Audio Signal Processing for Next-Generation Multimedia Communication Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Huang, Yiteng (EDT)/ Benesty, Jacob (EDT)

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:

价格:159

装帧:HRD

isbn号码:9781402077685

丛书系列:

图书标签:

• Audio Signal Processing
• Multimedia Communication
• Signal Processing
• Digital Signal Processing
• Audio Coding
• Speech Processing
• Wireless Communication
• Filtering
• Transforms
• Adaptive Filtering

《数字音频处理：原理与实践》 本书深入探讨数字音频信号处理的基石原理与前沿应用，旨在为读者构建坚实的理论基础，并提供丰富的实践指导，以应对日益复杂的音频处理挑战。我们将从最基本的概念入手，逐步剖析音频信号的数字化过程，包括采样、量化和编码等关键环节。理解这些基础对于掌握后续高级技术至关重要。 在理论层面，本书将详细阐述傅里叶变换在音频分析中的核心作用，包括短时傅里叶变换 (STFT) 和离散余弦变换 (DCT) 等，它们是理解音频频谱特性、进行频率域分析不可或缺的工具。在此基础上，我们将深入研究滤波器设计，涵盖FIR和IIR滤波器的原理、设计方法及其在信号去噪、均衡等实际场景中的应用。 本书将着重介绍现代音频处理的几个关键领域。音频压缩部分，我们将系统梳理不同类型的音频编码标准，从早期的PCM到如今广泛应用的MP3、AAC，以及无损编码如FLAC。我们将深入剖析这些编码格式背后的心理声学模型和数据冗余去除技术，使读者理解如何在保证可接受音质的前提下实现高效的数据压缩。 音频增强与复原是本书的另一重要篇章。我们将详细介绍降噪技术，包括基于频域的信号去噪、自适应滤波降噪等，以及如何有效去除背景噪声、回声和混响。此外，本书还将涵盖音频分离技术，如源分离（例如，从混合音频中分离人声或特定乐器），以及在音频修复中应用的噪声整形、颤音去除等方法。 语音信号处理作为音频处理的重要分支，也将得到重点关注。我们将讲解语音的产生机制，并深入研究语音识别的关键技术，包括声学模型、语言模型以及端到端的深度学习方法。同时，本书也将探讨语音合成技术，从传统的参数合成到基于神经网络的现代合成系统。 音频特效与感知是本书的另一亮点。我们将解析混响、延迟、合唱、移相器等经典音频效果的实现原理，并介绍如何利用数字信号处理技术创建新颖的音频体验。此外，我们还将触及音频感知领域，探讨人类听觉系统的特性，以及如何将这些特性应用于音频信号的处理和优化，以达到更佳的听觉效果。 在实践层面，本书将提供一系列的编程示例与算法实现。我们将重点介绍使用主流的数字信号处理库（如MATLAB的Signal Processing Toolbox，Python的SciPy.signal和Librosa库）来实现本书介绍的各种算法。读者将能够通过实际操作，理解算法的执行流程，并学会如何将其应用于解决实际的音频处理问题。例如，我们将展示如何使用STFT进行音频的频谱可视化，如何设计和应用滤波器，以及如何实现简单的音频压缩和降噪算法。 本书的读者对象包括但不限于：计算机科学、电子工程、音乐技术、声学等专业的学生、研究人员、工程师，以及对数字音频处理技术感兴趣的音频爱好者和专业人士。无论您是希望入门数字音频处理，还是希望深入了解某一特定领域，本书都将是您宝贵的参考资料。通过阅读本书，您将能够不仅理解数字音频处理的理论精髓，更能掌握将其应用于实际场景的必备技能，为开发下一代多媒体通信系统中的音频技术打下坚实的基础。

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这本书的书名读起来就让人觉得内容深邃，充满了对未来通信技术的想象空间。我个人对数字信号处理在音频领域的应用一直抱有浓厚的兴趣，特别是当涉及到“下一代多媒体通信系统”这个宏大背景时，这本书无疑抓住了时代脉搏。我期望它能深入探讨如何在高带宽、低延迟的环境下，实现更自然、更沉浸式的音频体验。毕竟，随着5G乃至6G的部署，音视频的实时交互将成为常态，如何在这种新架构下优化音频编码、传输和渲染的效率与质量，是摆在工程师面前的关键挑战。我期待书中能有关于智能语音增强、空间音频渲染算法的最新进展，特别是那些能适应复杂信道环境的鲁棒性技术，这才是真正能体现“下一代”价值的地方。

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这本书的封面设计和标题的组合，给我一种非常专业、偏向学术研究的感觉。它似乎并不是一本面向初学者的入门指南，而更像是一本面向资深研究人员或博士生的前沿参考手册。我非常好奇，书中对于音频信号处理的数学建模和理论基础会深入到何种程度？是否会涉及最新的深度学习在音频任务中的应用，例如端到端的语音重建或者基于神经网络的声源分离技术？如果能包含一些关于编解码器设计中，如何在信息熵编码与感知质量之间找到最佳平衡点的深入分析，那就太棒了。特别是在多用户交互场景下，如何处理不同设备、不同网络条件下的音频同步问题，这本书是否有独到的见解和案例分析，这直接关系到实际系统的落地效果。

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这本书的标题暗示着对传统音频处理范式的超越。我更倾向于相信它会探讨一些超越传统傅里叶分析框架的信号处理方法。例如，在处理非平稳、高度动态的音频信号时，是否引入了时频分析的新工具，或者直接转向基于矩阵分解或张量分解的高维信号处理技术？对于多通道音频（如全景声或双耳录音）的处理，如何确保在网络传输中保持正确的相位和空间关系，是一个极具挑战性的技术点。如果书中能够提供一些关于**感知模型**如何指导信号处理流程的案例，解释为什么某些失真在通信链路中是可以接受的，而另一些则不行，那将极大地提升这本书的实用价值和理论深度。

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对于任何涉及“下一代通信”的书籍，性能指标的量化是不可或缺的。我期待这本书不仅停留在算法描述层面，还能提供详尽的**性能评估**方法和实际测试数据。例如，对比不同编码方案在特定信噪比和抖动情况下的主观听觉质量（MOS）得分，或者展示自适应比特率控制算法在网络拥塞时的动态调整曲线。如果能包含一些关于量子化噪声在多级编码中累积效应的深入分析，或者是在极端环境（如水下通信或高动态环境下的无人机通信）中音频信号如何被降阶处理的经验总结，那么这本书的价值将无可估量。它需要为工程师提供的是清晰的决策依据，而不是模糊的理论推测。

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光从书名来看，它似乎瞄准了一个非常垂直且重要的领域——将音频信号处理技术嫁接到面向未来的通信基础设施上。我猜想，这本书的内容会非常注重系统级的优化。例如，在物联网（IoT）和边缘计算日益普及的今天，音频处理任务可能需要在资源极其受限的设备上完成，这要求算法必须具备极高的计算效率。因此，我希望能看到一些关于低复杂度算法设计、硬件加速优化（如FPGA或ASIC实现）的探讨。另外，对于**隐私保护**下的音频通信，比如联邦学习在语音识别中的应用，这本书是否有所涉猎？现代通信系统已经不仅仅是传输数据，更关乎数据安全和用户隐私，这一点是衡量“下一代”系统先进性的重要指标。

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