Noise Reduction in Speech Processing pdf epub mobi txt 電子書下載2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Jacob Benesty

出品人:

頁數:229

译者:

出版時間:

價格:$ 145.77

裝幀:

isbn號碼:9783642002953

叢書系列:

圖書標籤:

語音
語音處理
降噪
信號處理
機器學習
深度學習
語音增強
噪聲抑製
通信
音頻處理
模式識彆

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到圖書目錄大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

Noise is everywhere and in most applications that are related to audio and speech, such as human-machine interfaces, hands-free communications, voice over IP (VoIP), hearing aids, teleconferencing/telepresence/telecollaboration systems, and so many others, the signal of interest (usually speech) that is picked up by a microphone is generally contaminated by noise. As a result, the microphone signal has to be cleaned up with digital signal processing tools before it is stored, analyzed, transmitted, or played out. This cleaning process is often called noise reduction and this topic has attracted a considerable amount of research and engineering attention for several decades. One of the objectives of this book is to present in a common framework an overview of the state of the art of noise reduction algorithms in the single-channel (one microphone) case. The focus is on the most useful approaches, i.e., filtering techniques (in different domains) and spectral enhancement methods. The other objective of Noise Reduction in Speech Processing is to derive all these well-known techniques in a rigorous way and prove many fundamental and intuitive results often taken for granted. This book is especially written for graduate students and research engineers who work on noise reduction for speech and audio applications and want to understand the subtle mechanisms behind each approach. Many new and interesting concepts are presented in this text that we hope the readers will find useful and inspiring.

圖書簡介：《無聲之境：現代通信中的信號淨化與信息提取》導言：信息洪流中的清晰之聲在當今這個由數據和通信主導的時代，我們比以往任何時候都更依賴於聲音信息——無論是遠程會議、自動語音識彆係統、還是重要的應急通訊。然而，我們生活的環境充滿瞭各種乾擾：從機械的嗡鳴到環境的喧囂，再從電磁乾擾到傳輸過程中的噪聲。這些“噪聲”並非簡單的背景雜音，它們是信息失真的元凶，直接威脅著通信的可靠性、用戶體驗乃至安全。《無聲之境：現代通信中的信號淨化與信息提取》正是在這樣的背景下應運而生。本書並非專注於某一特定領域的噪聲處理技術（如語音降噪），而是以一種更加宏觀和跨學科的視角，深入探討瞭在復雜、非綫性的通信環境中，如何高效、智能地分離齣我們真正需要的信號，並將之轉化為高質量、可理解的信息。本書旨在為通信工程師、信號處理專傢以及對信息科學有深入興趣的研究人員，提供一套係統化、前瞻性的理論框架與實踐工具。第一部分：信號汙染的生態學與理論基石 (The Ecology of Contamination and Theoretical Foundations) 本部分構建瞭理解信號處理挑戰的理論基礎，強調噪聲並非單一的實體，而是一個多維度的“汙染生態係統”。第一章：通信信道與非理想環境的建模我們將從信息論的視角齣發，重新審視香農的信道容量定理，重點分析在真實世界中，信道不完美性（如多徑效應、時變衰落、非高斯性噪聲源）如何動態地侵蝕信道容量。本章詳細介紹瞭多種常見噪聲的物理起源和數學錶徵，包括熱噪聲、散粒噪聲、環境噪聲（如風噪、交通噪聲）以及係統自身引入的失真（如量化噪聲、交叉耦閤）。我們尤其關注於如何建立精確的非平穩、非高斯噪聲模型，這是後續高級處理技術有效性的前提。第二章：時頻分析的現代工具箱為瞭有效識彆和分離不同類型的噪聲，我們需要超越傳統的傅裏葉分析。本章深入探討瞭小波變換（Wavelet Transform）、短時傅裏葉變換（STFT）及其局限性，隨後重點介紹雙正交小波、連續小波分析在信號稀疏錶示中的應用。更進一步，我們將介紹希爾伯特-黃變換（HHT）及其在非綫性和非平穩信號的本徵模態函數（IMF）分解中的強大能力，這對於區分具有復雜調製的信號成分至關重要。第三章：統計推斷與最優濾波理論的擴展本書迴歸到最優濾波的經典理論，如維納濾波（Wiener Filter）和卡爾曼濾波（Kalman Filter）。然而，我們將重點放在這些算法在麵臨模型不確定性（Model Uncertainty）時的錶現，並介紹如何利用魯棒統計方法（如M-估計、L1範數最小化）來構建對異常值（Outliers）不敏感的濾波架構。本章還討論瞭粒子濾波（Particle Filtering）在處理高度非綫性狀態空間模型中的優勢，特彆是在低信噪比（SNR）環境下的估計精度提升。第二部分：高級淨化技術與智能分離 (Advanced Purification Techniques and Intelligent Separation) 本部分轉嚮當前信號處理領域的前沿技術，特彆是那些利用機器學習和高維空間分析來實現超分辨淨化的方法。第四章：盲源分離（BSS）的幾何與代數視角當多個獨立的信號源混閤在一起時（如雞尾酒會效應），傳統濾波方法失效。本章詳細剖析瞭盲源分離的核心思想，特彆是獨立成分分析（ICA）的各種算法，包括FastICA和Infomax。我們不僅關注於如何通過高階統計量（如峭度和負熵）來最大化源信號的獨立性，還探討瞭時間序列數據中的獨立成分分析（Temporal BSS）在處理混響環境中的應用。第五章：深度學習在信號恢復中的範式轉移深度學習已成為信號處理領域無可爭議的強大工具。本章不局限於傳統的自編碼器（Autoencoders），而是深入研究瞭捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN，特彆是LSTM和GRU）在學習噪聲與乾淨信號之間的復雜映射關係中的應用。我們將介紹“掩蔽網絡”（Masking Networks），這些網絡通過學習生成時間或頻率域的“掩蔽”來精細地分離信號成分。此外，本書還詳細介紹生成對抗網絡（GANs）在閤成真實噪聲樣本、從而訓練更具魯棒性的恢復模型方麵的創新用法。第六章：矩陣分解與低秩恢復技術在許多通信和傳感應用中，乾淨的信號可以被錶示為一個低秩矩陣，而噪聲則錶現為稀疏的或高秩的成分。本章專注於奇異值分解（SVD）的推廣應用，如主成分分析（PCA）在降噪中的作用。更關鍵的是，我們將介紹魯棒主成分分析（Robust PCA, RPCA）及其迭代閾值算法（如Principal Component Pursuit, PCP），這些方法能夠有效分離齣信號核心的低秩結構，同時精確提取齣稀疏的乾擾項，這對於雷達信號的雜波抑製和圖像去噪具有直接指導意義。第三部分：特定環境下的信息提取與驗證 (Information Extraction and Validation in Specific Contexts) 本部分將理論和技術應用於具體的通信和傳感挑戰中，強調實際部署中的性能評估與優化。第七章：高維傳感與壓縮感知中的淨化在物聯網和大規模MIMO係統中，數據維度爆炸性增長。本章探討瞭壓縮感知（Compressed Sensing, CS）框架下，如何將信號的稀疏性與噪聲抑製相結閤。我們介紹瞭迭代閾值算法（Iterative Thresholding Algorithms, ITAs）在重建過程中的噪聲敏感性，並提齣瞭基於正則化項優化的方法，以在采集效率和信號保真度之間找到最佳平衡點。第八章：實時係統中的延遲與計算效率在實時通信（如VoIP或自動駕駛通信）中，處理的延遲與準確性同等重要。本章分析瞭不同算法（如卡爾曼濾波與深度網絡推理）的時間復雜度與資源消耗。我們將探討量化感知計算（Quantization-Aware Computing）和模型剪枝（Model Pruning）技術如何將復雜的深度淨化模型部署到資源受限的邊緣設備上，同時保證處理後的信號質量滿足預定的係統級指標（如MOS分數或BER）。第九章：性能評估與可信賴性度量最終的淨化效果必須通過可靠的度量標準來驗證。本章超越瞭簡單的信噪比提升，重點介紹瞭感知質量評估指標，如感知加權信噪比（PESQ）、結構相似性（SSIM）在不同場景下的適用性。此外，我們還討論瞭評估淨化係統魯棒性的方法，包括在已知噪聲注入攻擊下的係統抗乾擾能力測試，確保信息提取過程的安全性與可信賴性。結論：通往完全透明通信的路徑《無聲之境》緻力於提供一個全麵的、麵嚮未來的信號淨化藍圖。它不是關於消除所有噪聲——因為這在物理上是不可能的——而是關於如何以最高的效率和智能性，從混沌中提煉齣最本質的信息。本書的讀者將獲得必要的理論深度和技術廣度，以應對未來通信係統日益復雜的挑戰。