Speech and Audio Signal Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:Ben Gold

出品人:

页数:688

译者:

出版时间:2011-8-23

价格:USD 115.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470195369

丛书系列:

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图书简介：计算机视觉中的深度学习：理论、模型与实践 导言 随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉（Computer Vision, CV）已成为理解和模拟人类视觉感知的关键领域。近年来，深度学习（Deep Learning）的崛起极大地推动了计算机视觉领域的革命性进步。本书《计算机视觉中的深度学习：理论、模型与实践》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，系统梳理深度学习在现代计算机视觉任务中的核心理论、主流模型及其具体应用实践。 本书面向具有一定数学基础和编程经验的读者，包括研究生、工程师、研究人员以及希望深入了解该领域的专业人士。我们力求在保持理论深度与工程实践之间找到完美的平衡，确保读者不仅理解“如何做”，更能领悟“为何如此”。 第一部分：基础理论与深度学习基石 在深入探讨复杂的视觉任务之前，本部分将为读者构建坚实的理论基础。 第一章：计算机视觉概览与深度学习的兴起 本章首先回顾了传统计算机视觉的发展历程，从早期的特征提取（如SIFT, HOG）到基于几何的方法。随后，我们将详细介绍深度学习如何颠覆这一领域，重点阐述人工神经网络（ANN）的基本结构、激活函数（如ReLU, Sigmoid, Tanh）的特性及其在非线性映射中的作用。我们将探讨参数学习的根本——反向传播算法（Backpropagation）的数学原理和计算流程，为后续模型构建打下基础。 第二章：卷积神经网络（CNN）的数学解析 卷积神经网络是现代视觉任务的基石。本章将从信号处理的角度，深入剖析卷积操作的数学定义、如何实现局部感受野和参数共享的机制。我们将详细解析池化（Pooling）层的作用，包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）如何实现特征的尺度不变性。此外，本章还将介绍经典CNN架构的演变，如LeNet-5、AlexNet的结构创新及其对早期深度学习模型的深远影响。 第三章：优化、正则化与训练策略 一个有效的深度学习模型离不开精妙的优化策略和恰当的正则化手段。本章将详述梯度下降的各种变体，包括随机梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、Adagrad、RMSProp以及现代优化器如Adam和Nadam的内在工作机制与收敛特性比较。在模型泛化方面，我们将深入探讨L1/L2正则化、Dropout的随机性原理、批量归一化（Batch Normalization, BN）和层归一化（Layer Normalization）在加速训练和稳定模型方面的作用。此外，还将涉及学习率调度（Learning Rate Scheduling）和早停法（Early Stopping）等实用技术。 第二部分：核心视觉任务与主流模型架构 本部分聚焦于深度学习在具体计算机视觉任务中的应用，并详细介绍里程碑式的网络架构。 第四章：图像分类的深度演进 图像分类是衡量视觉系统性能的基准任务。本章将详细分析VGG网络对深度与统一结构（3x3卷积核）的坚持，以及GoogleNet（Inception）如何通过Inception模块实现多尺度特征的并行捕获，有效控制计算复杂度。我们将重点讲解残差网络（ResNet）的核心思想——残差连接（Residual Connection）如何解决深层网络中的梯度消失/爆炸问题，并探讨DenseNet如何通过密集连接机制最大化特征重用。 第五章：目标检测的范式转变 目标检测要求模型不仅要识别物体类别，还要精确定位其在图像中的位置。本章将对比介绍两大主流范式： 1. 两阶段检测器： 深入解析R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN），特别是区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）的工作原理。 2. 一阶段检测器： 阐述YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）如何通过回归直接预测边界框和类别，实现实时检测的飞跃。此外，还将讨论Anchor机制和非极大值抑制（NMS）在检测流程中的重要性。 第六章：语义分割与实例分割 分割任务要求像素级别的理解。本章首先介绍全卷积网络（Fully Convolutional Networks, FCN）如何将分类网络转换为分割网络。随后，重点分析U-Net架构及其在医学图像分割等领域的广泛应用，特别是其“U”形结构中跳跃连接（Skip Connections）的设计哲学。在实例分割方面，我们将介绍Mask R-CNN如何扩展Faster R-CNN，在目标检测的基础上并行地生成高质量的实例掩模。 第七章：生成模型与对抗性学习 生成模型代表了对数据分布的深度学习理解。本章将详细介绍变分自编码器（Variational Autoencoders, VAEs）的概率图模型基础及其在潜在空间表示学习中的作用。随后，我们将重点剖析生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）的博弈论框架，包括判别器与生成器的相互竞争机制。内容将涵盖DCGAN、WGAN（Wasserstein GAN）等改进型架构，用于高质量图像生成和数据增强。 第三部分：高级主题与未来展望 本部分探讨当前研究热点，涉及对模型的更深层次理解和跨模态的应用。 第八章：注意力机制与Transformer架构 注意力机制是赋予模型“关注重点”的能力。本章将介绍标准注意力机制的计算过程，并过渡到Transformer架构，该架构完全摒弃了传统的卷积和循环结构，完全依赖自注意力（Self-Attention）和多头注意力（Multi-Head Attention）。我们将详细解析Transformer中的编码器-解码器结构、位置编码（Positional Encoding）的必要性，及其在视觉任务中（如Vision Transformer, ViT）的应用。 第九章：自监督学习与对比学习 在标注数据稀缺的背景下，如何有效利用海量无标签数据成为关键。本章深入探讨自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的策略，特别是对比学习（Contrastive Learning）的原理。我们将分析MoCo、SimCLR等代表性框架如何构建正样本对和负样本对，并通过最大化互信息来学习高质量的视觉表示，为下游任务提供强大的预训练模型。 第十章：可解释性、鲁棒性与伦理考量 随着深度学习模型在关键领域部署，理解其决策过程和抵抗恶意攻击至关重要。本章介绍模型可解释性技术，如梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和特征可视化，帮助我们“打开黑箱”。同时，我们将探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理及其防御策略（Adversarial Defenses），强调构建安全、公平和可信赖的视觉系统的伦理责任。 结语 本书通过对理论的严格推导、对主流模型的细致剖析以及对实践细节的充分讨论，构建了一个连贯的学习路径。掌握这些内容，读者将能够自信地设计、训练和部署前沿的深度学习视觉系统，并为应对未来的技术挑战做好准备。

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这部著作，乍看之下，仿佛沉入了广袤的数字信号处理海洋。我对音频信号处理这块领域素来抱持着极大的热情，尤其是在现代通信和多媒体技术日益深入生活的今天。我原本期望能在书中找到一些关于现代声学建模和压缩技术的前沿洞察，比如更深层次的傅里叶分析在非平稳信号中的应用，或者MIMO声学系统中波束形成算法的优化策略。然而，我发现书中更侧重于基础理论的扎实搭建，那些经典的时间域和频率域分析方法被详尽地阐述了一遍，这对于初学者无疑是福音，但对于期待进阶材料的专业人士来说，略显保守了。比如，在谈到噪声抑制时，传统的Wiener滤波占据了大量的篇幅，这固然重要，但对于目前主流的深度学习驱动的去噪方法，比如基于GAN或自编码器的模型结构和训练技巧，书中几乎未触及，这让它在紧跟技术潮流方面略显迟滞。我特别希望看到作者能引入一些关于可感知质量（Perceptual Quality）量化的高级指标，不仅仅停留在传统的信噪比（SNR）讨论上，而是深入探讨如何用更接近人耳听觉特性的方式去评估信号处理效果。总而言之，它像一本优秀的教科书，为入门者铺设了坚实的地基，但对于寻求突破性进展的探索者而言，还需要向更广阔的未来信号处理前沿迈进。

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阅读这本书的过程，更像是一次对经典的致敬之旅。我是一位资深的DSP工程师，常年在嵌入式系统中与实时音频流打交道，我的工作核心在于效率和低延迟。我原本满心期待书中能深入探讨高效的算法实现技巧，例如如何利用定点运算优化IIR/FIR滤波器的性能，或者如何针对特定DSP架构（如TI C6000系列或ARM Neon）进行汇编级优化，以确保在极其受限的资源下完成复杂的音频特征提取任务。然而，书中对算法复杂度的讨论大多停留在理论层面，缺乏实际工程中的“脏活累活”的经验分享。例如，在涉及到自适应滤波时，RLS（递推最小二乘）算法的收敛性和计算开销之间的权衡，书中只是给出了公式推导，却没有一个关于内存占用和周期性更新成本的实际案例分析。我更关注的是，在处理大规模麦克风阵列数据时，如何平衡并行化处理的收益与同步开销。这本书在理论深度上无可挑剔，但对于我们这些需要把理论快速转化为生产力代码的人来说，那些关于“如何快”而不是“如何对”的实践指导显得尤为珍贵，而这正是书中相对薄弱的一环，让人感到意犹未尽。

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我是在一个跨学科项目的背景下接触到这本书的，我的主要工作涉及医学超声图像和生物电信号（如ECG）的处理，虽然不是严格意义上的“Speech and Audio”，但基本的傅里叶变换、小波分析和滤波原理是共通的。我最初是想从中汲取一些关于信号去噪和特征增强的普适性方法论。这本书在基础的采样理论和量化误差分析上做得极其出色，清晰地解释了混叠和失真产生的机制，这对于任何数字信号处理领域的人都是宝贵的知识财富。然而，当我试图将其中某些滤波器的设计思路迁移到处理非周期性、非平稳的生物信号时，我发现书中的例子和参数设置几乎全部围绕着人耳听觉的特性来构建，比如对人类听觉掩蔽效应的建模。这导致在应用于非人源信号时，许多直接的参数映射变得不切实际。我期望看到更多关于信号特性对算法选择的指导，而非仅仅是聚焦于音频这一特定领域。如果书中能更广泛地讨论不同信号类型（如地震波、雷达回波）在共享处理框架下的差异化处理策略，它的适用范围将大大拓宽。

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这本书的排版和图表质量无可挑剔，阅读起来非常舒适，是那种适合放在案头随时翻阅的参考书。对我个人而言，我更感兴趣的是那些尚未被完全标准化的新兴领域，特别是空间音频和沉浸式声景的再现技术。我期望书中能对Ambisonics（全向声场）或基于渲染的声场合成技术提供更深入的数学基础和实现细节，例如如何有效地处理高阶次的球谐函数（Spherical Harmonics）的计算和混响的参数化建模。书中对经典立体声处理的讲解非常到位，但对于近年来迅速发展的基于头部相关传递函数（HRTF）的个性化三维声学重构，内容相对简略，多以概念介绍为主，缺乏具体的计算流程或优化技巧。如何将这些复杂的空间信息有效地编码和解码，同时保证计算效率和空间定位的准确性，是当前音频工程的热点。因此，这本书更像是一部坚实的“历史文献”，它为我们理解声音处理的来龙去脉奠定了无可动摇的基石，但在探索未来多维度、高保真音频交互的前沿阵地时，它提供的指引略显不足，需要读者自行跨越巨大的鸿沟去探索新的领域。

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这本书的叙事风格非常严谨，如同进行一场精密的数学证明。作为一名侧重于语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）的研究人员，我更关心的是如何将这些基础信号处理工具，无缝衔接至高层级的认知任务。我关注的重点是如何从声学特征中有效地剥离出与语言内容强相关的部分，同时抑制环境干扰和说话人特有的声学属性（如音色、语速）。书中对声学特征提取的介绍，如梅尔频率倒谱系数（MFCCs），描述得非常细致，但它们在现代深度学习框架中的具体地位和替代方案，比如端到端的特征学习或Log-Mel谱的直接输入，几乎没有涉及。我希望看到作者能将重点从“信号本身”转向“信号承载的信息”。例如，探讨在对抗性攻击下，音频信号的微小扰动如何影响声纹识别的准确性，或者如何利用高级的时间-频率掩蔽技术来增强特定说话人的语音成分。这本书的知识体系非常完备，但它似乎将我们带到了语音信号处理的“门户”，却未曾引导我们进入更具挑战性的“信息抽取”大厅。

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