Speech and Audio Processing in Adverse Environments pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Schmidt, Gerhard 编

出品人:

页数:756

译者:

出版时间:

价格:$ 179.67

装帧:

isbn号码:9783540706014

丛书系列:

图书标签:

语音处理
音频处理
噪声鲁棒
语音增强
信号处理
机器学习
深度学习
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具体描述

The book reflects the state of the art in important areas of speech and audio signal processing. It presents topics which are missed so far and most recent findings in the field. Leading international experts report on their field of work and their new results. Considerable amount of space is covered by multi-microphone systems, specific approaches for noise reduction, and evaluations of speech signals and speech processing systems. Multi-microphone systems include automatic calibration of microphones, localisation of sound sources, and source separation procedures. Also covered are recent approaches to the problem of adaptive echo and noise suppression. A novel solution allows the design of filter banks exhibiting bands spaced according to the Bark scale und especially short delay times. Furthermore, a method for engine noise reduction and proposals for improving the signal/noise ratio based on partial signal reconstruction or using a noise reference are reported. A number of contributions deal with speech quality. Besides basic considerations for quality evaluation specific methods for bandwidth extension of telephone speech are described. Procedures to reduce the reverberation of audio signals can help to increase speech intelligibility and speech recognition rates. In addition, solutions for specific applications in speech and audio signal processing are reported including, e.g., the enhancement of audio signal reproduction in automobiles and the automatic evaluation of hands-free systems and hearing aids.

《语音与音频处理在复杂环境中的应用》这本书深入探讨了在充满挑战和干扰的环境下，如何有效地捕捉、分析和利用语音与音频信号。本书旨在为工程师、研究人员和对音频信号处理感兴趣的专业人士提供一套全面的理论框架和实用的技术指南，帮助他们应对现实世界中各种复杂的声学场景。核心内容概览：本书首先从基础理论入手，回顾了数字信号处理（DSP）的核心概念，包括采样定理、量化、傅立叶变换及其在音频分析中的应用。在此基础上，本书详细阐述了语音信号的生成模型、声学特征提取（如MFCCs、LPCCs）以及音频信号的分类和识别技术。复杂环境下的挑战与解决方案：本书的重点在于分析和解决在“不利环境”（Adverse Environments）下进行语音与音频处理所面临的严峻挑战。这些不利环境可能包括：噪声干扰：环境噪声（如交通噪声、背景人声、机械噪音）、通道噪声（如电话线、无线通信）、以及突发性噪声（如枪声、敲击声）。混响：室内或建筑物内的声音反射，导致原始语音信号失真、能量衰减和清晰度下降。多说话人场景：同一时间有多人讲话，需要从混合信号中分离出特定说话人的语音。信道失真：麦克风、放大器、传输信道等引入的频率响应不一致、非线性失真。低信噪比：噪声功率远大于目标语音信号功率。为了应对这些挑战，本书系统地介绍了多种先进的处理技术： 1. 降噪技术（Noise Reduction）：频谱减法（Spectral Subtraction）：基于噪声谱估计，从混合信号的频谱中减去噪声分量。详细介绍不同版本的算法，如维纳滤波、广义谱减法等，并分析其在噪声抑制和语音失真之间的权衡。统计模型方法（Statistical Model-Based Methods）：如维纳滤波（Wiener Filtering）的改进版本，利用语音和噪声的统计特性来优化信号分离。盲源分离（Blind Source Separation, BSS）：在不了解噪声或信源特性的情况下，尝试将混合信号分离成独立的源信号。介绍独立成分分析（ICA）和波束形成（Beamforming）等技术，并分析其在多麦克风场景下的应用。深度学习（Deep Learning）在降噪中的应用：详细介绍如何利用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN，如LSTM、GRU）和Transformer等模型，学习从含噪信号中恢复干净语音的映射关系。讨论各种网络架构的优劣，以及如何通过数据增强和迁移学习来提升模型的鲁棒性。 2. 回声消除（Echo Cancellation）：自适应滤波（Adaptive Filtering）：详细介绍LMS（Least Mean Squares）、RLS（Recursive Least Squares）等自适应滤波算法在估计和消除回声路径上的应用。非线性回声处理：讨论在存在非线性失真时，如何改进回声消除的效果。 3. 语音增强（Speech Enhancement）：幅度谱增强（Magnitude Spectrum Enhancement）：在保留相位信息的基础上，对语音信号的幅度谱进行增强。全带信号增强（All-Band Speech Enhancement）：旨在对整个语音信号频带进行增强，以提高感知质量。 4. 语音分离（Speech Separation）：基于时频掩蔽（Time-Frequency Masking）的方法：如理想二元掩蔽（IBM）、理想比例掩蔽（IPM）等，通过学习时频单元的权重来分离语音。深度学习在语音分离中的应用：详细介绍端到端的深度学习模型，如DPCL（Deep Pooling Convolutional Networks for Speech Enhancement）、DCCRN（Deep Complex Convolution Recurrent Network）等，以及它们在多人语音分离和噪声背景下的语音分离任务中的表现。 5. 特定应用场景分析：移动通信中的语音处理：讨论在手机通话、VoIP（Voice over IP）等场景下，如何处理信道噪声、压缩失真和回声。车载语音交互：分析车内环境的强噪声、回声和说话人位置变化带来的挑战，以及相应的降噪和语音识别增强技术。远程会议与智能助手：探讨如何从嘈杂的室内环境或远距离信号中提取清晰的语音，以实现有效的语音交互。听力辅助设备：介绍如何利用语音增强技术来帮助听力障碍者更好地感知和理解语音。本书的特点：理论与实践并重：既深入讲解了各类算法背后的数学原理和模型，也提供了实际应用中的参数选择和性能评估方法。涵盖前沿技术：重点介绍了深度学习在语音和音频处理领域的最新进展，以及其在应对复杂环境方面的强大能力。结构清晰，循序渐进：从基础概念到高级技术，再到具体应用场景，内容组织合理，便于读者理解和掌握。丰富的案例分析：通过具体的实例，展示了各种技术在实际问题中的应用效果和局限性。强调鲁棒性：关注如何构建在不同不利环境下都能表现良好的语音和音频处理系统。通过阅读本书，读者将能够深刻理解在复杂声学环境中进行语音与音频处理的挑战，并掌握各种有效的解决方案，从而在各自的领域开发出更强大、更可靠的音频应用。