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

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Prentice Hall PTR

作者:Thomas F. Quatieri

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-11-08

价格:USD 100.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780132429429

丛书系列:

图书标签:

• 语音
• 声学
• 科普
• 语音信号处理
• 离散时间信号处理
• 数字信号处理
• 通信信号处理
• 信号分析
• 语音识别
• 语音编码
• 滤波器设计
• 傅里叶变换
• 小波变换

语音信号处理基础：从模拟到数字的飞跃 本书聚焦于语音信号处理领域的核心原理与实践，旨在为读者提供一个全面且深入的理解框架，涵盖从声学基础到现代数字信号处理技术的关键环节。本书内容紧密围绕语音信号的产生、采集、量化、特征提取、分析与合成展开，特别强调理论知识与工程应用的结合。 第一部分：语音的物理基础与感知模型 第1章：人声的产生与声学基础 本章详细阐述了人类发声器官的解剖结构及其协同工作机制。首先，深入探讨了肺部驱动、喉部声带振动（基频的产生）和声道（口腔、鼻腔、咽腔）的共振特性，这是语音声学的基础。我们将引入声带振动模型，如倒置Lumped-Element模型，分析其周期性和非线性对音色的影响。随后，重点介绍声道系统的声学特性，包括共振峰（Formants）的形成机制及其与元音识别的关系。我们将使用傅里叶变换的视角来剖析语音信号的频谱结构，区分元音、辅音的声学差异，特别是周期性噪声（清音）与周期性激发（浊音）的频谱特征。 第2章：语音信号的感知与听觉模型 本章深入研究人类听觉系统如何感知和解释语音信号。我们从心理声学（Psychoacoustics）的角度出发，介绍听觉阈值、响度、音高感和音色感的物理基础。关键内容包括：人耳对不同频率的敏感度差异，引入等响度曲线（Equal-loudness contours）和掩蔽效应（Masking Effects）。我们重点讨论临界带宽（Critical Bandwidth）的概念，以及将其应用于语音编码和感知加权滤波的设计。此外，本章还会介绍基于时间-频率分析的听觉通路模型，解释大脑如何从复杂的声学输入中分离出语音信息。 第二部分：语音信号的数字化与预处理 第3章：模拟语音到数字语音的转换 本章详述将连续的模拟语音信号转化为离散数字信号的关键步骤。详细介绍采样定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）在语音处理中的应用，讨论采样率的选择对信号保真度的影响。随后，深入讲解量化过程，包括均匀量化和非均匀量化（如$mu$-law和A-law压缩），这些技术是现代语音通信系统（如PSTN）的基础。本章还将覆盖量化噪声的分析与抑制，为后续的数字处理奠定坚实基础。 第4章：语音信号的预处理与端点检测 在进行复杂的分析之前，信号需要经过适当的预处理。本章聚焦于噪声抑制、预加重（Pre-emphasis）和去加重（De-emphasis）技术。预加重如何提升高频部分的信噪比，增强辅音信息。核心内容是语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD），介绍基于能量、过零率以及更先进的统计模型的检测算法，确保后续处理只针对实际的语音段。此外，本章还将涉及短时傅里叶分析（STFT）的原理，包括窗函数（如Hamming, Hanning）的选择及其对时频分辨率的影响。 第三部分：时域与频域特征提取 第5章：时域分析与基频估计 本章侧重于从时域信号中直接提取语音参数。重点分析短时自相关函数（Short-Time Autocorrelation Function, STACF）的性质，及其与线性预测编码（LPC）的内在联系。基频（Pitch/F0）的精确估计是浊音分析的核心。本章详细比较了多种F0估计算法，包括基于自相关函数的方法（如AR-PITCH），倒频分析（Cepstral Analysis）在F0分离中的优势，以及更鲁棒的基于峰值检测和平均互信息（Average Mutual Information, AMI）的算法。 第6章：线性预测编码（LPC）与声谱包络估计 线性预测编码是语音处理中最重要的参数化技术之一。本章深入探讨了LPC模型的数学基础，即如何用一个有限阶的线性滤波器逼近声道系统传递函数。详细介绍Durbin-Levinson算法求解LPC系数，并讨论了如何利用这些系数（倒谱系数或LPC谱包络）来描述元音的共振峰结构。本章还将介绍LPC谱的倒谱域表示及其在语音识别中的应用。 第7章：梅尔频率倒谱系数（MFCC）及其变体 MFCC是当前应用最广泛的语音特征之一。本章系统阐述了MFCC的完整提取流程：首先，通过模拟人耳听觉特性的梅尔刻度滤波器组设计；其次，能量计算与对数变换；最后，离散余弦变换（DCT）的应用。本章对比了标准MFCC、Rasta-PLP等特征的优缺点，并探讨了如何计算这些特征的一阶和二阶导数（动态特征）以捕获语音的时变信息。 第四部分：语音合成与编码 第8章：参数语音合成技术 本章探讨如何利用提取的语音参数来生成听起来自然的语音。详细介绍基于共振峰的合成方法，以及最主流的基于线性预测的源-滤波模型（Source-Filter Model）。重点分析激励源（声带脉冲、噪声源）的建模，以及如何通过调整F0、LPC系数和能量来控制合成语音的音高、音色和情感。本章还会简要介绍早期风格合成（Formant Synthesis）的局限性。 第9章：线性预测编码（LPC）与语音压缩 本章从数据压缩的角度审视LPC技术。深入讲解全激励线性预测（F-LPC）和残差激励线性预测（CELP）编码器的基本结构。重点分析如何对LPC系数、F0和残差信号进行高效的量化和编码，以最小化比特率。讨论CELP如何在保证可懂度的前提下实现低码率编码，这是现代语音编解码器（如GSM/AMR）的核心技术。 第五部分：高级分析与应用背景 第10章：语音信号的基频与共振峰的精确分离 本章集中讨论在复杂背景下，如何鲁棒地分离基频和共振峰。除了时域和倒频域的方法外，还将介绍基于谱分析的共振峰追踪技术，例如峰值追踪算法（Peak picking）。对于F0，将探讨利用小波变换（Wavelet Transform）在多分辨率分析中进行分离的潜力，特别是在处理非稳态语音段时的方法。 第11章：语音信号处理在识别系统中的定位 本章为后续的语音识别和说话人识别奠定基础，但本书不会深入涉及复杂的识别算法（如HMM或深度学习模型）。重点在于解释语音特征（如MFCC）如何被映射到特定的声学模型单元（如音素或三音素）。本章还会讨论声学特征的均值和方差归一化（Normalization）在提高系统鲁棒性中的重要作用，以及语种和说话人归一化方法的原理概述。 本书通过严谨的数学推导、清晰的信号流程图和丰富的工程实例，确保读者不仅理解“如何做”，更能理解“为什么这样做”，为从事高级语音技术研究或工程开发打下坚实的理论和实践基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆