语音信号处理与识别 9787118105834 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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严勤，吕勇 著

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105834

商品编码：29760399916

包装：平装

出版时间：2015-12-01

图书基本信息
图书名称	语音信号处理与识别	作者	严勤,吕勇
定价	62.00元	出版社	国防工业出版社
ISBN	9787118105834	出版日期	2015-12-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

严勤、吕勇编*的《语音信号处理与识别》系统介绍语音信号处理的理论、方法和应用，着重讨论英语口音的分析与转换、语音增强和鲁棒语音识别。全书共分10章，内容包括语音信号处理概述、语音信号模型及声学特征、鲁棒语音识别的基本方法、英语口音的声学差异、英语口音的声学分析、英语口音转换、基于共振峰曲线和谐波噪声模型的语音增强、基于特征补偿的鲁棒语音识别、基于矢量泰勒级数的多环境模型自适应算法和基于多项式回归的模型自适应算法。 　　本书可供信息与通信工程、计算机科学与技术等专业的教师、科研人员以及研究生使用。

作者简介

目录

章 语音信号处理概述 1.1 语音基础知识 1.1.1 语音的声学特性 1.1.2 语音的基本单元 1.2 英语口音处理 1.2.1 英语口音概述 1.2.2 英语口音的研究现状 1.3 语音识别 1.3.1 语音识别的基本原理 1.3.2 鲁棒语音识别 1.4 语音信号处理的其他应用 1.4.1 语音增强 1.4.2 语音编码 1.4.3 语音合成 参考文献 第2章 语音信号模型及声学特征 2.1 基本模型 2.1.1 源一滤波器模型 2.1.2 线性预测模型 2.2 贝叶斯模型 2.2.1 贝叶斯估计 2.2.2 隐马尔可夫模型 2.2.3 语言模型 2.3 语音的声学特征 2.3.1 共振峰 2.3.2 美尔频率倒谱系数 2.3.3 语调与语速 参考文献 第3章 鲁裤语音识别的基本方法 3.1 特征域方法 3.1.1 倒谱均值正规化 3.1.2 相对谱 3.1.3 双通道分段线性环境补偿 3.1.4 矢量泰勒级数 3.2 模型域方法 3.2.1 大后验自适应 3.2.2 大似然线性回归 3.2.3 并行模型组合 3.3 本章小结 参考文献 第4章 英语口音的声学差异 4.1 英语口音的演化与分布 4.1.1 英语口音的演化 4.1.2 口音的语音学差异 4.2 英语口音的语音学特点 4.2.1 英式标注英语和美式标注英语的比较概述 4.2.2 澳大利亚发音特点 4.3 英语口音的声学特点 4.3.1 共振峰特征 4.3.2 语调、时长及语速特征 4.3.3 英语口音对语音识别的影响 4.4 本章小结 参考文献 第5章 英语口音的声学分析 5.1 共振峰及共振峰轨迹的概率模型 5.1.1 共振峰概率模型 5.1.2 基于二维隐马尔可夫模型的共振峰估计及轨迹估 5.2 英语口音的共振峰特征分析 5.2.1 英式发音、澳式发音和美式发音的共振峰比较 5.2.2 基于口音的共振峰排序 5.3 英语口音的韵律分析 5.3.1 英语口音的语调模型分析 5.3.2 音素的音长和语速分析 5.4 本章小结 参考文献 第6章 英语口音转换 6.1 口音转换概述 6.2 共振峰转换 6.2.1 非均匀线性LP频谱弯折 6.2.2 共振峰曲线映射 6.3 语调转换 6.3.1 时域基音同步叠加 6.3.2 语调特征映射方法 6.4 口音转换 6.4.1 并行口音转换 6.4.2 实验结果与分析 6.5 本章小结 参考文献 第7章 基于共振峰曲线和谐波噪声模型的语音增强 7.1 引言 7.2 噪声环境下共振峰曲线提取 7.2.1 噪声对共振峰估计的影响 7.2.2 基于状态相依卡尔曼滤波器组的共振峰轨迹平滑 7.2.3 性能评估 7.3 谐波噪声模型 7.3.1 基音频率估计 7.3.2 谐波幅值与噪声估计 7.4 语音增强 7.4.1 基于共振峰曲线和谐波噪声模型的语音增强算法 7.4.2 实验与分析 7.5 本章小结 参考文献 第8章 基于特征神偿的鲁棒语音识别 8.1 基于隐马尔可夫模型的模型组合 8.1.1 语音模型 8.1.2 含噪语音模型参数的并行模型组合估计 8.1.3 纯净语音特征矢量的小均方误差估计 8.1.4 状态转移概率矩阵的压缩 8.2 基于矢量泰勒级数的自适应特征补偿 8.2.1 基于VTS的特征补偿算法 8.2.2 基于HMM的特征补偿 8.3 实验结果及分析 8.3.1 模型组合实验及分析 8.3.2 自适应特征补偿实验及分析 8.4 本章小结 参考文献 第9章 基于矢量素勒级数的多环境模型自适应算法 9.1 基于VTS的模型自适应 9.1.1 静态参数调整 9.1.2 动态参数调整 9.2 多环境模型 9.3 基于含噪训练语音的VTS关系式 9.4 测试噪声参数的大似然估计 9.4.1 噪声均值估计 9.4.2 噪声方差估计 9.5 实验结果及分析 9.5.1 实验条件 9.5.2 测试噪声与训练噪声的功率谱特性比较 9.5.3 自适应过程的收敛特性 9.5.4 多环境自适应结果及讨论 9.6 本章小结 参考文献 0章 基于多项式回归的模型自适应算法 10.1 基于多项式回归的模型自适应 10.1.1 均值矢量的多项式回归 10.1.2 多项式系数的大似然估计 10.2 基于子带多项式回归的模型自适应 10.2.1 均值矢量的子带多项式回归 10.2.2 子带多项式系数的大似然估计 10.3 实验结果及分析 10.3.1 多项式回归实验 10.3.2 子带回归实验 10.4 本章小结 参考文献

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文摘

序言

《信号的奥秘：声音的捕捉、解析与智慧的唤醒》 导言： 我们身处一个充满声音的世界。从远处传来的鸟鸣，到身边朋友的低语，再到浩瀚的音乐，声音构成了我们感知世界、交流思想的重要途径。然而，这些看似自然而然的声音，背后却蕴藏着复杂的科学原理和精密的工程技术。本书旨在揭开声音信号处理与识别的神秘面纱，带领读者深入探索声音的本质，了解人类如何捕捉、分析、理解并最终从声音中提取有价值的信息，实现更智能、更便捷的人机交互，以及更深刻的科学研究。 第一部分：声音的本质与捕捉——从振动到数据 第一章：声波的物理学基础 声音的产生离不开物理学的基本原理。本章将从源头开始，详细阐述声音是如何通过介质（如空气、水、固体）的振动传播的。我们将探讨声波的特性，包括： 频率（Frequency）： 声音的高低，即每秒振动的次数，决定了我们听到的音调。我们将介绍赫兹（Hz）作为频率的单位，并讲解人耳可听频率范围，以及超声波和次声波的应用。 振幅（Amplitude）： 声音的响度，即介质振动的幅度，决定了声音的大小。我们将讨论分贝（dB）作为响度的度量单位，并解释其与声压级之间的关系。 波长（Wavelength）： 声波在介质中传播的距离，与频率和声速相关。我们将通过公式揭示它们之间的联系。 声速（Speed of Sound）： 声音在不同介质中传播的速度，受介质密度、弹性模量等因素影响。我们将列举在空气、水、金属等常见介质中的声速，并探讨温度、湿度等对声速的影响。 相位（Phase）： 描述波在空间或时间上的状态，对于理解复杂波形叠加和干涉至关重要。 此外，本章还将简要介绍声音的传播方式，如衍射、反射、折射和吸收，以及这些现象在实际应用中的意义，例如声学设计中的隔音、吸音处理。 第二章：声音的传感器与信号采集 要处理和识别声音，首先需要将其转化为机器可读的电信号。本章将聚焦于声音的传感器——麦克风。 麦克风的工作原理： 我们将详细介绍不同类型的麦克风，包括： 动圈式麦克风（Dynamic Microphone）： 利用电磁感应原理，通过线圈在磁场中运动产生电流，适合处理高声压级的声源。 电容式麦克风（Condenser Microphone）： 利用电容的变化产生信号，对声音细节的捕捉更为敏感，常用于高品质音频录制。 驻极体麦克风（Electret Microphone）： 一种特殊的电容式麦克风，具有内置的驻极体材料，无需外部供电即可工作，广泛应用于消费电子产品。 压电式麦克风（Piezoelectric Microphone）： 利用压电效应，将声压转化为电信号，但应用相对较少。 采样（Sampling）与量化（Quantization）： 将连续的模拟声波信号离散化的关键步骤。 采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）： 解释了如何以足够的频率采样才能无损地重构原始信号，这是数字信号处理的基石。我们将深入理解采样率（Sample Rate）对声音质量的影响。 量化： 将连续的采样值映射到离散的幅度级别。我们将介绍量化比特深度（Bit Depth）的概念，以及它如何影响声音的动态范围和信噪比。 数字音频格式： 介绍常见的数字音频格式，如WAV、MP3、AAC等，以及它们在压缩率、音质和存储空间上的权衡。 第二部分：声音的解析与特征提取——从原始信号到信息 第三章：音频信号的预处理 原始采集到的音频信号往往包含各种干扰和噪声，为了进行有效的分析和识别，必须进行预处理。 噪声抑制（Noise Reduction）： 介绍各种降噪技术，如： 谱减法（Spectral Subtraction）： 基于语音和噪声的频谱特性差异进行降噪。 维纳滤波（Wiener Filtering）： 利用信号和噪声的统计特性进行最优滤波。 深度学习降噪： 介绍近年来利用神经网络实现的先进降噪方法，其效果远超传统算法。 信号增强（Signal Enhancement）： 提升目标信号的清晰度，使其更易于后续分析。 静音检测（Voice Activity Detection, VAD）： 识别语音段和静音段，避免处理不必要的静音信息，提高效率。 回声消除（Acoustic Echo Cancellation, AEC）： 在通话等场景中，消除扬声器输出声音通过麦克风重新采集而产生的回声。 第四章：时域与频域分析 对声音信号进行深入理解，需要从时间和频率两个维度进行分析。 时域分析（Time-Domain Analysis）： 波形可视化： 直观展示声音信号随时间变化的幅度。 过零率（Zero Crossing Rate）： 衡量信号零点穿越的频率，与语音的清浊度相关。 能量（Energy）： 衡量信号的强度，与声音的响度相关。 频域分析（Frequency-Domain Analysis）： 傅里叶变换（Fourier Transform, FT）： 将时域信号分解为不同频率的正弦波分量，揭示声音的频谱特性。 短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform, STFT）： 允许我们分析信号在不同时间点的频谱变化，从而捕捉声音的动态频率信息。 频谱图（Spectrogram）： STFT的可视化表示，横轴为时间，纵轴为频率，颜色深浅表示能量大小，是声音信号分析的重要工具。 梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs）： 一种重要的语音特征，模拟人耳对频率的感知特性，在语音识别领域应用广泛。我们将详细介绍MFCCs的计算过程，包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔滤波组、对数运算和离散余弦变换。 其他声学特征： 介绍其他常用的声学特征，如线性预测倒谱系数（LPCCs）、感知线性预测（PLP）等，以及它们在不同应用场景下的优劣。 第三部分：声音的识别与应用——智慧的诞生 第五章：语音识别技术（Automatic Speech Recognition, ASR） 语音识别是人工智能领域最具挑战性和吸引力的方向之一，它使机器能够理解人类的语言。 语音识别的传统方法： 声学模型（Acoustic Model）： 建立声学特征与语音单元（音素、音节）之间的概率关系。我们将介绍隐马尔可夫模型（HMM）的原理，以及高斯混合模型（GMM）在HMM中的应用。 语言模型（Language Model）： 预测词语出现的概率，帮助识别系统选择最合理的词序列。我们将介绍N-gram语言模型，以及它在计算词语序列概率中的作用。 发音词典（Pronunciation Lexicon）： 存储词语的发音方式（音素序列）。 基于深度学习的语音识别： 深度神经网络（DNN）： 替代GMM-HMM中的GMM，显著提升声学模型的准确性。 循环神经网络（RNN）及其变种（LSTM, GRU）： 能够处理序列数据，捕捉语音的长时依赖关系。 卷积神经网络（CNN）： 在特征提取方面表现出色，常用于处理频谱图。 端到端（End-to-End）语音识别： 将声学模型、发音词典和语言模型整合成一个单一的神经网络模型，大大简化了系统结构，提高了识别效率和准确性。我们将介绍Connectionist Temporal Classification (CTC) 和Attention-based Encoder-Decoder模型。 语音识别的应用： 智能助手（Siri, Alexa）、语音输入法、会议记录、智能家居控制、电话客服等。 第六章：说话人识别与验证（Speaker Recognition and Verification） 说话人识别旨在识别“谁在说话”，而说话人验证则是在给定声称身份的情况下，判断“是否是这个人”。 说话人特征提取： 除了MFCCs等通用语音特征，还需提取能够区分不同说话人的独特声学特征，如基频（F0）、共振峰（Formants）、声道长度等。 模型构建： 高斯混合模型-混合均值（GMM-UBM）： 基于通用背景模型进行说话人建模。 i-vectors / x-vectors： 基于深度学习的更强大的说话人表示方法，能够捕捉更精细的说话人信息。 深度神经网络（DNN）： 直接训练模型进行说话人识别。 应用场景： 安全认证（声纹解锁）、身份验证、呼叫中心客服身份确认、刑事侦查等。 第七章：其他声音识别与分析技术 除了语音和说话人识别，声音信号处理与识别技术还广泛应用于其他领域。 音乐信息检索（Music Information Retrieval, MIR）： 音乐风格识别： 识别音乐的流派（摇滚、古典、爵士等）。 音乐情感分析： 分析音乐所表达的情绪（快乐、悲伤、激动等）。 音乐分类与检索： 根据音乐的旋律、节奏、和声等信息进行分类和搜索。 声景分析（Soundscape Analysis）： 分析环境中各种声音的组成和特征，用于环境监测、城市规划、生态研究等。 环境声音事件检测（Environmental Sound Event Detection, ESED）： 识别特定的环境声音，如玻璃破碎声、汽车鸣笛声、婴儿哭泣声等，用于安防、灾害预警等。 机器诊断（Machine Diagnostics）： 通过分析机器运行时产生的异常声音，预测设备故障，进行预防性维护。 生物声学（Bioacoustics）： 研究动物的声音，用于物种识别、行为分析、保护生物多样性等。 结论： 声音的世界广阔而深邃，声音信号处理与识别技术正以前所未有的速度发展，不断拓展着我们与机器、与世界的互动方式。从基础的声波原理到复杂的深度学习模型，本书希望能够为您构建一个清晰而完整的知识体系，让您深刻理解声音的力量，并激发您在这一充满活力的领域进行进一步的探索与创新。掌握这些技术，不仅能够更好地理解我们所处的环境，更能为构建一个更加智能、便捷、安全和丰富的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这部著作的排版和装帧实在称得上是教科书中的精品。封面设计典雅大气，采用了深沉的蓝色调，配以简洁的白色宋体字，透着一股学术的严谨感。内页纸张的质地摸上去非常舒服，光线反射度适中，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。最让我赞赏的是它的开本，恰到好处，无论是放在书架上还是捧在手里翻阅，都有一种恰到好处的重量感和掌控感。章节之间的过渡处理得非常流畅，字体大小和行间距的设置也体现了编辑的专业水准。更不用说目录部分的清晰度了，结构层次分明，页码标注准确无误，让我这个初次接触这个领域的读者能够迅速定位到自己感兴趣的知识点。这样的物理呈现，本身就是对知识的尊重，让人在翻阅时就油然而生一种认真对待内容的敬意。可以说，光是拿在手里把玩，就是一种享受，它成功地将严肃的学术内容与舒适的阅读体验完美地结合在了一起。

评分☆☆☆☆☆

从阅读体验的角度来看，这本书的“可操作性”是它的一大亮点，这一点在很多理论性强的书籍中往往被忽略。作者似乎非常明白，读者最终的目的是将知识转化为能力。因此，在很多关键算法的介绍后面，都会附带提供伪代码或者清晰的步骤流程图。这些图表的设计非常精妙，它们不是简单的文字重复，而是对复杂流程的视觉化提炼。我尝试对照书中的流程描述，在MATLAB环境中搭建了一个小型仿真模型，发现只要严格遵循书中的步骤，结果的准确性和稳定性都非常高，这极大地增强了我对理论的信心。这种“学完就能试着做”的即时反馈机制，是真正衡量一本技术书籍价值的核心标准之一。它成功地架设了从纯理论世界通往工程实践世界的桥梁，使得知识的学习不再是枯燥的背诵，而变成了有目的的构建过程。

评分☆☆☆☆☆

我是在一个非常偶然的机会下接触到这本书的，当时正为某个复杂的系统集成项目寻找可靠的理论支撑。这本书的结构安排，给我留下了极其深刻的印象。它并非那种堆砌概念的教科书，而是展现了一种清晰的、由浅入深的逻辑递进关系。开篇并没有直接抛出晦涩难懂的数学模型，而是先用生动的工程实例作为引子，迅速抓住了读者的注意力，让人理解“为什么要学这个”。随后，理论的引入也是循序渐进的，每引入一个新工具或新方法，都会立刻辅以相关的数学推导和实际应用案例进行佐证。这种“问题导向—理论支撑—案例验证”的写作脉络，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。对于像我这样，需要在短时间内掌握核心技术的实践者来说，这种高效的知识传递方式无疑是最高的效率体现。它不像有些教材那样佶屈聱牙，而是更像一位经验丰富的导师，耐心地引导你跨越知识的鸿沟。

评分☆☆☆☆☆

这本书的参考文献和引文部分，体现了作者深厚的学术素养和严谨的治学态度。我特意去查阅了其中几处关键理论的原始出处，发现作者在引用经典文献的同时，也十分关注了近五年内国际顶级会议和期刊上的最新研究成果。这使得整本书的知识体系既有坚实的“历史基础”，又具有前沿的“时代气息”。阅读过程中，我发现自己经常需要停下来，去追溯那些被引用的 seminal work，这实际上为我开启了更深层次的学术探索之路。这种“授人以渔”的引导方式，远比直接告知答案更有价值。它暗示读者：知识的河流源远流长，我们今天所学的只是其中的一个重要分支，而这条河流的源头在哪里，本书已经为你指明了方向。因此，这本书不仅是一本技术手册，更像是一份精心策划的进阶学习路线图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度，远超出了我预期的“入门级”读物。我原以为它会侧重于某一单一领域的介绍，但事实证明，它构建了一个极为宏大的知识体系框架。从基础的信号采样和量化理论，到高级的特征提取算法，乃至后期的模式分类器的设计与优化，几乎涵盖了整个技术链条上的关键环节。特别是关于鲁棒性分析的那几个章节，作者不仅深入探讨了理论极限，还结合了实际环境中的噪声模型进行了详尽的建模与分析。这对于我们进行真实世界部署时，至关重要。我特别欣赏作者在处理那些复杂的非线性问题时，所展现出的那种扎实的数学功底和清晰的逻辑梳理能力。阅读这些章节，我能明显感觉到作者是在用一种“构建者”的心态来编写，而不是仅仅停留在“描述者”的层面，这使得书中的每一个公式和每一个算法选择，都有其坚实可靠的理论基础支撑。