中，感受到唐宋人民的乐观、勤劳和智慧，理解他们的喜怒哀乐，以及他们如何在日常生活中创造属于自己的文化。这种“接地气”的视角，能够帮助我们更全面、更立体地认识唐宋文明，也能够让我们在与古人“神交”时，感受到更多的亲切与熟悉。 三、 价值：连接古今的精神纽带 “诗意心痕：寻迹唐宋古韵”一书，其价值不仅在于对历史的回溯，更在于对当下精神世界的滋养。 唤醒民族文化自信： 在全球化浪潮下，重拾和深入理解中华民族优秀的传统文化，是构建和坚定民族文化自信的重要途径。唐宋，作为中华文明的重要高峰，其辉煌的成就，足以让我们为之自豪，也为我们当代的发展提供宝贵的精神资源。 提供人生智慧启迪： 唐宋时期，无论是文人雅士还是市井小民，他们所展现出的坚韧、豁达、乐观、追求的精神，至今仍能为我们提供深刻的人生智慧。在面对现代社会的挑战时，重读他们的文字，品味他们的生活，能够帮助我们更好地理解人生的意义，找到内心的力量。 提升审美情趣： 通过对唐宋诗词、书法、绘画等艺术形式的深入解读，本书旨在提升读者的审美能力，培养对美的感知力和鉴赏力。在快餐文化盛行的当下，对经典艺术的回归，是净化心灵、提升精神境界的有效方式。 构建文化认同与归属感： 了解和传承优秀的传统文化，是构建个体文化认同与集体归属感的基础。通过本书，读者能够更深刻地理解自己所处的文化脉络，找到文化上的根源，增强对中华文明的认同感。 四、 结语：一期一会，共赴古韵之约 “诗意心痕：寻迹唐宋古韵”是一场跨越时空的文化之旅。它邀请每一位热爱中华文化、渴望触碰历史温度的读者，一同踏上这段寻迹之旅。我们相信，在那些流传千年的诗篇、墨迹、画卷中，在那些可歌可泣的人物故事、市井生活场景中，您一定会找到属于自己的“古韵”——那份沉静的力量，那份不朽的诗意，那份连接古今的深厚情感。 愿这本书，成为您连接过去与现在、物质与精神、自我与世界的一座桥梁。愿您在阅读中，不仅看到唐宋的辉煌，更能感受到那份古韵，如何在您的心田中，种下诗意的种子，开出属于您自己的芬芳之花。这是一次“一期一会”的相遇，让我们在文字的世界里，共赴这场与唐宋古韵的美妙之约。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对声音的传播、感知和数字化处理充满好奇。在接触这本书之前，我对这方面的知识了解非常零散，不成体系。这本书的出现，可以说是填补了我知识上的空白。它以一种非常严谨又不失趣味的方式，将语音信号处理的方方面面展现在我面前。我尤其喜欢书中关于声学特征提取的章节，作者非常详细地解释了MFCC、LPC等重要的特征参数是如何计算得出的，并且阐述了它们在语音识别、说话人识别等任务中的重要作用。这对于我理解现有的一些语音技术，例如智能助手是如何理解我的指令，有着极大的帮助。书中的图表非常丰富，而且设计得很直观，能够帮助我更好地理解抽象的概念。我印象特别深刻的是关于语谱图的讲解，作者通过对比不同语音的语谱图，生动地展示了不同音素、不同语速对语谱图的影响，让我对声音的“可视化”有了全新的认识。这本书不仅仅是技术知识的传递，更是一种对科学探索精神的鼓励，它让我看到了语音信号处理领域蕴含的巨大潜力和发展空间。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对音频技术充满热情的业余爱好者，我一直在寻找一本能够深入浅出介绍语音信号处理的书籍。市面上相关的书籍不少，但很多都过于理论化，难以理解，或者内容过于陈旧，跟不上时代的发展。当我偶然翻阅到这本书时，我立刻被它所吸引。它不是一本简单的科普读物，也不是一本晦涩难懂的学术专著，而是一本介于两者之间的、恰到好处的学习指南。作者的写作风格非常独特，他擅长将复杂的概念拆解成易于理解的组成部分，并且通过大量的图示和实例来加深读者的印象。我特别欣赏书中关于语音编码和压缩的部分，它详细讲解了不同编码方式的原理和优缺点，让我对MP3、AAC等常见的音频格式有了更深刻的认识。此外，书中还涉及了语音合成和语音识别等前沿技术，虽然我目前还没有深入研究这些领域，但这本书为我打开了一扇新的大门，让我看到了语音技术未来的无限可能。我最喜欢的部分是关于回声消除和降噪算法的讲解，作者用非常形象的比喻解释了这些技术的工作原理，让我恍然大悟。这本书不仅仅是知识的海洋，更是一次启发思考的旅程，它让我对语音信号处理这门学科产生了浓厚的兴趣，也让我对未来的学习和研究充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书我是在一个偶然的机会下看到的，当时我的朋友向我推荐了它，说这本书对他的专业学习非常有帮助。我一直对声音的本质和背后的科学原理很感兴趣，但苦于没有系统性的学习资料。拿到这本书后，我迫不及待地翻开，首先映入眼帘的是精美的排版和清晰的插图，这立刻让我对阅读产生了极大的兴趣。作者的语言风格非常平易近人，即使是对于初学者来说，也能很快理解其中的概念。我尤其喜欢其中关于人耳听觉模型的部分，作者用生动的比喻解释了声音是如何被感知和处理的，让我仿佛置身于一个奇妙的声音世界。书中还引用了大量的实际案例，比如音乐的数字化、语音识别技术的原理等等，这些都让我更加直观地感受到语音信号处理在日常生活中的重要性。我记得其中有一章详细介绍了傅里叶变换在语音分析中的应用，虽然这个概念听起来有些抽象，但在作者的循序渐进的讲解下，我竟然也能掌握其基本思想，甚至尝试着去理解一些简单的语音频谱图。总的来说，这本书带给我一种前所未有的学习体验，它不仅仅是知识的传授，更是一种对科学探索的热情激发。我打算在接下来的时间里，更加深入地研读这本书，相信它会为我的知识体系打下坚实的基础，也让我对未来在这一领域的探索充满信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书给了我非常深刻的启发。作为一名非专业人士，我一直对语音技术在人工智能领域的应用感到好奇，但又不知从何入手。这本书就像一座桥梁，连接了我与这个复杂而迷人的领域。作者的写作风格非常注重理论与实践的结合，他不仅介绍了语音信号处理的基本原理，还穿插了大量的实际案例和应用场景，让我能够直观地感受到这些技术是如何改变我们的生活的。我尤其喜欢书中关于语音降噪和语音增强的部分，它解释了如何在嘈杂的环境中提取清晰的语音信号，这对于改善我们在日常交流中的体验有着重要的意义。此外，书中还对语音信号的统计建模和机器学习方法在语音处理中的应用进行了探讨，这让我对当前人工智能语音技术的发展有了更深的理解。我记得其中有一个例子，是如何利用统计模型来预测下一个语音帧的参数，这让我对语音的连续性和预测性有了更直观的认识。总的来说，这本书不仅传授了知识，更激发了我对语音信号处理这一学科的浓厚兴趣，让我看到了技术改变世界的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本书简直就是为那些希望系统性地了解语音信号处理，却又缺乏相关背景知识的读者量身打造的。它并没有一开始就抛出大量艰涩的数学公式，而是从最基础的概念讲起，比如声音的物理学特性，人类的听觉系统是如何工作的，以及我们如何量化声音。作者的讲解逻辑清晰，循序渐进，每一个新的概念都建立在前面知识的基础上，使得学习过程更加顺畅。我特别喜欢书中对于各种信号处理工具的介绍，比如滤波器、FFT等等，作者不仅解释了它们的原理，还给出了在语音处理中的具体应用，让我能够理解这些工具是如何帮助我们分析和改造声音的。我记得其中有一个章节详细介绍了如何从一段音频中提取出人类说话的音高和响度，这对我来说是一个非常有用的知识点，因为我一直对音乐的分析很感兴趣。此外，书中还提供了许多实际操作的建议，甚至是一些代码示例，虽然我还没有机会亲自去实现，但这些都为我未来的实践打下了基础。总而言之，这本书的优点在于它的实用性和易懂性，它成功地将一个相对复杂的领域变得触手可及，让我对语音信号处理有了全新的认识。

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干货不少布丁

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不错的一本书，值得一看。

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老公买的，送货快，方便

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很不错的书籍！！！！

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为了写论文买的，结果越看越不会写了

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太难了有些看不懂不过写的很专业

评分☆☆☆☆☆

现代语音信号处理