语音增强——理论与实践9787564712938 电子科技大学出版社 (美)罗艾洲,高毅 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美罗艾洲，高毅 著

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• 语音增强
• 信号处理
• 机器学习
• 深度学习
• 语音信号
• 噪声抑制
• 自适应滤波
• 语音通信
• 电子科技大学出版社
• 罗艾洲

店铺： 悟元图书专营店

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564712938

商品编码：29456150637

包装：平装

出版时间：2012-12-01

图书基本信息
图书名称	语音增强——理论与实践
作者	(美)罗艾洲,高毅
定价	79.00元
出版社	电子科技大学出版社
ISBN	9787564712938
出版日期	2012-12-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	大32开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书內容来源于我在德州大学达拉斯分校(UniversityofTexas—Dallas)所讲授的语音信号处理课程(我从1999年秋开始讲授该课程)，同时也是笔者在该领域长期研究工作的结晶。目前，该领域除了少量的适合专家阅读的一些书籍以外，并没有一本语音增强方面的教程，因此我在研究生课程中讲授语音增强的基本原理的时候感到十分不便。对于那些希望涉足该领域的学生和语音方面的学者而言，相信他们也会因为很难找到一篇指导性的综述或者介绍性的论文而感到沮丧(近的一篇综述性的论文由Lim和Oppenheim于1979年发表在IEEE会刊上)。于是这成为写作该书的初动因。我对该领域的兴趣来源于我对噪声抑制算法的研究、，这些算法可以帮助听障人士(人工耳蜗植入者)在噪声环境下更好的交流。开发这些噪声抑制算法的关键之处，在于对现有的语音增强算法的局限以及潜力有基本的理解，我相信本书将提供这方面的知识。 本书总共分为十一章，章(引言)中对各章节的内容做了概述。全书内容分为三个部分。部分介绍了数字信号处理以及语音信号的基础知识，为理解语音增强算法做铺垫。第二部分介绍过去20年中所提出的各类语音增强算法。第三部分介绍评估语音增强算法性能的方法和手段。 书中正文部分专门设计了许多的范例以及图片，以帮助读者理解其中的理论。本书附带的光盘包含了一个语音库，很适合用于评估经算法处理后的语音质量和可懂度。主要的语音增强算法也以MATKAB代码的形式随光盘提供。笔者一直认为，利用MATLAB开发算法代码，以及利用通用的语音数据库对新的语音增强算法进行评估，对推动该领域的发展是十分关键和必要的。附录C对光盘的内容进行了详细的介绍。 本书可以用作语音增强的研究生课程的一学期教材。该课程的先修课程包括数字信号处理以及概率论基础，*变量与线性代数。本书也可以作为语音信号处理课程的补充教材，可以选择第四章到第八章，以及第九章和第十章的部分章节来学习。

作者简介

目录

章　引言 第二章　离散信号处理与短时傅立叶分析 第三章　语音产生与感知 第四章　人类对噪声的听觉补偿 第五章　谱减算法 第六章　维纳滤波 第七章　基于统计模型的方法 第八章　子空间算法 第九章　噪声估计算法 第十章　语音增强算法的性能评估 第十一章　语音增强算法比较 附录A　特殊函数与积分 附录B　MMSE估计器的推导 附录C　语音数据加以及MATLAB代码 附录D　术语表

编辑推荐

文摘

序言

《信号处理的数学基础》 概述 《信号处理的数学基础》是一本系统阐述信号处理领域核心数学原理与方法的著作。本书旨在为从事信号处理、通信、控制、机器学习以及相关交叉学科的科研人员、工程师和高级学生提供坚实的理论支撑。本书并非直接介绍特定的语音增强技术，而是深入剖析了支撑这些技术背后最为关键的数学工具和概念。全书逻辑清晰，从基础概念出发，逐步深入到更为复杂的理论，并通过大量的数学推导和实例分析，帮助读者理解信号处理的本质。 核心内容 本书将信号处理的数学基础划分为几个主要部分： 第一部分：线性系统理论与傅里叶分析 线性时不变（LTI）系统： 详细介绍了LTI系统的定义、性质及其数学描述。通过卷积的概念，解释了LTI系统如何响应输入信号，并讨论了系统的因果性、稳定性等重要特性。这一部分为理解任何信号变换和滤波提供了基础框架。 傅里叶级数与傅里叶变换： 深入探讨了周期信号的傅里叶级数表示和非周期信号的傅里叶变换。详细介绍了傅里叶变换的定义、性质（如线性、时移、频移、卷积定理、帕塞瓦尔定理等）以及傅里叶变换在信号分析中的重要作用，例如频谱分析、信号的分解等。特别会介绍离散时间傅里叶变换（DTFT）、离散傅里叶变换（DFT）及其快速傅里叶变换（FFT）算法，为数字信号处理奠定基础。 拉普拉斯变换与Z变换： 引入复频率概念，详细阐述了拉普拉斯变换及其逆变换，特别关注其在连续时间LTI系统分析中的应用，如系统函数、零极点分析、稳定性判断等。同样，Z变换作为离散时间LTI系统分析的有力工具，也将被深入讲解，包括其与DTFT的关系，以及在分析离散系统频率响应、稳定性方面的作用。 第二部分：概率论与随机信号处理 概率论基础： 回顾和系统阐述了概率论的基本概念，包括随机变量、概率分布函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、期望、方差、条件概率、贝叶斯定理等。 随机过程： 引入了随机过程的概念，并重点讲解了平稳随机过程、独立增量过程等类型。详细阐述了自相关函数和互相关函数在描述随机信号统计特性方面的作用，以及它们的性质（如维纳-辛钦定理）。 谱估计： 介绍了如何从观测到的有限长数据估计随机信号的功率谱密度。讲解了参数化谱估计方法（如AR模型、MA模型、ARMA模型）和非参数化谱估计方法（如周期图法、Welch法），并分析了不同方法的优缺点及适用场景。 滤波理论（随机信号）： 讲解了维纳滤波器的原理和设计，包括最优线性滤波器（维纳滤波器）的推导及其在信号估计、信号平滑和信号预测中的应用。特别会区分经典维纳滤波器和现代维纳滤波器，并给出其在时域和频域的表达式。 第三部分：优化理论与估计方法 最小二乘法： 详细阐述了最小二乘法的基本原理，包括线性最小二乘法和非线性最小二乘法。介绍了正规方程、SVD分解在求解最小二乘问题中的应用，以及它们在参数估计和系统辨识中的作用。 卡尔曼滤波： 深入讲解了卡尔曼滤波的理论基础，包括其作为一种最优线性估计器，如何融合测量信息和系统模型来估计系统的状态。详细阐述了卡尔曼滤波的预测步和更新步，并讨论了扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）在处理非线性系统时的应用。 最大似然估计（MLE）与最大后验估计（MAP）： 介绍了基于统计学原理的参数估计方法。详细阐述了最大似然估计的原理，即寻找使得观测数据出现概率最大的参数值，并讲解其性质和应用。同时，也介绍了最大后验估计，并对比了MLE和MAP的区别和联系。 第四部分：矩阵分析与奇异值分解（SVD） 线性代数基础： 回顾了向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量、矩阵分解（如LU分解、QR分解）等核心线性代数概念。 矩阵分析： 深入探讨了矩阵的范数、条件数、奇异值分解（SVD）等概念。SVD作为一种强大的矩阵分解工具，将在书中得到重点介绍，包括其几何意义、计算方法以及在数据降维、去噪、系统分析等方面的广泛应用。 矩阵求导： 介绍了矩阵求导的基本规则和链式法则，这对于理解许多优化算法（如梯度下降）在多变量情况下的推导至关重要。 第五部分：小波分析 连续小波变换： 介绍了连续小波变换的原理，包括尺度函数和母小波的概念，以及其在信号时频分析中的优势。 离散小波变换： 详细阐述了离散小波变换（DWT）的算法，如Mallat算法，及其在信号压缩、去噪、特征提取等方面的应用。 多分辨率分析： 讲解了多分辨率分析（MRA）的概念，以及小波变换如何实现信号在不同尺度上的分解和重构。 本书特色 数学严谨性： 本书在数学推导上力求严谨，从基本公理出发，逐步构建复杂的理论体系。 理论与应用结合： 虽然本书侧重数学基础，但会通过引入信号处理领域的典型问题，说明相关数学理论的实际应用价值，例如傅里叶变换在信号频谱分析中的应用，维纳滤波在噪声抑制中的作用。 循序渐进的结构： 章节之间逻辑关系紧密，从基础的线性代数和信号表示，到概率论、随机信号处理，再到优化和分解方法，层层递进，适合不同背景的读者。 丰富的数学工具： 涵盖了信号处理领域最为核心的数学工具，为读者深入理解更高级的信号处理技术（如语音增强、图像处理、通信系统设计等）打下坚实基础。 面向读者： 旨在帮助读者建立起对信号处理背后数学原理的深刻理解，而非仅仅停留在算法层面。掌握了这些基础，读者将能够更灵活、更有效地解决实际问题，并能自主学习和创新。 潜在读者 电子信息工程、通信工程、自动化、计算机科学与技术等专业的本科生和研究生。 从事信号处理、模式识别、机器学习、控制理论、数据科学等领域的研究人员。 希望深入理解信号处理技术背后数学原理的工程师。 结论 《信号处理的数学基础》是一本旨在为读者构建坚实数学功底的著作。通过对线性系统、傅里叶分析、概率论、随机信号处理、优化理论、矩阵分析以及小波分析等关键数学工具的深入讲解，本书能够帮助读者深刻理解信号处理领域的各种理论和方法，为进一步学习和研究更高级的信号处理技术（包括但不限于语音增强）提供必不可少的基础。本书强调的是“为什么”和“如何”从数学上推导出这些信号处理方法，而非直接呈现某个特定应用的最终算法。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事智能语音交互研究的工程师，平时工作中经常会遇到各种各样的语音质量问题，例如环境噪声大、用户说话声音小、或者存在回声干扰等等。这些问题直接影响到语音识别的准确率和用户体验。因此，语音增强技术是我工作中不可或缺的一部分。我注意到这本书《语音增强——理论与实践》，它的标题就非常直接地指出了我所需要的内容。我非常看重理论的深度，因为只有理解了底层的原理，才能更好地去选择和优化算法，而不是盲目地套用。同时，我也非常需要实践的指导，因为最终还是要落到产品上，需要有可行的解决方案。我希望这本书能够深入讲解语音增强的各种经典算法和最新技术，例如基于统计模型的降噪方法，深度学习在语音增强中的应用，以及一些在实际场景下更有效的去混响和回声消除技术。此外，书中如果能包含一些关于算法评估的指标和方法，以及在不同硬件平台上的实现建议，那就更加完美了。我对于电子科技大学出版社的出版物一向抱有好感，相信这本书能为我带来新的启发和技术支持，帮助我解决工作中遇到的难题，进一步提升我们产品的语音交互性能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能领域充满好奇的普通读者，虽然不是专业背景，但我一直对语音技术很着迷。从手机上的语音助手，到智能家居的语音控制，再到如今越来越普及的智能音箱，语音仿佛正在成为我们生活中的一种新媒介。我看到这本书的名字，觉得它听起来很“硬核”，但又非常吸引人。《语音增强——理论与实践》这个名字，让我联想到，原来我们听到的那些清晰的语音背后，是有复杂的理论在支撑，而且还能被“实践”出来。我不太懂那些高深的数学公式，但我希望这本书能用一种比较通俗易懂的方式，介绍一下语音是如何被“增强”的。比如，为什么有时候我们说的话别人听得很清楚，有时候却含糊不清？是不是有什么技术可以让声音变得更“干净”？这本书的“理论”部分，我希望它能解释清楚背后的原理，让我能够理解为什么某些方法有效。而“实践”部分，我更希望能看到一些有趣的应用场景，或者是一些简化的案例，让我能感受到这项技术是如何改变我们生活的。这本书对我来说，更像是一扇了解前沿科技的窗户，让我能窥探到语音世界的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字我是在一个学术论坛上看到的，当时有人在讨论语音信号处理的最新进展，其中就提到了这本书，说它在理论和实践结合方面做得相当不错。虽然我还没来得及仔细翻阅，但从名字和作者来看，就觉得是那种很有分量的著作。电子科技大学出版社也是国内知名的学术出版社，出版的书籍质量通常都有保障。作者罗艾洲和高毅，虽然我不是非常熟悉，但从前面提到的学术背景来看，应该是在该领域有深入研究的专家。我对“语音增强”这个方向一直很感兴趣，尤其是在如今各种嘈杂环境下，如何让语音信息更清晰地被提取出来，这不仅在通讯、导航等领域至关重要，在智能语音助手、医疗听力辅助等方面也有着广阔的应用前景。这本书的“理论与实践”并重，让我觉得它不只是停留在枯燥的数学公式推导，而是能够将理论知识落地，指导实际的工程应用。我期待它能提供一些前沿的算法，并且有相关的代码示例或者案例分析，这样对于我这样的初学者来说，会更容易理解和上手。当然，我也明白学术著作的学习需要投入大量的时间和精力，但我相信这本书会是值得的投资，能够帮助我在这个领域打下坚实的基础，甚至开拓出新的研究思路。

评分☆☆☆☆☆

我在大学期间曾学习过一些信号处理的基础知识，对语音信号的处理也产生过浓厚的兴趣，但当时可能更侧重于理论推导，对于如何在实际工程中应用，了解得并不深入。现在我回想起那段学习经历，总觉得还有很多东西没有学透。看到《语音增强——理论与实践》这本书，感觉就像找到了一个弥补我知识空白的绝佳机会。我希望这本书能够将我在大学里学到的那些信号处理理论，与语音增强这个具体应用场景紧密结合起来，让我能够看到理论是如何在实践中发挥作用的。特别是“实践”部分，我期待它能够提供一些关于如何构建语音增强系统的思路和方法，甚至是一些代码实现上的建议。例如，如何选择合适的预处理算法，如何针对不同的噪声环境设计降噪策略，以及如何评估降噪效果等等。我觉得，一本好的技术书籍，不仅要讲清楚“是什么”，更要讲清楚“怎么做”。这本书的作者阵容也让我觉得比较有分量，他们的经验和见解一定能给我带来不少启发。我希望通过阅读这本书，能够重新激发我对语音信号处理的热情，并且能够掌握一些实用的技能，为未来的学习或工作打下更坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一个刚入门的语音信号处理领域的学生，平时看很多英文文献，但有时候还是觉得理论部分理解起来比较吃力，尤其是一些比较抽象的概念。偶然间看到了这本《语音增强——理论与实践》，被它的名字深深吸引。我一直觉得，理论知识如果不能与实际相结合，就显得有些空洞。而这本书恰恰强调了“实践”，这对我来说太重要了。我希望这本书能够用一种比较易懂的方式来解释语音增强的各种理论，比如降噪、去混响、回声消除等等，最好能配上一些图示或者通俗的比喻，让我能够快速抓住核心要点。而且，“实践”部分我更是期待，如果能有一些实际的项目案例，或者介绍一些常用的语音增强工具箱和库，那就更好了。我希望这本书不是那种晦涩难懂的学术专著，而是能够真正帮助我从零开始，一步步掌握语音增强的技术，并且能够将学到的知识应用到自己的小项目或者课程设计中去。现在市面上关于语音增强的书籍不少，但很多要么太偏理论，要么太偏工程，能够兼顾两者，并以一种更容易接受的方式呈现出来的，确实不多。所以，这本书对我来说，非常有吸引力，希望能成为我学习路上的一个重要指引。