Discrete-Time Processing of Speech Signals pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:John R. Deller Jr.

出品人:

页数:936

译者:

出版时间:1999-10-5

价格:USD 202.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780780353862

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数字信号处理在语音信号分析中的应用：基础理论与前沿技术 本书导读： 本书旨在为从事语音信号处理、数字信号处理以及相关领域研究和工程实践的读者提供一套全面、深入的理论框架和实践指导。我们聚焦于如何运用现代数字信号处理技术对语音信号进行高效、准确地分析、建模与合成，同时规避了特定技术流派或特定软件工具的局限性，专注于核心概念的阐释和普适性方法的探讨。 第一部分：语音信号的物理基础与离散化 本部分将奠定理解语音信号处理的物理基础。首先，我们将详细探讨人声的产生机制，包括发声器官（肺部、声带、声道）的空气动力学过程，区分周期性振动产生的元音（声带振动）和非周期性噪声产生的辅音（如摩擦音、破裂音）。随后，深入分析声波在空气中的传播特性及其在不同环境下的影响。 核心内容是语音信号的数字化过程。我们将详尽阐述采样定理（Nyquist-Shannon 定律）的理论依据及其在语音频段（通常为 8 kHz 到 48 kHz）的应用。讨论模/数（A/D）转换中的量化误差、信噪比（SNR）的计算，以及过采样和欠采样的必要性。我们还将比较不同编码标准（如 $mu$-律和 A-律 Companding）在有损压缩和保持感知质量方面的权衡。 第二部分：时域分析与特征提取 本部分侧重于如何在时域内直接对语音数据进行基础处理和特征提取。 语音活动的检测（VAD）： 介绍多种基于能量、过零率和短时平均能量的VAD算法，并探讨如何通过自适应阈值和统计模型来应对环境噪声和信号强度的动态变化。 短时傅里叶分析（STFT）的理论基础与局限性： 深入解析短时窗函数（如汉宁窗、海明窗）的选择对频率分辨率和时域分辨率的耦合影响。讨论 STFT 在处理快速变化的语音信号（如起始音或爆破音）时的固有局限性，为后续引入更高级的分析方法做铺垫。 线性预测编码（LPC）的原理： LPC 是语音分析的基石。本书将详细推导自相关法和协方差法，解释如何利用这些方法建立声道系统的自回归（AR）模型。重点阐述了如何从 LPC 系数中提取共振峰频率（Formants）——这是区分元音的关键声学特征。讨论了如何利用 Durbin-Levinson 算法进行高效求解。 倒频分析与梅尔频率倒谱系数（MFCC）： 介绍将频率尺度转换为听觉感知尺度的必要性，详细阐述梅尔尺度的数学定义。系统介绍 MFCC 的计算流程：通过三角滤波组、对数能量、离散余弦变换（DCT）的步骤。对比 LPC 谱峰信息与 MFCC 能量分布信息在不同应用场景下的适用性。 第三部分：滤波器组技术与语音编码 本部分深入探讨基于频域的滤波和分析技术，这些技术是现代语音压缩和识别系统的核心。 数字滤波器设计： 详细介绍 IIR（无限脉冲响应）和 FIR（有限脉冲响应）滤波器的设计原则。在 IIR 滤波器部分，重点分析巴特沃斯和切比雪夫滤波器的幅频特性和相位失真。在 FIR 滤波器部分，讨论窗函数法和频率采样法的应用。所有设计均基于离散时间系统理论。 语音带（Band-Pass Filtering）： 阐述如何利用滤波器组将语音信号分解为多个频带，这是人耳听觉模型的基础。分析同步和平行的滤波器组结构。 基于变换的编码： 详述离散余弦变换（DCT）在语音数据压缩中的作用，并对比傅里叶变换（DFT）在处理语音信号时的优势与劣势。探讨知觉编码（Perceptual Coding）的基本理念，即如何利用人类听觉掩蔽效应来优化量化噪声的分布，以最小化人耳可感知的失真。 第四部分：语音合成与声码器 本部分关注如何从提取的参数或模型中重建语音信号。 声码器（Vocoder）分类： 系统介绍基于激励源-共振道的声码器模型。详细分析激励源建模的改进：从简单的方波/噪声源到更复杂的随机脉冲序列生成。 线性预测合成： 深入解释如何利用前一章节得到的 LPC 系数（即声道模型）以及激励信号（基频 $F_0$ 和能量）来重构波形。讨论基频估计的算法，包括自相关法和倒谱法，并分析 $F_0$ 估计的鲁棒性问题。 参数合成与拼接合成： 对比基于模型参数的合成方法与基于数据库的拼接合成方法。在拼接合成中，重点讨论如何处理连接点处的相位不连续性（如时间域拉伸/压缩技术，Time-Domain Pitch Synchronous Overlap and Add, PSOLA）以确保语音的自然度，避免“机械声”。 第五部分：高级主题与信号增强 本部分探讨在复杂环境下对语音信号进行处理的前沿技术，这些技术依赖于更精细的信号模型。 谱减法与维纳滤波： 针对静态噪声环境，详细介绍谱减法（Spectral Subtraction）的基本流程、残余噪声问题及其改进。引入维纳滤波，阐述如何在已知或估计的噪声功率谱和原始信号功率谱下，通过最小均方误差（MMSE）准则来优化滤波器系数。 盲源分离基础： 介绍在接收端信号混合的情况下，如何仅依靠时域或频域的统计特性来尝试分离多个说话人的语音信号。讨论独立成分分析（ICA）在语音分离任务中的基本假设和应用边界。 小波分析在语音处理中的角色： 引入多分辨率分析的概念，解释小波变换（Wavelet Transform）如何克服短时傅里叶变换在时间-频率局部化上的限制，尤其适用于瞬态事件和非平稳信号的分析。 本书特色总结： 本书强调数学严谨性，所有核心算法的推导均基于经典的数字信号处理理论，从 Z 变换、离散卷积到最优滤波器设计，力求清晰展示理论与实践之间的桥梁。我们避免过度依赖特定工具包，而是聚焦于核心算法的内在机制，使读者能够灵活地在任何计算环境中实现和优化这些技术。通过对经典方法和现代改进的全面覆盖，本书为读者构建了一个坚实的语音信号处理知识体系。

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翻开这本书，我仿佛置身于一个声学的实验室，各种信号处理的实验和分析扑面而来。作者对于语音信号的建模，尤其是基于模型的参数估计和推断，进行了极其深入的探讨。从早期的自回归模型到更现代的混合高斯模型（HMM），再到深度学习在语音信号处理中的初步应用，作者都给出了细致的讲解。我尤其对书中关于隐马尔可夫模型（HMM）的章节印象深刻，作者花了大量篇幅介绍其基本原理、状态转移、观测概率以及解码算法（如维特比算法），并将其与语音识别的任务紧密结合，让我清晰地看到了HMM在语音识别领域的重要作用。此外，书中对于语音信号的特征提取，比如梅尔频率倒谱系数（MFCC）的计算过程，以及这些特征如何被用来训练模型，都进行了详尽的阐述。作者在讲解这些技术时，并没有回避其背后的数学细节，但同时又通过大量的图例和伪代码，使得这些复杂的概念变得易于理解和实现。这本书的价值在于它不仅介绍了理论，还提供了一种将理论付诸实践的方法论，对于有志于从事语音信号处理研究或开发的读者来说，无疑是极具参考价值的。

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一本让人沉浸其中的著作，作者仿佛是一位经验丰富的向导，带领我在离散时间语音信号处理的迷宫中穿梭。从最初模糊的信号概念到复杂的模型构建，每一步都讲解得细致入微，让我如饥似渴地吸收着知识。书中对傅里叶变换、Z变换等基础理论的阐述，清晰易懂，即使是初学者也能快速建立起扎实的理解。尤其让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的堆砌，而是巧妙地将这些理论与实际的语音处理任务联系起来。例如，在介绍滤波器设计时，作者不仅讲解了不同滤波器的原理和数学推导，还结合了实际应用场景，比如噪声抑制、均衡等，让我深刻体会到理论的实践价值。书中的插图和图表更是功不可没，它们将抽象的数学概念可视化，大大降低了理解的难度。我特别喜欢那些展示信号时域和频域特性的对比图，它们直观地揭示了信号在不同变换下的变化规律。此外，作者在讲解过程中穿插的“思考题”和“习题”，既能检验我的理解程度，又能引导我进一步深入探究，这种互动式的学习方式让我受益匪浅。对于那些渴望深入理解语音信号处理核心机制的读者来说，这本书无疑是一份宝藏。它不仅提供了技术上的指引，更激发了我对这个领域持续探索的热情，我迫不及待地想将书中的知识运用到自己的项目中去。

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阅读这本《离散时间语音信号处理》，我仿佛被引入了一个精心设计的迷宫，每一个转角都有新的发现，每一步都让我离理解的中心更近一步。作者在描述语音信号的统计模型方面，可谓是独具匠心。他对语音信号的随机性、非平稳性以及其在不同时间尺度上的变化规律，都进行了深刻的洞察。书中对自回归（AR）模型、滑动平均（MA）模型以及自回归滑动平均（ARMA）模型的讲解，让我对如何用数学模型来描述语音信号的内在关联有了更清晰的认识。我特别对书中关于模型阶数选择和模型参数估计的方法的讨论印象深刻，这些都是在实际应用中至关重要的环节。作者在讲解这些模型时，并没有局限于理论层面，而是将其与语音压缩、语音增强等实际应用场景相结合，让我更能体会到这些模型在解决现实问题中的强大能力。此外，书中对非参数统计方法在语音信号分析中的应用，也进行了简要的介绍，这为我提供了更广阔的视角。

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这是一本让我对语音信号的内在机制产生深刻洞察的书。作者在讲解语音信号的生成模型和感知模型方面，可以说是做到了极致。他对语音的产生过程，从声带振动到声道共振，再到唇齿舌的协同作用，都进行了精辟的分析，并将其数学化。我特别喜欢书中关于声道模型和声学特征的章节，作者通过详细的物理模型和参数化方法，解释了元音和辅音的发音机制，以及这些发音如何体现在信号的频谱特征上。例如，他对共振峰（formants）的解释，以及这些共振峰如何随发音器官的移动而变化，让我对语音的声学本质有了全新的认识。书中还引入了关于语音感知的一些心理声学原理，例如掩蔽效应和听觉感受器的工作方式，这些内容为理解语音信号的处理和分析提供了重要的理论支撑。作者在讲解过程中，总是能够将复杂的生理学和物理学原理，转化为易于理解的信号处理概念，这种跨学科的融合能力令人赞叹。对于任何想要深入理解语音信号的产生、传播和感知的读者，这本书都将是极佳的启蒙读物。

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坦白说，这本书带给我的惊喜远超预期。作者在处理语音信号的各种噪声和失真问题方面，提供了一系列行之有效的技术和方法。从最简单的门限检测、谱减法，到更复杂的维纳滤波、卡尔曼滤波，书中对这些噪声抑制算法的原理、数学模型以及实际应用进行了详尽的阐述。我印象深刻的是，作者在介绍维纳滤波时，不仅给出了其最优估计的数学推导，还讨论了其在不同信噪比条件下的性能表现，以及如何通过调整模型参数来优化降噪效果。书中还涉及了语音增强的一些高级技术，例如基于深度学习的语音增强方法，虽然篇幅不长，但足以让我窥见这一前沿领域的发展方向。作者在讲解过程中，总是会强调算法的鲁棒性和计算复杂度，这对于实际应用来说至关重要。这本书的特点在于其内容的实用性和前瞻性，它不仅教授了经典的技术，还引导读者关注新兴的解决方案，对于那些希望提升语音信号质量和处理能力的读者来说，这本书绝对不容错过。

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这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一次充满启发性的学术探索。作者在深入探讨语音信号处理算法的同时，也融入了对该领域前沿研究方向的思考。他对语音信号的时频分析技术，例如短时傅里叶变换（STFT）和各种小波变换，都进行了细致的阐述。我特别喜欢作者对小波变换在语音去噪和特征提取方面的应用分析，他通过直观的图例展示了小波变换如何捕捉信号的局部时间和频率信息，以及这些信息在语音信号处理中的重要作用。书中还对一些基于模型预测的语音分析方法进行了介绍，这些方法能够更有效地捕捉语音信号的动态特性。作者在讲解过程中，总是能够将抽象的数学概念与实际的语音信号处理任务联系起来，让读者在理解理论的同时，也能感受到这些技术在解决实际问题中的力量。这本书的价值在于其既有扎实的理论基础，又有对未来发展方向的展望，对于渴望在语音信号处理领域深耕的读者来说，无疑是极具启发性的。

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这是一本让我对语音信号的“内心世界”有了更深层次理解的书。作者在解释语音信号的各种变换和表示方法时，简直是游刃有余。我一直对傅里叶变换、Z变换等在信号处理中的应用感到好奇，而这本书则将这些概念与语音信号处理紧密地联系起来。我对书中关于线性卷积和循环卷积在语音信号处理中的作用的讲解印象尤为深刻，作者通过清晰的数学推导和直观的图示，让我明白了这些操作如何被用于实现滤波器和混响效果。书中还对离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶变换（FFT）的计算原理和应用进行了详尽的阐述，并解释了它们在语音信号的频谱分析和参数提取中的重要性。作者在讲解过程中，始终强调理论的实用性，并提供了大量的算法示例，这使得我能够快速掌握如何将这些变换应用于实际的语音信号处理任务。这本书的价值在于其清晰的逻辑、严谨的数学推导以及与实际应用的紧密结合，是我在语音信号处理领域的重要参考。

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不得不说，这是一本真正“干货满满”的书。作者似乎有一种化繁为简的魔力，将语音信号处理中那些看似晦涩难懂的数学原理，用一种极其清晰、逻辑严谨的方式呈现出来。我一直对信号处理的数学基础感到有些畏惧，但在这本书的引导下，我发现自己逐渐克服了这种恐惧。作者在讲解过程中，并没有一味地堆砌公式，而是会详细解释每一个公式的含义、推导过程以及其在语音信号处理中的具体应用。例如，在讲解自相关和互相关函数时，作者不仅给出了数学定义，还用直观的图示说明了它们如何反映信号的周期性和相似性，这对于理解语音信号的许多关键特性至关重要。书中的章节安排也十分合理，循序渐进，从基本的时域分析到频域分析，再到更复杂的模型，让我能够逐步建立起对整个领域的认识。我特别欣赏作者在介绍一些经典算法时，会追溯其历史发展和演变，这让我能够更好地理解这些算法的出现背景和技术革新。这本书不仅仅是一本教科书，更像是一本指导手册，为我解决实际语音处理问题提供了宝贵的思路和方法。

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这本书的结构设计堪称典范，每一个章节都承接前一章节，层层递进，将离散时间语音信号处理的知识体系搭建得既稳固又完整。作者的叙事风格流畅自然，仿佛一位经验丰富的导师，循循善诱地引导读者一步步掌握核心概念。我尤其欣赏作者在引入新的概念时，总是会先回顾相关的基础知识，然后通过清晰的逻辑链条，将新概念自然地引入。例如，在讲解端点检测（VAD）算法时，作者首先回顾了语音信号的能量和过零率特性，然后在此基础上引出了几种经典的VAD算法，并详细分析了它们的优缺点。书中对语音信号的分割和识别技术，也有着深入的探讨，包括如何从连续的语音流中有效地划分出独立的语音单元，以及如何利用这些单元进行后续的语音识别。作者在讲解过程中，注重理论与实践的结合，不仅提供了大量的算法描述，还辅以伪代码和算法复杂度分析，这对于希望将所学知识应用于实际项目开发的读者来说，无疑是极具价值的。

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这本《离散时间语音信号处理》如同一本精心编织的知识网络，将语音信号处理的方方面面编织得严丝合缝。作者以其深厚的学术功底和丰富的实践经验，为我们勾勒出了一个清晰而全面的知识体系。从信号的采样、量化等基础预处理步骤，到语音特征提取，再到高级的模型和算法，每个部分都得到了详尽的阐述。书中对于语音信号的统计特性、声学模型的建立、以及各种经典和现代的语音编码技术，都进行了深入的剖析。让我尤其赞叹的是，作者对于不同算法的优缺点、适用场景以及性能评估指标的讨论，都做到了客观且深入。例如，在讨论声码器时，作者不仅介绍了线性预测编码（LPC）的原理，还对比了其与脉冲激励的线性预测（CELP）等更先进技术的区别和优势，让我对语音压缩的演进有了更深刻的认识。书中还穿插了一些关于语音合成和语音识别基础概念的介绍，虽然篇幅不长，但足以勾勒出这些下游应用与信号处理核心技术之间的联系。阅读过程中，我时常会停下来，反复咀嚼书中的例子，并尝试自己动手去实现一些简单的算法，这极大地巩固了我对理论知识的理解。这本书的价值在于其既有广度又有深度，能够满足不同层次读者的需求，无论是初学者还是有一定基础的研究者，都能从中获得启发。

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