语音增强：理论与实践 (美)罗艾洲,高毅 9787564712938 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美罗艾洲，高毅 著

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• 通信工程
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• 人工智能

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出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564712938

商品编码：29346214631

包装：平装

出版时间：2012-12-01

图书基本信息
图书名称	语音增强：理论与实践
作者	(美)罗艾洲,高毅
定价	79.00元
出版社	电子科技大学出版社
ISBN	9787564712938
出版日期	2012-12-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	大32开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书內容来源于我在德州大学达拉斯分校(UniversityofTexas—Dallas)所讲授的语音信号处理课程(我从1999年秋开始讲授该课程)，同时也是笔者在该领域长期研究工作的结晶。目前，该领域除了少量的适合专家阅读的一些书籍以外，并没有一本语音增强方面的教程，因此我在研究生课程中讲授语音增强的基本原理的时候感到十分不便。对于那些希望涉足该领域的学生和语音方面的学者而言，相信他们也会因为很难找到一篇指导性的综述或者介绍性的论文而感到沮丧(近的一篇综述性的论文由Lim和Oppenheim于1979年发表在IEEE会刊上)。于是这成为写作该书的初动因。我对该领域的兴趣来源于我对噪声抑制算法的研究、，这些算法可以帮助听障人士(人工耳蜗植入者)在噪声环境下更好的交流。开发这些噪声抑制算法的关键之处，在于对现有的语音增强算法的局限以及潜力有基本的理解，我相信本书将提供这方面的知识。 本书总共分为十一章，章(引言)中对各章节的内容做了概述。全书内容分为三个部分。部分介绍了数字信号处理以及语音信号的基础知识，为理解语音增强算法做铺垫。第二部分介绍过去20年中所提出的各类语音增强算法。第三部分介绍评估语音增强算法性能的方法和手段。 书中正文部分专门设计了许多的范例以及图片，以帮助读者理解其中的理论。本书附带的光盘包含了一个语音库，很适合用于评估经算法处理后的语音质量和可懂度。主要的语音增强算法也以MATKAB代码的形式随光盘提供。笔者一直认为，利用MATLAB开发算法代码，以及利用通用的语音数据库对新的语音增强算法进行评估，对推动该领域的发展是十分关键和必要的。附录C对光盘的内容进行了详细的介绍。 本书可以用作语音增强的研究生课程的一学期教材。该课程的先修课程包括数字信号处理以及概率论基础，*变量与线性代数。本书也可以作为语音信号处理课程的补充教材，可以选择第四章到第八章，以及第九章和第十章的部分章节来学习。

作者简介

目录

章　引言 第二章　离散信号处理与短时傅立叶分析 第三章　语音产生与感知 第四章　人类对噪声的听觉补偿 第五章　谱减算法 第六章　维纳滤波 第七章　基于统计模型的方法 第八章　子空间算法 第九章　噪声估计算法 第十章　语音增强算法的性能评估 第十一章　语音增强算法比较 附录A　特殊函数与积分 附录B　MMSE估计器的推导 附录C　语音数据加以及MATLAB代码 附录D　术语表

编辑推荐

文摘

序言

声之律动：从奥秘到应用 自古以来，人类对声音的探索从未停止。从远古时期对自然界声音的模仿与解读，到如今高度发达的数字音频技术，声音承载着信息、情感和文化，在我们的生活中扮演着不可或缺的角色。然而，真实世界的声音环境往往是复杂的，充斥着各种干扰，使得我们难以捕捉和理解我们真正想要听到的声音。嘈杂的市集、轰鸣的机械、甚至亲切的交谈，都可能被背景噪声所淹没，使得信息的传递变得困难。 正是在这样的背景下，“声之律动：从奥秘到实践”应运而生。本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探索声音的本质，揭示其在各种场景下的复杂性，并提供一系列实用且前沿的技术方法，以应对现实世界中的声音挑战。我们相信，通过理解声音的“律动”，我们能够更好地操控、纯净并赋予声音以新的生命。 第一篇：声音的奥秘——洞悉声波的本质 声音，作为一种物理现象，其基础在于振动。当物体振动时，它们会扰动周围的介质（如空气），产生一系列的压力波，这些压力波以一定的速度传播，最终被我们的听觉器官感知，形成声音。 声波的物理特性： 我们将从声波最基本的物理特性出发，深入剖析其构成。我们将详细介绍： 频率（Frequency）： 决定声音高低的关键因素。我们将讨论人耳可听的频率范围（20 Hz - 20 kHz），以及不同频率对我们感知声音的影响。例如，低频的隆隆声与高频的尖叫声带来的感受截然不同。我们还会探讨超声波和次声波，它们虽然超出人耳的听觉范围，但在科学研究和工业应用中却有着举足轻重的地位。 振幅（Amplitude）： 影响声音大小（响度）的直接因素。我们将通过声压级（Sound Pressure Level, SPL）这一度量单位，来量化声音的响度，并解释其对听觉健康和信息传递的重要性。从微弱的耳语到震耳欲聋的爆炸声，振幅的变化是声音动态范围的直接体现。 波长（Wavelength）： 与频率和传播速度相关的物理量，它描述了声波在一个周期内传播的距离。我们将展示频率、波长和声速之间的数学关系，理解这一关系有助于我们分析声音在不同介质中的传播行为。 相位（Phase）： 描述声波在一个周期中所处的状态。我们将探讨相位差如何影响声音的干涉现象，例如相长干涉（constructive interference）和相消干涉（destructive interference），这在声音的叠加和抵消效应中起着关键作用。 声音的感知与主观特性： 声音的物理特性只是其表象，真正让我们体验到声音的是我们的大脑。 响度（Loudness）： 除了物理振幅，响度还受到频率、时长等因素的影响。我们将探讨响度感知的主观性，以及它与声压级之间的非线性关系。 音调（Pitch）： 主要由频率决定，但也会受到响度和音色的影响。我们将分析音调与频率之间的对应关系，以及人类在辨别音调上的精妙能力。 音色（Timbre）： 决定声音“质感”或“颜色”的特性，使得我们能够区分不同乐器或人声。我们将深入解析音色是由基频和一系列泛音（harmonics）的组合与相对强度决定的，从而解释为什么小提琴和钢琴演奏同一个音符时听起来如此不同。 空间感知（Spatial Perception）： 声音的来源方向、距离感以及环境的声学特性（如回声、混响）共同构成了我们对声场的感知。我们将探讨双耳效应（binaural effect）在声音定位中的作用，以及混响如何影响我们对空间大小和材料特性的判断。 声音的传播与衰减： 声波在传播过程中会受到多种因素的影响。 介质影响： 不同介质（如空气、水、固体）对声速和衰减的影响。我们将比较声音在不同介质中传播的速度差异，并解释为何在水下声音传播得更远。 衍射（Diffraction）： 声波绕过障碍物继续传播的能力。我们将解释声波为何能够“穿墙而过”或者绕过拐角，以及频率对衍射现象的影响。 反射（Reflection）： 声波遇到表面时发生的方向改变。我们将介绍声反射的规律，以及它在建筑声学和回声形成中的作用。 吸收（Absorption）： 声波能量被材料吸收而衰减的现象。我们将讨论不同材料的吸声性能，以及它们在控制室内声音环境中的应用。 折射（Refraction）： 声波在不同介质交界面发生传播方向改变的现象。我们将分析温度、风速等因素对声音折射的影响。 第二篇：现实的声音挑战——噪声的干扰与信息的丢失 在我们日常生活的方方面面，声音的质量常常受到各种形式的噪声干扰。这些噪声不仅降低了我们获取信息的效率，更可能对我们的身心健康造成负面影响。 噪声的定义与分类： 宽带噪声（Broadband Noise）： 能量分布在很宽的频率范围内的噪声，例如白噪声（white noise）和粉红噪声（pink noise）。我们将分析它们的频谱特性，以及它们在信号处理中的应用。 窄带噪声（Narrowband Noise）： 能量集中在较窄频率范围内的噪声，例如机器的嗡嗡声。 周期性噪声（Periodic Noise）： 具有重复模式的噪声，例如电动机的转动声。 瞬态噪声（Transient Noise）： 短促而尖锐的噪声，例如敲击声或爆炸声。 环境噪声（Environmental Noise）： 来自交通、工业、建筑施工等外部环境的噪声。 生理噪声（Physiological Noise）： 来自身体内部的声音，如呼吸声、心跳声，在某些极度安静的环境下可能会被感知。 噪声的来源与影响： 工业与交通噪声： 机器运转、车辆行驶等产生的强噪声，对工人、居民的生活和健康构成威胁。 通信系统中的噪声： 电子设备、传输线路中引入的各种噪声，可能导致信号失真和信息丢失。 音频录制与播放中的噪声： 麦克风、放大器、录音介质等引入的固有噪声，影响音质。 生物医学信号中的噪声： 心电图（ECG）、脑电图（EEG）等信号常受到肌电信号、工频干扰等噪声的污染。 人耳的适应性与损伤： 长期暴露在高强度噪声环境中，可能导致听力下降，甚至永久性损伤。我们将探讨噪声对听觉系统的生理和心理影响。 噪声的量化与评价： 信噪比（Signal-to-Noise Ratio, SNR）： 衡量信号强度与噪声强度之比的关键指标，高信噪比意味着信号质量较好。 声谱图（Spectrogram）： 可视化声音信号在时间和频率上的能量分布，是分析噪声特征的重要工具。 噪声谱密度（Noise Power Spectral Density, NPSD）： 描述噪声在单位频率间隔内的功率分布。 A计权声压级（A-weighted Sound Pressure Level, dBA）： 模拟人耳对不同频率声音敏感度的声级测量方法，常用于评估环境噪声的危害程度。 第三篇：声之净化——现代噪声抑制技术 面对纷繁复杂的噪声环境，人类发展出了一系列智能的信号处理技术，以期从噪声中提取出有用的信息，还原声音的本真。 经典噪声抑制方法： 滤波（Filtering）： 根据频率特性，去除或衰减特定频段的噪声。我们将介绍各种滤波器类型，如低通滤波器（low-pass filter）、高通滤波器（high-pass filter）、带通滤波器（band-pass filter）和带阻滤波器（band-stop filter），以及它们的具体应用场景。 谱减法（Spectral Subtraction）： 假设噪声在信号的不同时间段是相对稳定的，通过减去估计的噪声频谱来恢复干净的信号。我们将详细阐述其原理、步骤以及可能带来的“音乐残余”（musical noise）问题。 维纳滤波（Wiener Filter）： 一种基于信号与噪声统计特性的最优线性滤波器，能在均方误差最小的原则下实现信号的估计。我们将介绍其数学模型和实现方式。 现代信号处理与机器学习在噪声抑制中的应用： 自适应滤波（Adaptive Filtering）： 能够根据输入信号的变化，自动调整滤波器参数，以达到最佳的噪声消除效果。我们将探讨其在回声消除、噪声消除等领域的应用。 时频分析方法： 如小波变换（Wavelet Transform），能够同时提供信号的时间和频率信息，有助于更精细地分析和处理非平稳噪声。 统计信号处理： 利用信号与噪声的统计模型，进行最优估计与降噪。 深度学习与神经网络（Deep Learning and Neural Networks）： 近年来，深度学习在噪声抑制领域取得了突破性进展。我们将介绍： 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）： 擅长处理局部特征，在声音的频谱分析和降噪方面表现出色。 循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）及长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）： 能够处理序列数据，捕捉声音的时间依赖性，在语音增强中尤为有效。 生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）： 通过“生成器”和“判别器”的对抗训练，生成高质量的去噪信号。 端到端（End-to-End）降噪模型： 直接将带噪语音映射为干净语音，简化了传统的多阶段处理流程。 特定场景下的噪声抑制技术： 语音增强（Speech Enhancement）： 专注于提升语音信号的清晰度，使其更容易被人类或机器理解。我们将探讨其在电话通信、助听器、语音识别等领域的应用。 音频去混响（Dereverberation）： 消除房间内的回声和混响，使声音听起来更清晰、更近。 解卷积（Deconvolution）： 恢复原始信号，去除由系统响应（如房间的声学特性）引入的失真。 第四篇：声之创造——声音的合成与应用 在理解和净化声音的基础上，我们还能进一步探索声音的创造与应用。 声音合成（Sound Synthesis）： 物理建模合成： 基于声音产生的物理过程进行模拟。 采样合成： 利用预录制的真实声音进行拼接和编辑。 算法合成： 通过数学算法生成声音。 语音合成（Speech Synthesis）： 将文本转换为自然流畅的语音，为机器交互和无障碍沟通提供可能。我们将介绍其不同技术流派，如参数合成、拼接合成和深度学习合成。 声音的应用领域： 通信领域： 提高电话、视频会议的语音质量，增强远程沟通的有效性。 医疗健康： 助听器、人工耳蜗的设计，以及对病人生理信号（如心音、肺音）的分析。 工业与工程： 机器状态监测、故障诊断，以及对声学环境的控制。 娱乐产业： 电影、游戏中的音效设计，音乐制作，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）中的沉浸式音频体验。 安全与监控： 声音识别，异常声音检测，如枪声、玻璃破碎声的识别。 人机交互： 语音助手、智能家居等，通过声音实现更自然、便捷的人机交互。 “声之律动：从奥秘到实践”将带领读者穿越声音的物理世界，审视现实的噪声挑战，掌握先进的降噪技术，并展望声音在未来无限的创造性应用。这是一场关于声音的探索之旅，我们希望通过本书，能激发您对声音的更深理解和更广阔的想象。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计得很有质感，那种深邃的蓝色调，配上简洁有力的白色字体，让人一眼就能感受到它内在的严谨与专业。我本来对这个领域了解不多，拿到手里还有点忐忑，但翻开扉页后，那种对知识的渴望瞬间就被点燃了。作者的行文风格非常平实，没有过多花哨的辞藻，直奔主题，就像一位经验丰富的大师在耐心为你拆解一个复杂的工程难题。尤其是一些基础概念的引入，讲解得极为透彻，即便是初学者也能很快抓住脉络。我特别喜欢它在讲解核心算法时的那种层层递进的逻辑，每一步推导都清晰可见，让人忍不住想跟着笔尖在草稿纸上演算一番。这种扎实的基础工作，无疑为后续深入研究打下了坚实的基石。它不是那种浮于表面的介绍，而是真正深入到骨髓里的技术解析，值得反复品读，每一次重读都会有新的领悟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度都让人印象深刻。它不仅涵盖了理论的基石，还紧密结合了当前的工程实践，这一点非常难得。读到后面关于实时处理和嵌入式系统优化的章节时，我感觉自己仿佛置身于一个高标准的研发会议室里，听着资深工程师们讨论如何权衡性能与资源消耗的取舍。作者显然对业界痛点有着深刻的洞察，提出的解决方案往往兼顾了理论上的优雅和工程上的可行性。比如，在谈到特定噪声模型下的鲁棒性时，书中对比了多种主流技术的优劣，并通过详细的仿真结果来佐证观点，数据图表制作得专业且一目了然，极大地增强了说服力。这使得这本书不仅是学习的工具，更像是一本可以随时翻阅查阅的“实战手册”，每当遇到实际项目中的瓶颈，总能从中找到启发和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书对我个人职业规划的影响是深远的。在阅读过程中，我不仅掌握了核心技术，更重要的是，它构建了我对整个领域未来发展趋势的预判能力。作者在探讨前沿课题时，总会不经意间流露出对未来十年技术走向的思考，比如对自监督学习在声学信号处理中应用的前瞻性论述，让人茅塞顿开。它不仅仅是一本“教你怎么做”的书，更是一本“让你思考为什么”的书。它激发了我去探索那些尚未完全成熟的技术领域，并思考如何利用已有的理论框架去解决尚未被充分解决的问题。这种由内而外带来的学术驱动力，远比单纯的学习某项技术要宝贵得多。可以说，这本书已经成为了我书架上被翻阅频率最高的参考读物之一，其价值远远超出了书本本身的定价。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量非常出色，这对于一本技术书籍来说，是提升阅读体验的关键一环。纸张的选择很有档次，油墨的清晰度极高，即使是公式和复杂的波形图，看起来也丝毫不会模糊或造成视觉疲劳。这对于长时间伏案阅读的用户来说，简直是一种福音。而且，书本的装订也很结实，无论是频繁翻阅查找特定章节，还是放在桌面上摊开参考，它都能保持很好的形态，让人感觉这是一件值得收藏的学术精品。细节之处见真章，出版社在制作过程中显然投入了极大的用心，这使得我们作为读者，在享受知识盛宴的同时，也获得了一种物质上的愉悦感。很少有技术书籍能将内容的深度和实体载体的体验感完美结合得如此到位。

评分☆☆☆☆☆

老实说，这本书的阅读过程并非一蹴而就的轻松体验，它需要投入大量的时间和精力去消化。有那么几处涉及高等数学和随机过程的推导，确实让我卡住了好一阵子，不得不停下来，结合其他参考资料仔细梳理。但这恰恰体现了它的价值——它拒绝“喂”给你简单的结论，而是强迫读者去“构建”知识体系。我欣赏作者在处理这些硬核内容时，依然保持着一种近乎匠人的细致，生怕读者在哪个环节理解有偏差。这种严谨性，在当前信息快速迭代的时代显得尤为珍贵。它培养的不仅仅是知识的记忆，更是一种科学的思维方式和解决问题的框架。读完之后，我感觉自己的分析问题的角度都变得更加系统和全面了，看待新的技术论文时，也能迅速捕捉到其核心的创新点和潜在的局限。