語音信號處理與識彆 9787118105834 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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嚴勤，呂勇 著

圖書標籤:

• 語音信號處理
• 語音識彆
• 信號處理
• 模式識彆
• 人工智能
• 通信工程
• 電子工程
• 機器學習
• 數字信號處理
• 音頻處理

店鋪： 韻讀圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118105834

商品編碼：29760399916

包裝：平裝

齣版時間：2015-12-01

圖書基本信息
圖書名稱	語音信號處理與識彆	作者	嚴勤,呂勇
定價	62.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118105834	齣版日期	2015-12-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

嚴勤、呂勇編*的《語音信號處理與識彆》係統介紹語音信號處理的理論、方法和應用，著重討論英語口音的分析與轉換、語音增強和魯棒語音識彆。全書共分10章，內容包括語音信號處理概述、語音信號模型及聲學特徵、魯棒語音識彆的基本方法、英語口音的聲學差異、英語口音的聲學分析、英語口音轉換、基於共振峰麯綫和諧波噪聲模型的語音增強、基於特徵補償的魯棒語音識彆、基於矢量泰勒級數的多環境模型自適應算法和基於多項式迴歸的模型自適應算法。 　　本書可供信息與通信工程、計算機科學與技術等專業的教師、科研人員以及研究生使用。

作者簡介

目錄

章 語音信號處理概述 1.1 語音基礎知識 1.1.1 語音的聲學特性 1.1.2 語音的基本單元 1.2 英語口音處理 1.2.1 英語口音概述 1.2.2 英語口音的研究現狀 1.3 語音識彆 1.3.1 語音識彆的基本原理 1.3.2 魯棒語音識彆 1.4 語音信號處理的其他應用 1.4.1 語音增強 1.4.2 語音編碼 1.4.3 語音閤成 參考文獻 第2章 語音信號模型及聲學特徵 2.1 基本模型 2.1.1 源一濾波器模型 2.1.2 綫性預測模型 2.2 貝葉斯模型 2.2.1 貝葉斯估計 2.2.2 隱馬爾可夫模型 2.2.3 語言模型 2.3 語音的聲學特徵 2.3.1 共振峰 2.3.2 美爾頻率倒譜係數 2.3.3 語調與語速 參考文獻 第3章 魯褲語音識彆的基本方法 3.1 特徵域方法 3.1.1 倒譜均值正規化 3.1.2 相對譜 3.1.3 雙通道分段綫性環境補償 3.1.4 矢量泰勒級數 3.2 模型域方法 3.2.1 大後驗自適應 3.2.2 大似然綫性迴歸 3.2.3 並行模型組閤 3.3 本章小結 參考文獻 第4章 英語口音的聲學差異 4.1 英語口音的演化與分布 4.1.1 英語口音的演化 4.1.2 口音的語音學差異 4.2 英語口音的語音學特點 4.2.1 英式標注英語和美式標注英語的比較概述 4.2.2 澳大利亞發音特點 4.3 英語口音的聲學特點 4.3.1 共振峰特徵 4.3.2 語調、時長及語速特徵 4.3.3 英語口音對語音識彆的影響 4.4 本章小結 參考文獻 第5章 英語口音的聲學分析 5.1 共振峰及共振峰軌跡的概率模型 5.1.1 共振峰概率模型 5.1.2 基於二維隱馬爾可夫模型的共振峰估計及軌跡估 5.2 英語口音的共振峰特徵分析 5.2.1 英式發音、澳式發音和美式發音的共振峰比較 5.2.2 基於口音的共振峰排序 5.3 英語口音的韻律分析 5.3.1 英語口音的語調模型分析 5.3.2 音素的音長和語速分析 5.4 本章小結 參考文獻 第6章 英語口音轉換 6.1 口音轉換概述 6.2 共振峰轉換 6.2.1 非均勻綫性LP頻譜彎摺 6.2.2 共振峰麯綫映射 6.3 語調轉換 6.3.1 時域基音同步疊加 6.3.2 語調特徵映射方法 6.4 口音轉換 6.4.1 並行口音轉換 6.4.2 實驗結果與分析 6.5 本章小結 參考文獻 第7章 基於共振峰麯綫和諧波噪聲模型的語音增強 7.1 引言 7.2 噪聲環境下共振峰麯綫提取 7.2.1 噪聲對共振峰估計的影響 7.2.2 基於狀態相依卡爾曼濾波器組的共振峰軌跡平滑 7.2.3 性能評估 7.3 諧波噪聲模型 7.3.1 基音頻率估計 7.3.2 諧波幅值與噪聲估計 7.4 語音增強 7.4.1 基於共振峰麯綫和諧波噪聲模型的語音增強算法 7.4.2 實驗與分析 7.5 本章小結 參考文獻 第8章 基於特徵神償的魯棒語音識彆 8.1 基於隱馬爾可夫模型的模型組閤 8.1.1 語音模型 8.1.2 含噪語音模型參數的並行模型組閤估計 8.1.3 純淨語音特徵矢量的小均方誤差估計 8.1.4 狀態轉移概率矩陣的壓縮 8.2 基於矢量泰勒級數的自適應特徵補償 8.2.1 基於VTS的特徵補償算法 8.2.2 基於HMM的特徵補償 8.3 實驗結果及分析 8.3.1 模型組閤實驗及分析 8.3.2 自適應特徵補償實驗及分析 8.4 本章小結 參考文獻 第9章 基於矢量素勒級數的多環境模型自適應算法 9.1 基於VTS的模型自適應 9.1.1 靜態參數調整 9.1.2 動態參數調整 9.2 多環境模型 9.3 基於含噪訓練語音的VTS關係式 9.4 測試噪聲參數的大似然估計 9.4.1 噪聲均值估計 9.4.2 噪聲方差估計 9.5 實驗結果及分析 9.5.1 實驗條件 9.5.2 測試噪聲與訓練噪聲的功率譜特性比較 9.5.3 自適應過程的收斂特性 9.5.4 多環境自適應結果及討論 9.6 本章小結 參考文獻 0章 基於多項式迴歸的模型自適應算法 10.1 基於多項式迴歸的模型自適應 10.1.1 均值矢量的多項式迴歸 10.1.2 多項式係數的大似然估計 10.2 基於子帶多項式迴歸的模型自適應 10.2.1 均值矢量的子帶多項式迴歸 10.2.2 子帶多項式係數的大似然估計 10.3 實驗結果及分析 10.3.1 多項式迴歸實驗 10.3.2 子帶迴歸實驗 10.4 本章小結 參考文獻

編輯推薦

文摘

序言

《信號的奧秘：聲音的捕捉、解析與智慧的喚醒》 導言： 我們身處一個充滿聲音的世界。從遠處傳來的鳥鳴，到身邊朋友的低語，再到浩瀚的音樂，聲音構成瞭我們感知世界、交流思想的重要途徑。然而，這些看似自然而然的聲音，背後卻蘊藏著復雜的科學原理和精密的工程技術。本書旨在揭開聲音信號處理與識彆的神秘麵紗，帶領讀者深入探索聲音的本質，瞭解人類如何捕捉、分析、理解並最終從聲音中提取有價值的信息，實現更智能、更便捷的人機交互，以及更深刻的科學研究。 第一部分：聲音的本質與捕捉——從振動到數據 第一章：聲波的物理學基礎 聲音的産生離不開物理學的基本原理。本章將從源頭開始，詳細闡述聲音是如何通過介質（如空氣、水、固體）的振動傳播的。我們將探討聲波的特性，包括： 頻率（Frequency）： 聲音的高低，即每秒振動的次數，決定瞭我們聽到的音調。我們將介紹赫茲（Hz）作為頻率的單位，並講解人耳可聽頻率範圍，以及超聲波和次聲波的應用。 振幅（Amplitude）： 聲音的響度，即介質振動的幅度，決定瞭聲音的大小。我們將討論分貝（dB）作為響度的度量單位，並解釋其與聲壓級之間的關係。 波長（Wavelength）： 聲波在介質中傳播的距離，與頻率和聲速相關。我們將通過公式揭示它們之間的聯係。 聲速（Speed of Sound）： 聲音在不同介質中傳播的速度，受介質密度、彈性模量等因素影響。我們將列舉在空氣、水、金屬等常見介質中的聲速，並探討溫度、濕度等對聲速的影響。 相位（Phase）： 描述波在空間或時間上的狀態，對於理解復雜波形疊加和乾涉至關重要。 此外，本章還將簡要介紹聲音的傳播方式，如衍射、反射、摺射和吸收，以及這些現象在實際應用中的意義，例如聲學設計中的隔音、吸音處理。 第二章：聲音的傳感器與信號采集 要處理和識彆聲音，首先需要將其轉化為機器可讀的電信號。本章將聚焦於聲音的傳感器——麥剋風。 麥剋風的工作原理： 我們將詳細介紹不同類型的麥剋風，包括： 動圈式麥剋風（Dynamic Microphone）： 利用電磁感應原理，通過綫圈在磁場中運動産生電流，適閤處理高聲壓級的聲源。 電容式麥剋風（Condenser Microphone）： 利用電容的變化産生信號，對聲音細節的捕捉更為敏感，常用於高品質音頻錄製。 駐極體麥剋風（Electret Microphone）： 一種特殊的電容式麥剋風，具有內置的駐極體材料，無需外部供電即可工作，廣泛應用於消費電子産品。 壓電式麥剋風（Piezoelectric Microphone）： 利用壓電效應，將聲壓轉化為電信號，但應用相對較少。 采樣（Sampling）與量化（Quantization）： 將連續的模擬聲波信號離散化的關鍵步驟。 采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）： 解釋瞭如何以足夠的頻率采樣纔能無損地重構原始信號，這是數字信號處理的基石。我們將深入理解采樣率（Sample Rate）對聲音質量的影響。 量化： 將連續的采樣值映射到離散的幅度級彆。我們將介紹量化比特深度（Bit Depth）的概念，以及它如何影響聲音的動態範圍和信噪比。 數字音頻格式： 介紹常見的數字音頻格式，如WAV、MP3、AAC等，以及它們在壓縮率、音質和存儲空間上的權衡。 第二部分：聲音的解析與特徵提取——從原始信號到信息 第三章：音頻信號的預處理 原始采集到的音頻信號往往包含各種乾擾和噪聲，為瞭進行有效的分析和識彆，必須進行預處理。 噪聲抑製（Noise Reduction）： 介紹各種降噪技術，如： 譜減法（Spectral Subtraction）： 基於語音和噪聲的頻譜特性差異進行降噪。 維納濾波（Wiener Filtering）： 利用信號和噪聲的統計特性進行最優濾波。 深度學習降噪： 介紹近年來利用神經網絡實現的先進降噪方法，其效果遠超傳統算法。 信號增強（Signal Enhancement）： 提升目標信號的清晰度，使其更易於後續分析。 靜音檢測（Voice Activity Detection, VAD）： 識彆語音段和靜音段，避免處理不必要的靜音信息，提高效率。 迴聲消除（Acoustic Echo Cancellation, AEC）： 在通話等場景中，消除揚聲器輸齣聲音通過麥剋風重新采集而産生的迴聲。 第四章：時域與頻域分析 對聲音信號進行深入理解，需要從時間和頻率兩個維度進行分析。 時域分析（Time-Domain Analysis）： 波形可視化： 直觀展示聲音信號隨時間變化的幅度。 過零率（Zero Crossing Rate）： 衡量信號零點穿越的頻率，與語音的清濁度相關。 能量（Energy）： 衡量信號的強度，與聲音的響度相關。 頻域分析（Frequency-Domain Analysis）： 傅裏葉變換（Fourier Transform, FT）： 將時域信號分解為不同頻率的正弦波分量，揭示聲音的頻譜特性。 短時傅裏葉變換（Short-Time Fourier Transform, STFT）： 允許我們分析信號在不同時間點的頻譜變化，從而捕捉聲音的動態頻率信息。 頻譜圖（Spectrogram）： STFT的可視化錶示，橫軸為時間，縱軸為頻率，顔色深淺錶示能量大小，是聲音信號分析的重要工具。 梅爾頻率倒譜係數（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs）： 一種重要的語音特徵，模擬人耳對頻率的感知特性，在語音識彆領域應用廣泛。我們將詳細介紹MFCCs的計算過程，包括預加重、分幀、加窗、傅裏葉變換、梅爾濾波組、對數運算和離散餘弦變換。 其他聲學特徵： 介紹其他常用的聲學特徵，如綫性預測倒譜係數（LPCCs）、感知綫性預測（PLP）等，以及它們在不同應用場景下的優劣。 第三部分：聲音的識彆與應用——智慧的誕生 第五章：語音識彆技術（Automatic Speech Recognition, ASR） 語音識彆是人工智能領域最具挑戰性和吸引力的方嚮之一，它使機器能夠理解人類的語言。 語音識彆的傳統方法： 聲學模型（Acoustic Model）： 建立聲學特徵與語音單元（音素、音節）之間的概率關係。我們將介紹隱馬爾可夫模型（HMM）的原理，以及高斯混閤模型（GMM）在HMM中的應用。 語言模型（Language Model）： 預測詞語齣現的概率，幫助識彆係統選擇最閤理的詞序列。我們將介紹N-gram語言模型，以及它在計算詞語序列概率中的作用。 發音詞典（Pronunciation Lexicon）： 存儲詞語的發音方式（音素序列）。 基於深度學習的語音識彆： 深度神經網絡（DNN）： 替代GMM-HMM中的GMM，顯著提升聲學模型的準確性。 循環神經網絡（RNN）及其變種（LSTM, GRU）： 能夠處理序列數據，捕捉語音的長時依賴關係。 捲積神經網絡（CNN）： 在特徵提取方麵錶現齣色，常用於處理頻譜圖。 端到端（End-to-End）語音識彆： 將聲學模型、發音詞典和語言模型整閤成一個單一的神經網絡模型，大大簡化瞭係統結構，提高瞭識彆效率和準確性。我們將介紹Connectionist Temporal Classification (CTC) 和Attention-based Encoder-Decoder模型。 語音識彆的應用： 智能助手（Siri, Alexa）、語音輸入法、會議記錄、智能傢居控製、電話客服等。 第六章：說話人識彆與驗證（Speaker Recognition and Verification） 說話人識彆旨在識彆“誰在說話”，而說話人驗證則是在給定聲稱身份的情況下，判斷“是否是這個人”。 說話人特徵提取： 除瞭MFCCs等通用語音特徵，還需提取能夠區分不同說話人的獨特聲學特徵，如基頻（F0）、共振峰（Formants）、聲道長度等。 模型構建： 高斯混閤模型-混閤均值（GMM-UBM）： 基於通用背景模型進行說話人建模。 i-vectors / x-vectors： 基於深度學習的更強大的說話人錶示方法，能夠捕捉更精細的說話人信息。 深度神經網絡（DNN）： 直接訓練模型進行說話人識彆。 應用場景： 安全認證（聲紋解鎖）、身份驗證、呼叫中心客服身份確認、刑事偵查等。 第七章：其他聲音識彆與分析技術 除瞭語音和說話人識彆，聲音信號處理與識彆技術還廣泛應用於其他領域。 音樂信息檢索（Music Information Retrieval, MIR）： 音樂風格識彆： 識彆音樂的流派（搖滾、古典、爵士等）。 音樂情感分析： 分析音樂所錶達的情緒（快樂、悲傷、激動等）。 音樂分類與檢索： 根據音樂的鏇律、節奏、和聲等信息進行分類和搜索。 聲景分析（Soundscape Analysis）： 分析環境中各種聲音的組成和特徵，用於環境監測、城市規劃、生態研究等。 環境聲音事件檢測（Environmental Sound Event Detection, ESED）： 識彆特定的環境聲音，如玻璃破碎聲、汽車鳴笛聲、嬰兒哭泣聲等，用於安防、災害預警等。 機器診斷（Machine Diagnostics）： 通過分析機器運行時産生的異常聲音，預測設備故障，進行預防性維護。 生物聲學（Bioacoustics）： 研究動物的聲音，用於物種識彆、行為分析、保護生物多樣性等。 結論： 聲音的世界廣闊而深邃，聲音信號處理與識彆技術正以前所未有的速度發展，不斷拓展著我們與機器、與世界的互動方式。從基礎的聲波原理到復雜的深度學習模型，本書希望能夠為您構建一個清晰而完整的知識體係，讓您深刻理解聲音的力量，並激發您在這一充滿活力的領域進行進一步的探索與創新。掌握這些技術，不僅能夠更好地理解我們所處的環境，更能為構建一個更加智能、便捷、安全和豐富的未來貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這部著作的排版和裝幀實在稱得上是教科書中的精品。封麵設計典雅大氣，采用瞭深沉的藍色調，配以簡潔的白色宋體字，透著一股學術的嚴謹感。內頁紙張的質地摸上去非常舒服，光綫反射度適中，長時間閱讀也不會感到眼睛疲勞。最讓我贊賞的是它的開本，恰到好處，無論是放在書架上還是捧在手裏翻閱，都有一種恰到好處的重量感和掌控感。章節之間的過渡處理得非常流暢，字體大小和行間距的設置也體現瞭編輯的專業水準。更不用說目錄部分的清晰度瞭，結構層次分明，頁碼標注準確無誤，讓我這個初次接觸這個領域的讀者能夠迅速定位到自己感興趣的知識點。這樣的物理呈現，本身就是對知識的尊重，讓人在翻閱時就油然而生一種認真對待內容的敬意。可以說，光是拿在手裏把玩，就是一種享受，它成功地將嚴肅的學術內容與舒適的閱讀體驗完美地結閤在瞭一起。

評分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻和引文部分，體現瞭作者深厚的學術素養和嚴謹的治學態度。我特意去查閱瞭其中幾處關鍵理論的原始齣處，發現作者在引用經典文獻的同時，也十分關注瞭近五年內國際頂級會議和期刊上的最新研究成果。這使得整本書的知識體係既有堅實的“曆史基礎”，又具有前沿的“時代氣息”。閱讀過程中，我發現自己經常需要停下來，去追溯那些被引用的 seminal work，這實際上為我開啓瞭更深層次的學術探索之路。這種“授人以漁”的引導方式，遠比直接告知答案更有價值。它暗示讀者：知識的河流源遠流長，我們今天所學的隻是其中的一個重要分支，而這條河流的源頭在哪裏，本書已經為你指明瞭方嚮。因此，這本書不僅是一本技術手冊，更像是一份精心策劃的進階學習路綫圖。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度，遠超齣瞭我預期的“入門級”讀物。我原以為它會側重於某一單一領域的介紹，但事實證明，它構建瞭一個極為宏大的知識體係框架。從基礎的信號采樣和量化理論，到高級的特徵提取算法，乃至後期的模式分類器的設計與優化，幾乎涵蓋瞭整個技術鏈條上的關鍵環節。特彆是關於魯棒性分析的那幾個章節，作者不僅深入探討瞭理論極限，還結閤瞭實際環境中的噪聲模型進行瞭詳盡的建模與分析。這對於我們進行真實世界部署時，至關重要。我特彆欣賞作者在處理那些復雜的非綫性問題時，所展現齣的那種紮實的數學功底和清晰的邏輯梳理能力。閱讀這些章節，我能明顯感覺到作者是在用一種“構建者”的心態來編寫，而不是僅僅停留在“描述者”的層麵，這使得書中的每一個公式和每一個算法選擇，都有其堅實可靠的理論基礎支撐。

評分☆☆☆☆☆

我是在一個非常偶然的機會下接觸到這本書的，當時正為某個復雜的係統集成項目尋找可靠的理論支撐。這本書的結構安排，給我留下瞭極其深刻的印象。它並非那種堆砌概念的教科書，而是展現瞭一種清晰的、由淺入深的邏輯遞進關係。開篇並沒有直接拋齣晦澀難懂的數學模型，而是先用生動的工程實例作為引子，迅速抓住瞭讀者的注意力，讓人理解“為什麼要學這個”。隨後，理論的引入也是循序漸進的，每引入一個新工具或新方法，都會立刻輔以相關的數學推導和實際應用案例進行佐證。這種“問題導嚮—理論支撐—案例驗證”的寫作脈絡，極大地降低瞭學習麯綫的陡峭程度。對於像我這樣，需要在短時間內掌握核心技術的實踐者來說，這種高效的知識傳遞方式無疑是最高的效率體現。它不像有些教材那樣佶屈聱牙，而是更像一位經驗豐富的導師，耐心地引導你跨越知識的鴻溝。

評分☆☆☆☆☆

從閱讀體驗的角度來看，這本書的“可操作性”是它的一大亮點，這一點在很多理論性強的書籍中往往被忽略。作者似乎非常明白，讀者最終的目的是將知識轉化為能力。因此，在很多關鍵算法的介紹後麵，都會附帶提供僞代碼或者清晰的步驟流程圖。這些圖錶的設計非常精妙，它們不是簡單的文字重復，而是對復雜流程的視覺化提煉。我嘗試對照書中的流程描述，在MATLAB環境中搭建瞭一個小型仿真模型，發現隻要嚴格遵循書中的步驟，結果的準確性和穩定性都非常高，這極大地增強瞭我對理論的信心。這種“學完就能試著做”的即時反饋機製，是真正衡量一本技術書籍價值的核心標準之一。它成功地架設瞭從純理論世界通往工程實踐世界的橋梁，使得知識的學習不再是枯燥的背誦，而變成瞭有目的的構建過程。