语音信号数字处理

语音信号数字处理 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

出版者:电子工业出版社
作者:杨行俊
出品人:
页数:451
译者:
出版时间:1995
价格:RMB 45
装帧:
isbn号码:9787505331471
丛书系列:
图书标签:
  • 语音研究
  • 信号处理
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具体描述

好的,根据您的要求,我将为您撰写一本与《语音信号数字处理》内容完全无关,但内容详实、具有专业深度的图书简介。 --- 图书简介: 《高精度岩土工程数值模拟:从理论构建到工程实践》 第一部分:理论基石与计算力学前沿 本书深入探讨了当代岩土工程领域中,高精度数值模拟技术所依赖的力学理论基础与先进的计算方法。我们首先系统梳理了经典的连续介质力学在描述土体行为中的局限性,并详细介绍了增量本构理论在处理土体非线性和应变软化现象时的优势。重点章节聚焦于损伤力学模型(Damage Mechanics)在模拟岩石和土体破坏过程中的应用,阐述了如何通过引入损伤变量来准确捕捉宏观力学性能的退化。 在计算方法层面,本书摒弃了传统有限元法(FEM)在处理大变形和界面接触问题上的固有缺陷,转而深入剖析无网格粒子法(Meshless Methods),特别是光滑粒子流体动力学(SPH)和扩展有限元法(XFEM)在岩土工程中的最新进展。书中详细推导了这些方法的控制方程,并对比分析了它们在求解复杂边界条件和材料不连续面时的精度与效率。对于涉及流固耦合(FSI)的渗流问题,我们构建了基于混合有限元框架的固结不排水/有效应力耦合模型,强调了孔隙水压力在瞬态荷载作用下对土体动力响应的决定性影响。 第二部分:复杂本构模型的构建与校准 岩土工程数值模拟的精度高度依赖于所选本构模型的合理性。本书的第二部分致力于提供一套从微观到宏观、多尺度的本构模型构建体系。我们不仅仅停留在标准的Mohr-Coulomb或Drucker-Prager模型,而是深入讲解了弹塑性粘塑性模型(如剑桥-温斯顿模型、Hardening Soil模型)的数学形式及其在路径依赖性(Path Dependency)模拟中的表现。 针对软土和高边坡稳定性分析,本书重点阐述了基于应力历史和状态变量的粘土本构模型。内容涵盖了时间效应(蠕变和松弛)的引入,利用三维蠕变模型来预测长期变形。此外,我们详尽介绍了如何利用实验室的三轴剪切试验数据(CU, CD, UU试验)和现场十字板剪切试验结果,对模型的参数进行系统性的校准(Calibration)。特别地,书中引入了概率加权最小二乘法,用于在多源数据不确定性下实现最优参数估计。 第三部分:高级模拟技术与工程案例验证 数值模拟的最终目标是解决实际工程问题。本部分将理论与实践紧密结合,展示了高精度模型在处理复杂工程场景中的应用。 1. 隧道工程的开挖响应与支护优化: 详细分析了TBM(隧道掘进机)开挖过程中的动态扰动对周围环境的影响。我们利用ALE(Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法模拟土体与支护结构之间的相互作用,并探讨了如何通过优化支护刚度与注浆参数,将地面沉降控制在可接受范围。 2. 深基坑与地下结构抗浮分析: 针对城市高层建筑深基坑工程,本书构建了考虑支护结构受力变异性的概率性支护稳定性分析模型。对于地下室抗浮问题,我们引入了有效应力法与浸水渗透分析的耦合,评估在地下水位上升情况下,结构与土体界面的粘附力变化对整体安全系数的影响。 3. 边坡稳定性与灾害预测: 重点讨论了非线性极限平衡法(如Bishop法、Janbu法)与有限元/有限差分法的耦合,用于识别潜在滑动面。书中提供了一套基于Monte Carlo模拟的边坡可靠性评估流程,将土体力学参数的随机性融入分析,预测了岩质边坡崩塌的概率分布。 4. 动力响应与地震工程: 阐述了土体在强震作用下的液化判别与动力响应分析。我们采用了循环应力路径模型来捕捉土体在往复荷载下的塑性累积,并使用谱元法(Spectral Element Method)模拟地震波在复杂地质结构中的传播特性。 第四部分:后处理、可视化与软件实现 本书的最后一部分关注模拟结果的解释与验证。我们提供了关于应力路径图、应变增量分布图、塑性区演化等关键后处理技术的详细指导,帮助工程师从海量数据中提取出有价值的工程信息。同时,书中对当前主流商业软件(如ABAQUS, PLAXIS, FLAC)中实现上述高级模型的具体操作流程和常见“陷阱”进行了详尽的剖析和对比。 读者对象: 本书适合于岩土工程、土木工程、结构工程专业的研究生、博士生、工程师以及相关科研人员。它不仅是理论学习的深度参考书,更是解决复杂工程难题的实用工具手册。 ---

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

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我一直对人类声音的丰富性和多样性感到着迷,而这本书则为我揭示了隐藏在声音背后的数字秘密。作者以一种引人入胜的方式,将语音信号数字处理的复杂原理娓娓道来。我尤其欣赏书中对语音信号在时域和频域之间的转换的讲解。通过对短时傅里叶变换(STFT)的深入剖析,我终于理解了,为什么我们能够对语音信号进行分帧处理,以及如何在每一帧中提取出有用的信息。书中对各种语音参数的计算和分析,例如基频(F0)、共振峰等,都进行了细致的讲解,让我明白了这些参数是如何反映语音的音高、音色等重要信息的。这不仅仅是技术知识的学习,更是一种对声音感知的重新认识。它让我从一个被动的听众,变成了一个能够主动分析和理解声音的“耳朵”。这本书的价值在于,它不仅教授了“是什么”,更重要的是“为什么”,让我能够真正理解语音信号处理的内在逻辑和精妙之处。

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作为一名对人工智能和机器学习充满热情的学生,我对语音信号的处理技术一直抱有浓厚的兴趣。这本书为我提供了一个绝佳的学习平台。它不仅仅是关于信号处理的理论讲解,更重要的是,它将这些理论与实际的语音应用紧密地联系起来。例如,书中对语音分割和说话人识别的讲解,让我得以窥探到当下最前沿的语音技术是如何工作的。我特别对书中关于能量和过零率在语音活动检测(VAD)中的应用感到印象深刻。通过这些简单的特征,就能够有效地区分语音和非语音信号,这其中的智慧让我惊叹。同时,书中也详细介绍了各种语音编码标准,例如PCM、ADPCM等,并分析了它们在不同场景下的权衡取舍。这让我明白了,在保证语音质量的同时,如何有效地压缩数据量,对于节省通信带宽和存储空间至关重要。这本书不仅仅是知识的传授,更是一种思维的引导,它让我能够站在更高的角度去审视语音信号处理的整个生态系统,也为我未来的研究和开发指明了方向。

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我一直对声音和语言如何影响我们的生活抱有浓厚的兴趣,这本书恰好满足了我对语音信号处理这一领域的求知欲。作者巧妙地将复杂的科学原理融入到引人入胜的叙述中,使得原本枯燥的数学和算法变得生动有趣。书中的案例分析尤其出色,它不仅仅是理论的罗列,更是将理论与实际应用紧密结合。例如,在讨论语音降噪时,书中不仅仅讲解了各种降噪算法的原理,还通过具体的场景,比如嘈杂环境下的语音识别,来展示这些算法的实际效果和优势。这让我能够直观地感受到技术的力量,以及它如何解决现实世界中的问题。此外,书中对于语音合成部分的讲解也让我受益匪浅。了解了机器如何能够生成逼真的语音,以及其中涉及的韵律、语调等方面的处理,让我对人工智能在语言领域的未来充满了期待。这本书不仅仅是技术的科普,更是一种思维方式的启迪。它让我从一个普通听众的角度,转变为一个能够理解和分析语音信号的“技术观察者”。我会在听音乐、看电影时,下意识地去思考其中的声音是如何被处理的,这种思考过程本身就充满了乐趣。这本书让我对声音有了更深层次的理解,也让我更加 appreciate 那些为我们带来美妙听觉体验的技术。

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对于我这样一位对声音信号处理的初学者来说,能够找到一本既权威又易懂的书籍简直是福音。这本书的作者无疑是一位真正的专家,他以极其清晰的思路和扎实的理论基础,构建了一个完整的语音信号数字处理知识体系。我尤其赞赏书中对于基本概念的循序渐进的讲解,从信号的采样、量化,到时域和频域的转换,每一个步骤都解释得细致入微,并且辅以大量的图示和实例,使得我这种非数学专业背景的读者也能轻松理解。书中对语音信号的特征提取部分的阐述,更是让我大开眼界。mel频率倒谱系数(MFCC)的计算过程,以前在我看来是多么神秘不可测,但在书中,通过作者耐心细致的拆解,我终于明白了它是如何捕捉人类听觉系统的特性,从而有效地描述语音的音质。这不仅仅是理论知识的学习,更是对人类感官如何工作的深刻洞察。我还对书中关于语音编码和压缩的部分印象深刻,了解了如何在保证语音质量的同时,最大程度地减小数据量,这对于现代通信和存储技术至关重要。这本书让我意识到,我们每天习以为常的语音通信,背后隐藏着多么复杂和精密的工程技术。它拓展了我的视野,让我对语音的理解提升到了一个全新的维度,我迫不及待地想将这些知识运用到我自己的项目中,去探索更多声音的可能性。

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一直以来,我对人类交流中那无形的能量——声音,都充满了好奇。我总觉得,语言不仅仅是文字的组合,更是情感、思想、甚至潜意识的传递。正是这份好奇心,驱使我踏上了探索“语音信号数字处理”的旅程。这本书,正如其名,让我得以窥探声音的奥秘,了解那些肉眼看不见、耳朵也无法直接捕捉的数字世界是如何承载和塑造我们所听到的每一个音节。从最初对傅里叶变换的一知半解,到后来对各种滤波器的原理逐渐清晰,这本书就像一位循循善诱的老师,一步步引导我解开了声音信号的内在逻辑。它没有让我感到枯燥的技术堆砌,反而用一种充满智慧的语言,将复杂的数学公式转化成易于理解的概念,让我能够真正领会到,原来我们日常所听到的每一个词语,背后都蕴含着如此精妙的计算和编码。我尤其喜欢书中关于语音识别的部分,它让我明白了为什么机器能够“听懂”我们说话,以及其中的挑战和创新。每次读完一章,我都会尝试着去分析自己说话的声音,想象它在数字世界中是如何被分解、分析、再重构的,这种感觉既奇妙又充满成就感。这本书让我对语音技术有了更深层次的认识,也激发了我对未来语音交互更广阔的应用前景的遐想,它不仅仅是一本技术书籍,更是一扇通往全新认知世界的大门。

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一直以来,我都对语言的本质及其背后的技术奥秘充满好奇。这本书,正如其名,为我揭示了声音信号在数字世界中如何被处理和理解的奥秘。作者以一种非常直观的方式,将抽象的数学概念和复杂的算法,通过丰富的图例和实例,转化成易于理解的知识。我尤其喜欢书中对信号时域和频域分析的讲解。通过对傅里叶变换的深入解读,我终于明白,原来我们所听到的声音,可以被分解成无数不同频率的正弦波的叠加,而这种分解,正是后续许多语音处理的基础。书中对各种滤波器的分类和应用场景的介绍,更是让我对如何“塑造”声音有了更清晰的认识。无论是去除噪声,还是增强特定频率成分,这本书都提供了详细的指导。它让我明白,语音信号的处理并非简单的“黑箱操作”,而是基于严谨的科学原理和精巧的算法设计。读完这本书,我不仅对语音信号处理有了更系统、更深入的理解,也让我对未来语音技术在人机交互、智能助理等领域的应用充满了期待。

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一直以来,我都在寻找一本能够系统性地介绍语音信号数字处理的书籍,而这本书无疑是我期待已久的。它的结构安排非常合理,从基础概念的铺垫,到高级应用的深入探讨,层层递进,引人入胜。我尤其欣赏书中对语音信号建模部分的阐释。对于语音的产生机理,例如声道的共振特性,声带的振动模式,书中都进行了详尽的描述,并且引入了诸如源-滤波模型等概念。这些概念的引入,让我能够从一个更本质的层面去理解语音的形成过程,从而更好地掌握后续的信号处理技术。书中对各种特征提取方法的比较分析也十分到位,它不仅仅列举了各种特征,还深入探讨了它们各自的优缺点以及适用场景。这对于我选择合适的特征来解决具体问题提供了宝贵的指导。读完这本书,我才真正理解了,原来我们每一次的对话,都经过了如此复杂而精密的数字转化过程。它让我对我们日常所依赖的语音通信技术,有了全新的认识和敬畏。我非常乐于向其他对语音技术感兴趣的朋友推荐这本书,因为它不仅能提供坚实的理论基础,更能激发探索的欲望。

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对我而言,这本书是一次深刻的知识探索之旅。作者以其渊博的学识和清晰的逻辑,将语音信号数字处理这一复杂领域,展现在我面前。我特别欣赏书中对语音信号预处理的详细讲解。从采样和量化,到归一化和归一化,每一个步骤都解释得详尽入微,并且说明了它们在后续处理中的重要作用。书中对语音信号特征提取部分的阐述,尤其令我着迷。我明白了,为什么像线性预测编码(LPC)这样的特征能够有效地捕捉语音的音色信息,以及它在语音压缩和识别中的关键作用。作者还将这些理论知识与实际应用场景紧密结合,例如,在讨论语音识别时,书中详细介绍了基于HMM-GMM模型的语音识别系统,让我对机器如何“听懂”人类语言有了更全面的认识。这本书不仅仅传授了技术知识,更重要的是,它培养了我对语音信号处理领域进行深入研究的兴趣和信心。我迫不及待地想将学到的知识运用到实际项目中,去解决更多有趣的问题。

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在我看来,这本书是一本集理论性、实践性和启发性于一体的优秀教材。作者以其深厚的专业功底和独特的教学视角,将语音信号数字处理这一看似高深的领域,变得触手可及。我尤其赞赏书中对语音信号分析和合成方法的详细阐述。从语音信号的采样、量化,到时域和频域的特征提取,再到语音的编码、传输和合成,每一个环节都进行了深入的讲解,并且配以大量的图表和实例,使得复杂的概念变得清晰易懂。书中对语音识别和语音增强等实际应用的介绍,更是让我对语音技术在现实世界中的应用有了更直观的认识。例如,书中对语音增强算法的讲解,让我明白了如何通过信号处理技术,有效地去除背景噪声,提升语音的可懂度。这不仅仅是理论知识的获取,更是一种对工程思维的培养。它让我学会了如何从问题的本质出发,运用科学的方法去解决实际问题。这本书为我打开了语音技术的大门,也为我未来的学习和研究奠定了坚实的基础。

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我对声音的魅力一直有着近乎痴迷的迷恋,而这本书则为我打开了通往声音数字世界的大门。作者以一种非常精炼而又富有洞察力的方式,将语音信号处理的核心概念和技术一一呈现。我特别被书中关于语音信号的建模和表示方法所吸引。理解语音信号是如何被表示成离散的数字序列,以及如何通过数学模型来描述语音的生成过程,这对我来说是一种全新的认知体验。书中对各种语音特征提取算法的介绍,例如线性预测编码(LPC)和梅尔频率倒谱系数(MFCC),让我明白了这些特征是如何捕捉人类听觉感知的关键信息。这不仅仅是枯燥的算法讲解,更是对人类语言和声音的深刻理解。这本书让我意识到,我们日常所使用的语音通信和语音识别技术,背后蕴含着多么精妙的设计和强大的计算能力。它不仅拓宽了我的知识边界,更激发了我对未来语音技术发展的无限遐想。

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最经典的一本语音信号处理的书籍,现在已经很难找了。

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图书馆找到的

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