Springer Handbook of Speech Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Huang, Y. 编

出品人:

页数:1176

译者:

出版时间:

价格:$ 281.37

装帧:

isbn号码:9783540491286

丛书系列:

图书标签:

• speech
• 语音
• Speech Processing
• Signal Processing
• Acoustics
• Human-Computer Interaction
• Pattern Recognition
• Machine Learning
• Digital Signal Processing
• Audio Processing
• Communication Engineering
• Artificial Intelligence

好的，以下是一本名为《Advanced Digital Signal Processing for Audio Applications》的图书简介，该书不包含《Springer Handbook of Speech Processing》的内容，并力求详细和专业： --- 《高级数字信号处理在音频应用中的实践》 图书简介 作者: [此处可插入虚构的作者或编辑团队] 出版社: [此处可插入虚构的出版社名称，例如：Integrity Press of Engineering] 出版年份: [虚构年份，例如：2024] 页数: 约 850 页 --- 概述 《高级数字信号处理在音频应用中的实践》是一部面向高级工程师、研究人员以及对音频信号处理有深入兴趣的专业人士的综合性著作。本书旨在弥补理论与实际工程应用之间的鸿沟，聚焦于现代数字信号处理（DSP）技术在音频领域，特别是与高保真音频重建、复杂声场分析、新型编解码技术以及实时嵌入式系统实现相关的尖端问题。 本书摒弃了对基础傅里叶分析和基本滤波器设计等入门级概念的冗余阐述，而是直接切入当前音频工程领域最前沿、最具挑战性的数学建模和算法优化难题。全书结构严谨，理论推导详尽，辅以大量源自真实工业和科研项目的案例分析与MATLAB/Python实现示例，确保读者能够将理论知识快速转化为可操作的工程方案。 --- 核心内容深度解析 本书共分为八个主要部分，共计二十二章，每一部分都代表了音频信号处理领域的一个关键技术栈。 第一部分：超越经典采样的理论基础（Advanced Sampling and Quantization） 本部分深入探讨了传统奈奎斯特采样的局限性及其在超宽带音频信号中的挑战。 欠定采样与压缩感知在音频中的应用： 详细分析了基于L1范数最小化和稀疏表示的音频信号重构方法。重点讨论了如何利用音频信号的内在稀疏性设计高效的模数转换器（ADC）前端。 非均匀采样与随机采样的理论框架： 探讨了处理非平稳音频信号的先进技术，包括重构误差的概率界限分析以及在低功耗设备中实现随机采样的硬件约束。 抖动（Jitter）对量化噪声塑形的影响： 深入研究了时钟抖动如何转化为可控的噪声分布，以及如何利用先进的抖动技术（如随机抖动和伪随机抖动）来优化高分辨率（如24位以上）音频的有效位数（ENOB）。 第二部分：非线性与时变系统建模（Nonlinear and Time-Variant Modeling） 音频信号处理不可避免地涉及复杂的非线性失真和环境的时变性。本部分提供了先进的建模工具。 Volterra级数与Wiener模型在失真分析中的应用： 详细阐述了如何使用Volterra模型精确识别和量化扬声器、放大器和麦克风阵列中的高阶非线性失真。重点在于高效地估计模型参数，避免“维度灾难”。 基于核方法的自适应系统辨识： 引入了再生核希尔伯特空间（RKHS）理论，用于处理大规模、高维度的非线性音频系统辨识问题，特别是在房间脉冲响应（RIR）的非线性部分建模中。 时变滤波器的设计与实现： 讨论了如何使用状态空间模型（State-Space Models）来描述快速变化的声学环境，并提出了一套基于卡尔曼滤波器的自适应滤波器结构，用于实时追踪环境变化。 第三部分：面向感知的编码与压缩（Perceptually Motivated Coding Schemes） 本书超越了标准的MP3/AAC结构，专注于基于人耳听觉模型的最新一代音频压缩技术。 复杂掩蔽模型与时间-频率联合优化： 探讨了如何整合最新的心理声学研究成果，建立更精细的频域和时域联合掩蔽阈值，以实现更低的比特率而不牺牲感知质量。 时间域编码（Time-Domain Coding）的复兴： 详细分析了如Codec 2、SBC等基于时域残差编码和波形插值的方法，它们在低码率语音/音乐传输中的优势与挑战。 神经网络在特征提取和量化中的角色： 介绍了深度学习在学习最优感知特征上的潜力，包括Variational Autoencoders (VAEs) 和 Generative Adversarial Networks (GANs) 在低失真音频合成与编码中的应用前沿。 第四部分：复杂声场分析与空间音频（Advanced Spatial Audio Processing） 本部分聚焦于多通道信号处理，特别是三维声场再现和声源定位。 高阶Ambisonics (HOA) 的优化与解码： 深入探讨了球谐函数理论在高阶表示中的应用，并提出了基于最小二乘法的离散声场采样与完美重构方法。 波场合成（Wave Field Synthesis, WFS）的边界条件处理： 详细分析了实际声源（有限数量的发射器）与理想点源模型之间的误差，并设计了修正算法来补偿边界效应和高频衰减。 盲源分离（BSS）与声源定位的鲁棒性增强： 引入了基于张量分解（Tensor Decomposition）和非负矩阵分解（NMF）的先进BSS技术，特别是针对混响和非平稳噪声环境下的鲁棒性提升策略。 第五部分：数字滤波器与滤波器组的高效实现（Efficient Filter Realization） 针对实时嵌入式系统对低延迟和低功耗的需求，本部分提供了高效的硬件级优化方案。 最低运算量滤波器设计： 探索了如何利用频率采样法和最小阶滤波器结构来设计满足特定群延迟和幅频响应的滤波器，从而减少乘法器和累加器的数量。 定点运算的精度分析与溢出控制： 提供了深入的定点数表示对DSP性能的影响分析，包括如何通过量化噪声塑形和饱和控制策略来维持算法的数值稳定性。 并行与流水线架构： 针对FPGA和DSP硬件，设计了高效的并行FIR/IIR滤波器组，并讨论了如何利用SIMD指令集优化向量运算的性能。 第六部分：高级去噪与混响消除（Advanced Noise Reduction and Dereverberation） 本部分关注于提高音频信号在恶劣环境下的可用性。 维纳滤波的局限性与子空间方法： 阐述了传统维纳滤波在非平稳噪声下的不足，并详细介绍了基于特征子空间分解的噪声抑制方法，如特征空间滤波（Spatial Subspace Filtering）。 深度学习在语音增强中的动态模型： 探讨了使用循环神经网络（RNN）和Transformer结构进行端到端语音增强的最新进展，重点在于如何保证处理后的语音在保持自然度的同时，显著降低残留噪声。 基于反向散射的混响消除（Inverse Reverberation）： 深入分析了如何精确估计房间脉冲响应的能量衰减包络，并设计了逆滤波器以在保证相位一致性的前提下，有效去除多重反射。 第七部分：音频信号的非参数化分析（Non-Parametric Audio Analysis） 本部分关注不依赖固定模型假设的信号分析方法。 小波变换与多分辨率分析在瞬态检测中的应用： 详细比较了短时傅里叶变换（STFT）与连续小波变换（CWT）在捕获音频信号瞬态信息（如冲击声、打击乐）上的优劣，并给出了最优基函数选择的指导原则。 经验模态分解（EMD）及其在音频去噪中的局限性与改进： 探讨了EMD在处理混合振荡模式信号时的“模态混叠”问题，并引入了集合经验模态分解（EEMD）来提高分解的鲁棒性。 第八部分：嵌入式系统与实时性保障（Embedded Systems and Real-Time Guarantees） 本部分将理论算法转化为实际的、可部署的解决方案。 延迟与吞吐量的权衡分析： 提供了在固定采样率和有限计算资源下，如何量化和最小化算法延迟的工程方法论。 DSP硬件加速与指令集优化： 针对特定DSP架构（如TI C6000系列或ARM Cortex-M系列），提供了C/C++代码到汇编优化的映射指南，特别是循环展开和指令调度在音频处理中的应用。 --- 读者对象与先决条件 本书的读者应具备扎实的线性代数、复变函数基础，并对离散时间信号与系统有深入理解。建议读者熟悉基本的数字滤波器设计（FIR/IIR）和快速傅里叶变换（FFT）原理。本书不适合初学者，而是为渴望掌握前沿、高复杂度音频DSP技术的专业人士量身定制的进阶参考手册。 --- 本书的独特价值 《高级数字信号处理在音频应用中的实践》的核心价值在于其对理论深度、工程实用性与前沿技术覆盖面的完美平衡。它不满足于解释“是什么”，而是深入探讨“如何精确地实现和优化”，是当前音频工程领域迈向下一代信号处理技术的重要桥梁。

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