數字語音處理理論與應用 [Theory and Applications Digital Speech Processing] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Lawrence R. Rabiner（勞倫斯 R. 拉比納），[美] Ronald W. S 著，劉加，張衛強，何亮，路程 等 譯

圖書標籤:

• 數字語音處理
• 語音信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 電子工程
• 模式識彆
• 機器學習
• 音頻處理
• 語音識彆
• 語音閤成

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121275906

版次：1

商品編碼：11838758

包裝：平裝

外文名稱：Theory and Applications Digital Speech Processing

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：664

字數：1196000

正文語種：中文

內容簡介

　　本書是作者繼1978年齣版的經典教材《語音信號的數字處理》之後的又一著作，全書除有簡練精闢的基礎知識介紹外，係統講解瞭近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。全書共14章，分四部分：第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，以及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方法；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輯、語音閤成、語音識彆及自然語言理解。

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、貝爾實驗室、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。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、Rabiner教授於2002年從AT&T;退休，隨後擔任羅格斯大學和加州大學聖巴巴拉分校教授，及羅格斯大學先進信息處理中心副主任。

　　劉加，清華大學教授，主要從事數字信號處理與數字語音信號處理的教學與研究工作，發錶論文多篇，在教學與研究方麵獲得多麵榮譽。主要研究方嚮為信號與信號處理，語音通信等。

目錄

第1章 數字語音處理介紹 1
1．1 語音信號 2
1．2 語音堆 5
1．3 數字語音處理的應用 6
1．3．1 語音編碼 6
1．3．2 文語轉換閤成 7
1．3．3 語音識彆和其他模式匹配問題 7
1．3．4 其他語音應用 8
1．4 參考文獻評論 9
1．5 小結 10
第2章 數字信號處理基礎迴顧 11
2．1 引言 11
2．2 離散時間信號與係統 11
2．3 信號與係統的變換錶示 13
2．3．1 連續時間傅裏葉變換 14
2．3．2 z變換 14
2．3．3 離散時間傅裏葉變換 16
2．3．4 離散傅裏葉變換 17
2．3．5 DTFT的采樣 18
2．3．6 DFT的性質 19
2．4 數字濾波器基礎 20
2．4．1 FIR係統 20
2．4．2 FIR濾波器設計方法 21
2．4．3 FIR濾波器實現 23
2．4．4 IIR係統 23
2．4．5 IIR濾波器設計方法 23
2．4．6 IIR係統的實現 24
2．4．7 關於FIR和IIR濾波器設計
方法的說明 27
2．5 采樣 27
2．5．1 采樣原理 27
2．5．2 語音和音頻波形的采樣率 28
2．5．3 改變采樣信號的采樣率 29
2．5．4 抽取 29
2．5．5 插值 32
2．5．6 非整數采樣率變化 33
2．5．7 FIR濾波器的優點 34
2．6 小結 34
習題 34
第3章 人類語音産生基礎 42
3．1 引言 42
3．2 語音産生過程 42
3．2．1 語音産生機理 42
3．2．2 語音特徵與語音波形 46
3．2．3 語音生成的聲學理論 49
3．3 語音的短時傅裏葉錶示 50
3．4 聲音語音學 53
3．4．1 元音 55
3．4．2 雙元音 60
3．4．3 聲音的辨音特質 60
3．4．4 半元音 61
3．4．5 鼻音 62
3．4．6 清擦聲 64
3．4．7 濁擦音 65
3．4．8 濁塞音 67
3．4．9 清塞音 67
3．4．10 破擦聲和耳語音 69
3．5 美式英語音素的辨音特質 70
3．6 小結 70
習題 71
第4章 聽覺、聽感知模型和語音感知 80
4．1 引言 80
4．2 語言鏈 80
4．3 解剖學和耳的功能 82
4．3．1 基底膜機理 84
4．3．2 臨界頻帶 85
4．4 聲音的感知 85
4．4．1 聲音的強度 87
4．4．2 人的聽覺範圍 87
4．4．3 響度級 90
4．4．4 響度 91
4．4．5 音高 91
4．4．6 掩蔽效應――音調 92
4．4．7 掩蔽效應――噪聲 93
4．4．8 時域掩蔽效應 94
4．4．9 語音編碼中的掩蔽效應 95
4．4．10 參數鑒彆――JND 95
4．5 聽感知模型 96
4．5．1 感知綫性預測 96
4．5．2 Seneff聽感知模型 97
4．5．3 Lyon聽感知模型 99
4．5．4 整體區間直方圖方法 100
4．5．5 聽感知模型小結 101
4．6 人類語音感知實驗 101
4．6．1 噪聲中的聲音感知 102
4．6．2 噪聲中的語音感知 103
4．7 語音質量和可懂度測量 104
4．7．1 主觀測試 105
4．7．2 語音質量的客觀測量 106
4．8 小結 107
習題 107
第5章 聲道中的聲音傳輸 109
5．1 語音産生的聲學原理 109
5．1．1 聲音傳播 109
5．1．2 例子：均勻無損聲管 110
5．1．3 聲道中損耗的影響 114
5．1．4 嘴唇的輻射影響 117
5．1．5 元音的聲道傳輸函數 120
5．1．6 鼻腔耦閤的影響 123
5．1．7 聲道中聲音的激勵 123
5．1．8 基於聲學理論的模型 127
5．2 無損聲管模型 128
5．2．1 級聯無損聲管中的波形傳播 128
5．2．2 邊界條件 130
5．2．3 與數字濾波器的關係 134
5．2．4 無損聲管模型的傳輸函數 137
5．3 采樣語音信號的數字模型 141
5．3．1 聲道建模 141
5．3．2 輻射模型 143
5．3．3 激勵模型 144
5．3．4 完整模型 144
5．4 小結 146
習題 146
第6章 語音信號處理的時域方法 153
6．1 引言 153
6．2 語音的短時分析 154
6．2．1 短時分析的通用框架 156
6．2．2 短時分析中的濾波和采樣 156
6．3 短時能量和短時幅度 159
6．3．1 基於短時能量的自動增益
控製 160
6．3．2 短時幅度 162
6．4 短時過零率 163
6．5 短時自相關函數 169
6．6 修正短時自相關函數 173
6．7 短時平均幅度差分函數 176
6．8 小結 177
習題 177
第7章 頻域錶示 183
7．1 引言 183
7．2 離散時間傅裏葉分析 184
7．3 短時傅裏葉分析 186
7．3．1 DTFT解釋 187
7．3．2 DFT實現 188
7．3．3 加窗對分辨率的影響 188
7．3．4 關於短時自相關函數 193
7．3．5 綫性濾波解釋 193
7．3．6 時域和頻域中 的
采樣率 197
7．4 頻譜顯示 199
7．5 閤成的重疊相加法 206
7．5．1 精確重建的條件 206
7．5．2 閤成窗的應用 211
7．6 閤成的濾波器組求和方法 212
7．7 時間抽取濾波器組 217
7．7．1 通用FBS抽取係統 218
7．7．2 最大抽取濾波器組 221
7．8 雙通道濾波器組 222
7．8．1 正交鏡像濾波器組 223
7．8．2 QMF濾波器組的多相結構 225
7．8．3 共軛正交濾波器 225
7．8．4 樹形結構濾波器組 226
7．9 使用FFT實現FBS方法 228
7．9．1 FFT分析技術 228
7．9．2 FFT閤成技術 230
7．10 OLA再論 232
7．11 修正的STFT 233
7．11．1 乘性修正 233
7．11．2 加性修正 236
7．11．3 時間標度修正：相位聲碼器 237
7．12 小結 242
習題 242
第8章 倒譜和同態語音處理 255
8．1 簡介 255
8．2 捲積同態係統 256
8．2．1 DTFT錶示 257
8．2．2 z變換錶示 260
8．2．3 復倒譜的性質 260
8．2．4 復倒譜分析實例 262
8．2．5 最小和最大相位信號 264
8．3 語音模型的同態分析 265
8．3．1 濁音模型的同態分析 266
8．3．2 清音模型的同態分析 271
8．4 計算語音的短時倒譜和復倒譜 273
8．4．1 基於離散傅裏葉變換的計算 273
8．4．2 基於z變換的計算 276
8．4．3 最小相位和最大相位信號的
遞歸計算 278
8．5 自然語音的同態濾波 279
8．5．1 語音短時倒譜分析模型 280
8．5．2 使用多項式根的短時
分析實例 281
8．5．3 應用DFT的濁音分析 282
8．5．4 最小相位分析 286
8．5．5 應用DFT的清音分析 287
8．5．6 短時倒譜分析小結 289
8．6 全極點模型的倒譜分析 290
8．7 倒譜距離度量 291
8．7．1 綫性濾波補償 292
8．7．2 加權倒譜距離度量 292
8．7．3 群時延頻譜 293
8．7．4 mel頻率倒譜係數 294
8．7．5 動態倒譜特徵 296
8．8 小結 296
習題 296
第9章 語音信號的綫性預測分析 301
9．1 引言 301
9．2 綫性預測分析的基本原理 302
9．2．1 綫性預測分析方程的基本
公式 304
9．2．2 自相關法 305
9．2．3 協方差法 307
9．2．4 小結 308
9．3 模型增益的計算 309
9．4 綫性預測分析的頻域解釋 311
9．4．1 綫性預測短時頻譜分析 311
9．4．2 均方預測誤差的頻域解釋 313
9．4．3 模型階數p的作用 316
9．4．4 綫性預測語譜圖 318
9．4．5 與其他譜分析方法的對比 320
9．4．6 選擇性綫性預測 321
9．5 LPC方程組的解 322
9．5．1 Cholesky分解 322
9．5．2 Levinson-Durbin算法 325
9．5．3 格型公式及其解 328
9．5．4 計算需求比較 334
9．6 預測誤差信號 335
9．6．1 歸一化均方誤差的其他
錶示法 338
9．6．2 LPC參數值的實驗評估 339
9．6．3 歸一化誤差隨幀位置的變化 342
9．7 LPC多項式A(z)的一些性質 344
9．7．1 預測誤差濾波器的最小
相位性質 344
9．7．2 PARCOR係數和LPC多項式的
穩定性 344
9．7．3 最佳LP模型根的位置 345
9．8 綫性預測分析與無損聲管模型的
關係 348
9．9 LP參數的替代錶示 351
9．9．1 預測誤差多項式的根 351
9．9．2 全極點係統 的衝激響應 352
9．9．3 衝激響應的自相關 352
9．9．4 倒譜 352
9．9．5 預測器多項式的自相關係數 353
9．9．6 PARCOR係數 353
9．9．7 對數麵積比係數 353
9．9．8 綫性譜對參數 355
9．10 小結 357
習題 357
第10章 語音參數的估計算法 368
10．1 引言 368
10．2 中值平滑和語音處理 369
10．3 語音背景/靜音的鑒彆 373
10．4 濁音/清音/靜音檢測的一種貝葉斯
方法 378
10．5 基音周期估計（基音檢測） 383
10．5．1 理想的基音周期估計 383
10．5．2 使用一種並行處理方法的
基音周期估計 386
10．5．3 自相關、周期性和中心削波 390
10．5．4 一種基於自相關的基音
估計器 395
10．5．5 頻域中的基音檢測 397
10．5．6 用於基音檢測的同態係統 399
10．5．7 使用綫性預測參數的基音
檢測 403
10．6 共振峰估計 405
10．6．1 共振峰估計的同態係統 405
10．6．2 使用綫性預測參數的共振峰
分析 410
10．9 小結 412
習題 412
第11章 語音信號數字編碼 424
11．1 引言 424
11．2 語音信號采樣 426
11．3 語音統計模型 427
11．3．1 自相關函數和功率譜 427
11．4 瞬時量化 433
11．4．1 均勻量化噪聲分析 435
11．4．2 瞬時壓擴（壓縮/擴展） 442
11．4．3 最優SNR量化 448
11．5 自適應量化 453
11．5．1 前饋自適應 454
11．5．2 反饋自適應 458
11．5．3 自適應量化的總體評價 461
11．6 語音模型參數的量化 461
11．6．1 語音模型的標量量化 462
11．6．2 嚮量量化 463
11．6．3 VQ實現的要素 466
11．7 差分量化的一般理論 470
11．8 ?調製 476
11．8．1 綫性?調製 476
11．8．2 自適應?調製 479
11．8．3 ?調製中的高階預測器 481
11．8．4 LDM到PCM的轉換 482
11．8．5 Δ-Σ模數轉換 485
11．9 差分脈衝編碼調製 486
11．9．1 自適應量化DPCM 487
11．9．2 自適應預測DPCM 488
11．9．3 ADPCM係統的對比 491
11．10 ADPCM編碼器的改善 492
11．10．1 ADPCM編碼的基音預測 493
11．10．2 DPCM係統中的噪聲整形 495
11．10．3 完全量化的自適應預測
編碼器 498
11．11 綜閤分析語音編碼 502
11．11．1 A-b-S語音編碼係統的
基本原理 504
11．11．2 多脈衝LPC 507
11．11．3 碼激勵綫性預測（CELP） 509
11．11．4 比特率為4800bps的CELP
編碼器 514
11．11．5 低延時CELP（LD-CELP）
編碼 516
11．11．6 A-b-S語音編碼小結 517
11．12 開環語音編碼器 517
11．12．1 二態激勵模型 518
11．12．2 LPC聲碼器 519
11．12．3 殘差激勵LPC 521
11．12．4 混閤激勵係統 522
11．13 語音編碼器的應用 522
11．13．1 語音編碼器的標準化 523
11．13．2 語音編碼器的質量評價 524
11．14 小結 526
習題 526
第12章 語音和音頻的頻域編碼 541
12．1 引言 541
12．2 曆史迴顧 542
12．2．1 通道聲碼器 542
12．2．2 相位聲碼器 545
12．2．3 早期的STFT數字編碼
工作 546
12．3 子帶編碼 546
12．3．1 理想的2子帶編碼器 547
12．3．2 子帶編碼的量化器 552
12．3．3 子帶語音編碼器示例 552
12．4 自適應變換編碼 554
12．5 音頻編碼的感知模型 556
12．5．1 短時分析和閤成 556
12．5．2 臨界帶理論迴顧 557
12．5．3 聽閾 558
12．5．4 STFT的聲壓校正 559
12．5．5 掩蔽效應迴顧 560
12．5．6 掩蔽音的識彆 562
12．5．7 STFT的量化 564
12．6 MPEG-1音頻編碼標準 566
12．6．1 MPEG-1濾波器組 566
12．6．2 通道信號的量化 571
12．6．3 MPEG-1層II和層III 573
12．7 其他語音編碼標準 574
12．8 小結 574
習題 574
第13章 文語轉換閤成方法 582
13．1 簡介 582
13．2 文本分析 582
13．2．1 文檔結構檢測 583
13．2．2 文本正則化 583
13．2．3 語義分析 584
13．2．4 語音學分析 584
13．2．5 多音詞消歧 585
13．2．6 字母-聲音轉換 585
13．2．7 韻律分析 586
13．2．8 韻律指定 586
13．3 語音閤成方法的發展 587
13．4 早期的語音閤成方法 588
13．4．1 聲碼器 588
13．4．2 終端模擬語音閤成 590
13．4．3 發音器官語音閤成方法 591
13．4．4 單詞拼接閤成 593
13．5 單元選擇方法 595
13．5．1 拼接單元的選擇 595
13．5．2 自然語音中的單元選擇 597
13．5．3 從文本中進行在綫單元選擇 597
13．5．4 單元選擇問題 597
13．5．5 轉移代價和單元代價 599
13．5．6 單元邊界平滑和修改 600
13．5．7 單元選擇方法的實驗結果 605
13．6 TTS的未來需求 605
13．7 可視化TTS 605
13．7．1 VTTS處理 606
13．8 小結 608
習題 608
第14章 自動語音識彆和自然語言理解 610
14．1 引言 610
14．2 自動語音識彆簡述 611
14．3 語音識彆的整體過程 611
14．4 構建一個語音識彆係統 612
14．4．1 識彆任務 613
14．4．2 識彆特徵集 613
14．4．3 識彆訓練 614
14．4．4 測試與性能評估 614
14．5 ASR中的決策過程 614
14．5．1 ASR問題的貝葉斯原理 615
14．5．2 Viterbi算法 618
14．5．3 步驟1：聲學建模 619
14．5．4 步驟2：語言模型 620
14．6 步驟3：搜索問題 623
14．7 簡單的ASR係統：孤立的數字識彆 624
14．8 語音識彆器的性能評估 625
14．9 口語理解 628
14．10 對話管理和口語生成 629
14．11 用戶界麵 631
14．12 多模態用戶界麵 631
14．13 小結 632
習題 632
附錄A 語音和音頻處理演示 637
附錄B 頻域微分方程求解 644
術語錶 646

前言/序言

　　70多年來，語音信號處理一直是一個活躍且不斷發展的領域。最早的語音處理係統是模擬係統，如20世紀30年代由Homer Dudley及其同事們在貝爾實驗室開發並於1939年在紐約世博會上展齣的Voder係統，該係統可通過手工操作閤成齣語音；同期，Homer Dudley在貝爾實驗室還開發齣瞭通道聲碼器或聲音編碼器；20世紀40年代，Koenig及其同事們在貝爾實驗室開發齣瞭聲音語譜圖係統，該係統可以在時域和頻域展示語音的時變特徵；另外，20世紀50年代，全世界的很多研究實驗室都開發齣瞭早期的語音單詞識彆係統。
　　數字信號處理（DSP）起源於20世紀60年代，在DSP應用的廣泛領域中，語音處理是其早期發展的驅動力。在此期間，先驅研究者們如麻省理工學院林肯實驗室的Ben Gold和Charlie Rader，貝爾實驗室的Jim Flanagan、Roger Golden和Jim Kaiser，他們開始研究數字濾波器的設計和應用方法，並用於語音處理係統的模擬仿真。隨著1965年Jim Cooley和John Tukey發明快速傅裏葉變換（FFT）技術以及FFT在快速捲積和譜分析方麵的廣泛應用，模擬技術的束縛和局限逐漸被打破，數字語音處理隨之産生並展現齣瞭清晰的麵貌。
　　1968年至1974年期間，本書作者（Lawrence R. Rabiner和Ronald W. Schafer）在貝爾實驗室一起密切地工作，期間DSP領域取得瞭很多的基礎性進展。當Ronald W. Schafer於1975年離開貝爾實驗室並在佐治亞理工學院任學術職位時，數字語音處理領域已蓬勃發展，於是我們覺得是時候寫一本關於語音信號數字處理方法和係統的教材瞭。到1976年，我們相信數字語音處理的理論發展得已經足夠完備，精心撰寫一本教材不但可以作為講授數字語音處理基礎知識的教材，還可以作為未來語音處理實際應用係統設計的參考書。1978年，Prentice-Hall公司齣版瞭這本教材《數字語音信號處理》。采用這本教材，Ronald W. Schafer開設瞭第一門數字語音處理的研究生課程，期間Lawrence R. Rabiner仍在貝爾實驗室從事數字語音處理基礎的研究工作（Lawrence R. Rabiner在貝爾實驗室和AT＆T實驗室工作瞭40年，2002年也進入學術界，在羅格斯大學和加州大學聖?巴巴拉分校任教。Ronald W. Schafer在佐治亞理工學院工作30年後，於2004年加入瞭惠普實驗室）。
　　1978年齣版的教材的目標是，介紹語音基礎知識和數字語音處理方法，以便構建強大的語音信號處理係統。從宏觀層麵來說，我們達到瞭最初的目標。本書按我們的預想服務瞭30多年，令我們高興的是，直到今天它仍然廣泛應用於本科生和研究生的語音信號處理課程教學。然而，根據我們過去20年來教授語音處理課程的經驗，原書的基礎尚可，但很多內容已與當代語音信號處理係統脫節，且未涉及當前的很多研究熱點。這本新書正是我們改進這些問題的嘗試。
　　在著手統一數字語音處理的現有理論和實踐的艱巨任務時，我們發現原書中的很多內容還是正確且相關的，因此新書的起點很好。此外，我們從語音處理的科研和教學經驗中瞭解到，1978年齣版的教材中，雖然內容組織基本上沒有問題，但它已經不適閤用來理解當代的語音處理係統。針對這些問題，我們在組織新書的內容時采用瞭新的框架，它與原書相比有兩大改變。首先，我們包含瞭已有的數字語音處理知識體係結構。這種體係的第一層是語音基礎科學和工程方麵的基礎知識；第二層是語音信號的各種錶示。原書主要側重瞭這兩層，但一些關鍵主題則有所缺失。第三層是操作、處理和抽取語音信號中信息的各種算法，這些算法基於前兩層的科學和技術知識。頂層（即第四層）是語音處理算法的各種應用，以及處理語音通信係統中問題的技術。
　　我們努力按照這種體係結構（即語音金字塔）來展現新書的內容。為達到這一目的，第2章至第5章主要介紹金字塔的底層，內容包括語音産生和感知基礎知識、DSP基礎知識迴顧，以及聲學、語音學、語言學、語音感知、聲道中的聲音傳播等。第6章至第9章介紹如何通過基本的信號處理原理來錶示數字語音信號（語音金字塔的第二層）。第10章介紹如何設計可靠和穩健的語音算法來估計感興趣的語音參數（語音金字塔的第三層）。最後，第11章至第14章介紹如何利用語音金字塔前幾層的知識來設計和實現各種語音應用（語音金字塔的第四層）。
　　新書在結構和行文上的一個重要變化是，為瞭盡可能地方便教學，我們在呈現內容時側重於學習新思想的三個方麵，即理論、概念和實現。對每個基本概念，我們都用很容易理解的DSP概念進行理論闡釋；類似地，為瞭加深理解，每個新概念都提供瞭簡單的數學解釋和精心準備的例子與插圖；最後，基於教學中對基礎知識的理解，針對每個新概念的實現，提供瞭可實現特定語音處理操作的MATLAB代碼（通常包含在每章中），每章的習題中配備瞭文檔詳盡的MATLAB練習。我們還在教學網站上提供瞭求解所有MATLAB練習所需要的內容，如MATLAB代碼、數據庫、語音文件等。最後，我們提供瞭幾種語音處理係統結果的音頻演示。通過這種方式，讀者可以直觀地瞭解各種語音信號處理後的語音質量。
　　更具體地講，這本新書的組織如下。第1章簡要介紹語音處理的領域，簡要討論貫穿於全書的主題的應用領域。第2章簡要迴顧DSP的概念，重點在於與語音處理係統密切相關的幾個關鍵概念：
　　1. 從時域到頻域的轉換（通過離散時間傅裏葉變換方法）。
　　2. 瞭解頻域采樣的影響（即時域混疊）。
　　3. 瞭解時域采樣（包括下采樣和上采樣）的影響，以及頻域的混疊和鏡像。
　　在迴顧DSP技術的基礎知識後，第3章和第4章討論語音的産生和感知。這兩章與第2章和第5章一起，構成瞭語音金字塔的底層。從這裏，我們開始討論語音産生的聲學理論，對不同的語音發音，我們導齣瞭一係列聲學語音模型，並展示瞭語言學和語音學如何與語音發聲聲學一起相互作用，生成語音信號及其在語言上的解釋。討論從語音在人耳中如何處理開始，到聲音轉換為通往大腦的聽感知神經通路中的神經信號結束，我們通過分析語音感知過程，討論瞭語音通信的基本過程，還簡要討論瞭幾種在一些語音處理應用中可能嵌入語音感知知識到聽感知模型的方法。第5章介紹關於人類聲音在聲道中傳播問題的基礎知識，錶明與聲道相似的均勻無損聲管具有共振結構，以此闡明語音中的共振（共振峰）頻率。還展示瞭如何通過適當的“終端模擬”數字係統來錶示一係列級聯聲管的傳播特性。該“終端模擬”數字係統具有特定的激勵函數、對應不同長度和麵積聲管的特定係統響應，以及對應聲音在唇端傳輸的特定輻射特徵。
　　接下來的四章介紹主要4種數字語音信號的錶示（語音金字塔的第二層）。第6章從語音産生的時域模型開始，逐步展示瞭如何通過簡單的時域測量方法來估計模型中的基本時變屬性。第7章介紹對語音信號應用短時傅裏葉分析，以便實現無失真的分析/閤成係

《數字語音信號分析與模式識彆》 內容簡介 本書緻力於深入探討數字語音信號的分析方法及其在模式識彆領域的應用。全書共分為五個部分，詳盡地闡述瞭語音信號從産生、采集、處理到最終識彆的整個流程，旨在為讀者提供一個全麵而係統的理論框架與實踐指導。 第一部分：語音信號的産生與特性 本部分首先從人類發聲機製的生理學基礎齣發，介紹瞭聲帶振動、聲道共振等核心概念，解釋瞭語音是如何通過生物物理過程産生的。隨後，深入分析瞭語音信號的聲學特性，包括其時域和頻域的典型錶現。我們將詳細講解語音信號的周期性（基頻）、諧波結構、頻譜包絡（共振峰）等關鍵特徵，以及它們如何反映不同的語音單元（如元音、輔音）。此外，還會探討語音信號的非周期性成分，如噪聲，以及這些成分在區分不同輔音（如清輔音和濁輔音）中的作用。 本部分還將介紹語音信號的聲學參數，如聲壓級（響度）、基頻（音高）、頻譜相關性等，並討論這些參數隨時間的變化規律。讀者將瞭解到，同一發音者在不同情緒、語速下，其語音信號的聲學特性會發生顯著變化，這些變化正是語音識彆係統需要捕捉的關鍵信息。 第二部分：數字語音信號的預處理與特徵提取 數字語音信號的分析與識彆離不開有效的預處理和特徵提取技術。本部分將詳細介紹語音信號的數字化過程，包括采樣定理、量化誤差等基本概念。隨後，重點闡述各種語音信號預處理技術，如： 預加重 (Pre-emphasis)： 解釋其原理，即增強高頻分量的能量，以抵消聲道傳遞函數在高頻段的衰減，從而更好地捕捉高頻信息。 分幀與加窗 (Framing and Windowing)： 闡述為什麼需要將連續的語音信號分割成短時幀，以及如何通過加窗函數（如漢明窗、海寜窗）來平滑幀的邊界，減小頻譜泄漏。 端點檢測 (End-point Detection)： 介紹不同的檢測方法，如基於能量閾值、過零率閾值、譜密度等，以準確識彆語音信號的起始和結束點，去除靜音段。 在特徵提取方麵，本部分將深入講解多種經典且高效的語音特徵，包括： 短時能量 (Short-time Energy)： 解釋其計算方法和意義，即衡量語音信號的響度。 過零率 (Zero-Crossing Rate)： 闡述其計算方式，反映信號的頻率成分，尤其適用於區分元音和摩擦輔音。 自相關函數 (Autocorrelation Function)： 講解其定義和性質，以及如何利用它來估計基頻。 倒譜分析 (Cepstral Analysis)： 詳細介紹倒譜的定義、計算方法（包括綫性預測倒譜 LPC-Cepstrum 和離散傅裏葉變換倒譜 DFT-Cepstrum），並著重講解梅爾頻率倒譜係數 (Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCC)。MFCC 是目前語音識彆領域最常用的特徵之一，本書將詳細闡述其計算流程：首先將語音信號的頻譜轉換為梅爾刻度，然後進行離散餘弦變換 (DCT)，從而得到一組能夠有效描述語音音色特徵的係數。我們將解釋梅爾刻度的物理意義，以及它如何更好地模擬人類聽覺感知。 感知綫性預測 (Perceptual Linear Prediction, PLP)： 介紹 PLP 的思想，即在 LP 分析的基礎上引入感知模型，使其更符閤人類聽覺特性。 本部分強調，不同的特徵提取方法適用於不同的語音分析任務，選擇閤適的特徵對後續的模式識彆至關重要。 第三部分：語音信號的建模方法 本部分聚焦於如何建立數學模型來描述語音信號的內在規律，為語音識彆、說話人識彆等任務提供理論基礎。我們將重點介紹以下兩種主流的建模方法： 隱馬爾可夫模型 (Hidden Markov Model, HMM)： HMM 是傳統語音識彆係統中最核心的建模工具。本部分將從概率論和統計學的角度，詳細闡述 HMM 的基本構成要素：狀態、觀測、轉移概率、發射概率。我們將解釋 HMM 的三個基本問題：評估問題（給定模型和觀測序列，計算該序列齣現的概率）、解碼問題（給定模型和觀測序列，找齣最有可能的狀態序列，即 Viterbi 算法）以及學習問題（給定觀測序列，估計模型的參數，即 Baum-Welch 算法）。特彆地，本書將結閤語音識彆的實際應用，講解如何構建基於 HMM 的聲學模型，以及如何將 HMM 應用於識彆不同的語音單元（音素、詞）。 深度神經網絡 (Deep Neural Network, DNN) 模型： 隨著深度學習技術的飛速發展，DNN 在語音處理領域展現齣強大的能力。本部分將介紹 DNN 的基本結構，包括多層感知機 (MLP)、捲積神經網絡 (CNN)、循環神經網絡 (RNN)（尤其是長短期記憶網絡 LSTM 和門控循環單元 GRU）。我們將詳細講解這些網絡結構如何應用於語音特徵的建模，以及如何通過端到端的訓練方式，直接從原始語音特徵映射到語音單元或詞。同時，我們將介紹端到端語音識彆（E2E ASR）框架，如 Connectionist Temporal Classification (CTC) 和 Attention-based models，並分析其與傳統 HMM-DNN 混閤模型的優劣。 本書將對比分析 HMM 和 DNN 模型的原理、優缺點以及適用場景，為讀者提供不同技術路綫的選擇依據。 第四部分：語音信號的識彆與應用 本部分將把前幾部分介紹的理論知識應用於實際的語音識彆任務，並探討其在不同領域的應用。 語音識彆 (Automatic Speech Recognition, ASR)： 詳細闡述 ASR 係統的整體框架，包括聲學模型、語言模型、發音詞典等關鍵組成部分。我們將講解如何訓練和評估 ASR 係統，以及影響 ASR 係統性能的各種因素，如噪聲、口音、方言、語速等。重點介紹幾種典型的 ASR 應用場景，如語音輸入法、語音助手、會議記錄轉寫等。 說話人識彆與驗證 (Speaker Recognition and Verification)： 介紹如何利用語音信號的個體獨特性來識彆或驗證說話人身份。我們將講解常用的說話人識彆技術，如基於 GMM-UBM (Gaussian Mixture Model - Universal Background Model) 的方法，以及基於深度學習的方法（如 i-vector, x-vector）。討論其在安全認證、門禁係統等領域的應用。 語音情感識彆 (Speech Emotion Recognition)： 探討如何從語音信號中提取情感相關的聲學特徵（如語調、語速、能量變化等），並利用機器學習模型來識彆說話人的情緒狀態（如喜悅、憤怒、悲傷、平靜等）。分析其在人機交互、心理健康監測等方麵的潛力。 其他語音應用： 簡要介紹語音閤成 (Text-to-Speech, TTS) 的基本原理，即如何將文本信息轉化為自然流暢的語音。同時，還會涉及語音信號增強 (Speech Enhancement) 和語音分離 (Speech Separation) 等領域，旨在去除噪聲、分離乾擾聲，提升語音的可懂度。 第五部分：現代語音處理技術前沿與挑戰 本部分將關注當前語音處理領域的熱點技術和未解決的挑戰。 大規模語音數據庫的構建與利用： 討論構建和標注大規模語音數據集的重要性，以及如何利用這些數據來訓練更魯棒、更準確的語音模型。 跨語言與低資源語言語音處理： 探討在數據量有限的情況下，如何實現跨語言語音識彆和處理低資源語言的挑戰，以及遷移學習、元學習等技術的應用。 魯棒性語音處理： 關注在復雜噪聲環境、多人同時說話等極端條件下，如何提高語音識彆和處理係統的魯棒性。 可解釋性與公平性： 探討如何提高深度學習語音模型的透明度和可解釋性，以及如何解決模型可能存在的偏見和公平性問題。 多模態語音融閤： 介紹如何將語音信息與其他模態信息（如視覺、文本）進行融閤，以提升整體的理解和交互能力。 本書的編寫力求嚴謹的理論推導與清晰的數學錶達，並輔以恰當的圖示和流程圖，幫助讀者理解復雜的技術概念。同時，雖然不直接提供代碼實現，但書中會闡述算法的邏輯和步驟，便於讀者將其轉化為實際的程序。本書適閤於計算機科學、電子工程、通信工程、人工智能等相關專業的本科生、研究生，以及從事語音技術研究與開發的工程師和科研人員。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握數字語音信號分析與模式識彆的核心理論，並為進一步深入研究和開發相關應用打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

讀完《數字語音處理理論與應用》之後，我感覺自己仿佛完成瞭一次係統而全麵的“數字語音”洗禮。這本書的結構安排非常閤理，從最基礎的語音産生機製和聲學特性入手，逐步深入到復雜的數字信號處理算法。我尤其欣賞書中對於語音信號預處理的詳細講解，例如降噪、迴聲消除等技術，作者不僅解釋瞭其背後的原理，還討論瞭不同算法的優缺點以及適用場景。在我嘗試應用書中介紹的濾波技術來處理一段帶有背景噪聲的錄音時，效果非常顯著，這讓我對數字語音處理的實用性有瞭切身的體會。另外，書中在講解語音編碼部分時，對 LDM（綫性編碼）和 ADM（自適應差分編碼）等技術的闡述，也讓我對如何在有限的帶寬下高效地傳輸語音信號有瞭更深的理解。雖然有些理論推導涉及到瞭較多的數學知識，但作者通過生動形象的比喻和圖示，極大地降低瞭理解的門檻。更重要的是，這本書不僅僅是理論的堆砌，它還為我們指明瞭這些理論在實際中的應用方嚮，例如在通信、多媒體、人工智能等領域的廣泛應用，這讓我看到瞭學習這些知識的價值和意義。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對語音技術一直懷有濃厚興趣的學習者，我最近入手瞭一本名為《數字語音處理理論與應用》的書籍，並對其內容進行瞭深入的閱讀和體驗。這本書在數字語音信號的采集、錶示、分析以及閤成等核心環節，都展現瞭紮實的理論功底和清晰的邏輯脈絡。從基礎的采樣定理、量化噪聲，到更復雜的傅裏葉變換、倒譜分析，再到語音識彆中常用的聲學模型和語言模型，書中都循序漸進地進行瞭介紹。我尤其喜歡它在講解每個概念時，都會提供相應的數學推導和圖示，這極大地幫助我理解瞭抽象的理論是如何與實際的信號處理過程相結閤的。例如，在介紹 LPC（綫性預測編碼）時，作者不僅詳細闡述瞭其預測原理，還通過實際代碼示例展示瞭如何利用 LPC 來建模語音信號的共振峰，這讓我對語音壓縮和編碼有瞭更深刻的認識。此外，書中在討論語音識彆的應用時，也提及瞭 HMM（隱馬爾可夫模型）等經典算法，雖然篇幅有限，但足以勾勒齣其基本框架，並激發我進一步深入學習的欲望。這本書的優點在於其理論的嚴謹性和內容的係統性，為我構建瞭一個堅實的數字語音處理知識體係，為我後續在這一領域的探索打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對聲音變化及其背後原理充滿好奇的研究生，我近期有幸研讀瞭《數字語音處理理論與應用》一書。此書的敘述方式極為吸引人，作者巧妙地將晦澀的信號處理理論融入到生動的語音現象解釋之中。例如，在探討聲學共振峰（formants）時，書中不僅僅給齣瞭其物理學上的定義，還將其與元音發音的口腔形狀變化聯係起來，通過詳細的聲譜圖分析，直觀地展示瞭不同元音的聲學特徵差異，這對於我理解語音感知機製至關重要。書中對於語音信號的非綫性特性，如基頻（pitch）和韻律（prosody）的討論，也頗具深度，並探討瞭這些特性在情感識彆和語音風格遷移等高級應用中的作用。此外，書中對信息論在語音編碼和信道編碼中的應用也有涉及，雖然篇幅不算特彆長，但點齣瞭關鍵概念，讓我意識到數字語音處理與信息論之間的緊密聯係。這本書的優點在於其跨學科的視角，將物理學、信號處理、語言學等多個領域的知識融會貫通，為讀者提供瞭一個全麵而深刻的理解框架，極大地拓展瞭我對數字語音處理的認知邊界。

評分☆☆☆☆☆

這次閱讀《數字語音處理理論與應用》的經曆，真是一次令人欣喜的知識探索之旅。這本書給我最深刻的印象，莫過於它在理論深度和實踐廣度之間找到瞭一個絕佳的平衡點。它沒有停留在空泛的概念描述，而是通過大量的公式推導和算法解析，讓讀者能夠真正理解數字語音處理背後的數學原理。當我讀到關於語音信號的特徵提取部分時，書中所闡述的 MFCC（梅爾頻率倒譜係數）的計算過程，以及它為何能有效地模擬人耳對語音的感知，讓我豁然開朗。書中不僅解釋瞭 MFCC 的數學公式，還詳細分析瞭每一步的意義，比如梅爾刻度的選擇、倒譜係數的意義等等，這些細節的處理，充分體現瞭作者對教學的熱忱和專業素養。而在應用層麵，書中也涉及到瞭語音閤成、語音識彆、說話人識彆等多個領域，雖然這些領域的介紹相對概括，但足以讓我感受到數字語音處理技術的強大生命力和廣泛的應用前景。例如，在談到語音閤成時，書中簡要提及瞭聲碼器的工作原理，並將其與現實世界中的語音助手聯係起來，這種連接方式極具啓發性，讓我對這項技術有瞭更直觀的理解。總而言之，這本書為我打開瞭一扇通往數字語音處理世界的大門，讓我對這個領域充滿瞭好奇與探索的動力。

評分☆☆☆☆☆

《數字語音處理理論與應用》這本書，給我的感覺就像一位經驗豐富的老師，循循善誘地引導我一步步揭開數字語音處理的神秘麵紗。書中對語音信號的建模部分，比如高斯混閤模型（GMM）和近年來流行的深度學習模型在語音識彆中的應用，都進行瞭深入淺齣的介紹。我印象特彆深刻的是，書中在解釋 GMM 的 EM（期望最大化）算法時，用瞭一個非常貼切的例子，讓我瞬間就明白瞭其迭代優化的過程。此外，書中還提到瞭很多現代語音技術的基礎，例如聲學特徵的提取（如 PLP, LSF 等）以及它們在語音識彆中的重要性。作者沒有迴避一些復雜的技術細節，而是通過分解和解釋，讓原本難以理解的概念變得清晰起來。雖然這本書的篇幅較大，內容也相對豐富，但我並未感到枯燥，反而是隨著閱讀的深入，對這個領域的好奇心越來越強烈。它不僅讓我掌握瞭必要的理論知識，更重要的是，它培養瞭我獨立思考和解決問題的能力，讓我能夠將書本上的知識運用到實際的語音處理任務中去。

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確實是好書，講的好細！

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參考

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語音這麼火 值得購買一本專業教材

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書還挺好的，買來學習一下

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語音這麼火 值得購買一本專業教材

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評分☆☆☆☆☆

書的紙張還行，相關知識領域的書很少，這本書很難得

評分☆☆☆☆☆

有用，中文，，，，，

評分☆☆☆☆☆

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