Advances in Nonlinear Speech Processing 2007 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Chetouani, Mohamed (EDT)/ Hussain, Amir (EDT)/ Gas, Bruno (EDT)/ Milgram, Maurice (EDT)/ Zarader, Je

出品人:

页数:302

译者:

出版时间:

价格:64.95

装帧:

isbn号码:9783540773467

丛书系列:

图书标签:

• 语音处理
• 非线性
• 信号处理
• 语音识别
• 语音合成
• 机器学习
• 模式识别
• 通信
• 人工智能
• 音频处理

语音处理前沿进展：2007年非线性语音处理专题报告 本书聚焦于2007年非线性语音处理领域的研究热点与突破性进展，深入剖析了信号处理、模式识别与神经科学交叉学科的最新成果。 本卷汇集了当年全球顶尖研究机构和学者的最新研究，全面涵盖了从理论基础到实际应用的多个维度。我们不再关注传统线性模型在语音识别与合成中的局限性，而是将重点投向如何利用非线性动力学、复杂系统理论以及先进的统计模型，来更精确地描述和模拟人类语音这一本质上高度非线性的信号。 第一部分：非线性语音信号的建模与分析基础 本部分奠定了理解复杂语音现象的理论框架。我们首先回顾了非线性动力学在语音生成机制中的地位，特别是颤音（jitter）和嘶音（shimmer）等声学失真现象背后的混沌特性。 奇异吸引子与语音状态空间重构： 详细讨论了如何利用Takens定理将高维的语音信号嵌入到一个低维的相空间中，并通过计算关联维度（Correlation Dimension）和李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponent）来量化语音信号的复杂度和可预测性。这些指标被证明与说话人的情感状态和健康状况存在显著关联。 非线性滤波与系统辨识： 针对声道的非线性特性（如声带闭合的不对称性），本章探讨了Volterra级数展开和NARX（非线性自回归外生模型）在语音信号建模中的应用。特别关注了如何利用Hammerstein和Wiener模型来更准确地刻画声门源函数的非线性调制过程。 小波分析与多尺度非线性分解： 传统傅里叶分析难以捕捉语音信号瞬态特征，本部分深入介绍了基于经验模态分解（EMD）及其改进方法（如EEMD）在解调语音信号中的强大能力。研究表明，EMD能有效分离出基频、共振峰及其携带的非线性扰动信息，为后续的特征提取奠定了基础。 第二部分：非线性特征提取与鲁棒性提升 语音识别系统的性能往往受限于特征提取环节能否有效捕捉人耳感知的非线性特征。本部分着重介绍了超越Mel频率倒谱系数（MFCCs）的先进方法。 高阶谱分析（Higher-Order Spectra）： 重点阐述了双谱（Bispectrum）和三谱（Trispectrum）在消除高斯噪声和揭示非高斯、非线性信号特性的作用。这些技术被成功应用于区分平稳噪声与非平稳的语音事件，并显著提高了低信噪比环境下的识别准确率。 动态时间规整（DTW）的非线性变体： 讨论了如何将全局的DTW路径约束引入到局部特征的非线性匹配中。新的约束函数旨在更好地处理语速和发音习惯的剧烈变化，特别是针对方言和口音的适应性研究。 信息几何方法： 这是本年度的亮点之一。研究人员开始将黎曼流形几何的概念引入特征空间。通过将特征向量视为流形上的点，利用测地线距离替代欧氏距离来度量不同语音帧之间的相似性，从而在保持语音内在结构的同时，增强了特征的判别力。 第三部分：非线性语音合成与信号增强 在语音合成领域，追求更自然、更富表现力的声音是核心目标。本部分展示了如何利用非线性技术来模拟人类发声的精细控制。 基于物理模型的参数化合成： 详细介绍了声门激励的粘滞摩擦模型（如Klatt模型和其非线性扩展）的最新进展。重点关注如何通过实时修改声带振动参数（如刚度、粘滞性）来准确重现说话人的音色、情绪和健康状态（如疲劳或兴奋）。 深度非线性神经网络在语音增强中的应用： 鉴于2007年神经网络研究的复苏，本章探讨了多层感知机（MLP）和递归神经网络（RNN）在语音去噪和去混响中的早期应用。研究集中于利用网络的非线性激活函数来学习噪声和目标语音之间的复杂映射关系，以期实现比传统谱减法更优异的残留噪声抑制效果。 情感语音的神经动力学控制： 探讨了将情绪状态（如愤怒、喜悦）建模为驱动声带和声道参数变化的外部非线性输入。通过控制这些参数的耦合振荡，合成的语音在情感色彩的自然度和可控性上取得了显著进步。 第四部分：非线性语音识别与分类中的挑战 虽然非线性方法潜力巨大，但其在实际系统中的部署仍面临计算复杂度和泛化能力上的挑战。 混合模型与非线性判别： 探讨了如何将高斯混合模型（GMM）与支持向量机（SVM）的核方法（如径向基函数核）相结合，以在特征空间中构建非线性的决策边界，特别是在区分近邻音素或处理细微的说话人差异时。 鲁棒性与计算效率的权衡： 针对高阶谱分析和复杂动力学建模带来的计算开销，本部分提出了多分辨率分析框架，旨在仅在语音信号的关键非线性区域（如音节开始和结束）应用复杂的非线性算法，从而在保持性能的同时，优化了实时处理的速度。 本书不仅是2007年非线性语音处理领域研究成果的总结，更是为后续十年语音技术发展指明了方向，强调了从线性假设向复杂系统建模转型的必要性。

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