{RT}语音增强：理论与实践-(美)罗艾洲,高毅 电子科技大学出版社 9787564712 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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美罗艾洲，高毅 著

图书标签:

• 语音增强
• 信号处理
• 机器学习
• 深度学习
• 音频处理
• 噪声抑制
• 语音识别
• 电子科技大学出版社
• 罗艾洲
• 高毅

店铺： 华裕京通图书专营店

出版社： 电子科技大学出版社

ISBN：9787564712938

商品编码：29739517734

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

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

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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

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文摘

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序言

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深度解析：构建清晰、自然的音频世界 声音，作为人类感知世界的重要媒介，其清晰度与自然度直接影响着我们的信息获取、情感交流乃至工作效率。然而，在现实生活中，各种噪声源无处不在，从繁忙的都市街道到嘈杂的会议室，再到充满回声的室内空间，都可能对我们聆听到的声音质量造成严重干扰。正是为了应对这些挑战，语音增强（Speech Enhancement） 技术应运而生，并日益成为音频处理领域的核心研究方向之一。 语音增强技术的目标是通过各种信号处理算法，有效地抑制语音信号中的噪声成分，同时最大程度地保留原始语音的清晰度、自然度和可懂度。这不仅仅是简单的“去噪”，更是一门融合了声学、信号处理、心理声学、机器学习等多学科知识的复杂工程。其应用场景极为广泛，涵盖了我们日常生活的方方面面，并深刻地影响着现代科技的发展。 一、 语音增强的理论基石：理解声音的本质 要实现有效的语音增强，首先必须深入理解语音信号的特性以及噪声的形成机制。 语音信号的生成与感知： 人类的语音是声带振动、声腔共鸣以及发音器官协同作用的产物。语音信号在时域上呈现为复杂的波形，在频域上则包含着丰富的谐波结构，这些结构决定了语音的音高、音色等关键信息。同时，人类的听觉系统并非被动接收声音，而是具有一定的选择性和补偿能力，心理声学理论为我们提供了理解语音感知特性的重要视角，例如掩蔽效应（masking effect）表明，强信号可以抑制弱信号的感知。 噪声的分类与特性： 噪声是语音增强技术面临的首要敌人。根据其来源和特性，噪声可以被大致分为几类： 稳态噪声（Stationary Noise）： 其统计特性（如功率谱密度）在短时间内变化不大，例如白噪声、风噪声、空调声等。这类噪声通常相对容易处理。 非稳态噪声（Non-stationary Noise）： 其统计特性随时间快速变化，例如口舌杂音、突发性噪声（如关门声）、其他人的语音（串扰）等。这类噪声的处理难度较大。 混响（Reverberation）： 声音在室内环境中经过多次反射形成的，会导致原始语音变得模糊不清，并影响语音的可懂度。 二、 核心技术与算法：从经典到前沿 多年来，语音增强领域涌现出了大量经典与创新的算法，它们从不同的角度和层面解决噪声问题。 基于频谱的增强方法： 这是最常用的一类方法。其核心思想是将带噪语音信号进行短时傅里叶变换（STFT），将其分解到频域进行处理，然后再进行逆变换恢复时域信号。 谱减法（Spectral Subtraction）： 该方法假设噪声的统计特性在语音和噪声混合信号中与纯噪声相似。通过估计纯噪声的功率谱，并从带噪语音的功率谱中减去估计的噪声功率谱，从而得到增强语音的功率谱。然而，直接的谱减法容易引入“音乐噪音”（musical noise），即一种周期性的、类似音乐的伪声，需要通过平滑等后处理手段来缓解。 维纳滤波（Wiener Filtering）： 维纳滤波是一种最优线性估计方法，它在均方误差最小的准则下，设计一个滤波器来估计原始语音信号。维纳滤波需要先验地知道原始语音和噪声的统计特性（或通过估计），并且对信号和噪声的统计模型假设比较敏感。 功率谱增强（Power Spectral Enhancement）： 这类方法更侧重于估计并增强语音信号的功率谱，同时抑制噪声。例如，基于统计模型的功率谱增强方法，通过对语音和噪声的概率密度函数进行建模，从而优化功率谱估计。 基于时域的增强方法： 一些算法直接在时域对信号进行处理，避免了频域转换的复杂性。 线性预测（Linear Prediction）： 线性预测模型可以用来描述语音信号的短时平稳特性，并据此估计出语音的预测残差。噪声信号的预测残差通常与语音的预测残差有显著差异，可以通过分析预测残差来分离语音和噪声。 中值滤波（Median Filtering）： 中值滤波在处理脉冲噪声（如随机出现的尖峰）方面表现出色，它用信号局部区域的中值来代替目标点的值，能够有效消除脉冲噪声而不显著模糊边缘。 基于模型的增强方法： 随着机器学习和深度学习的发展，基于模型的语音增强方法逐渐成为主流。 隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models, HMMs）： HMMs可以用来建模语音和噪声的序列特性。通过训练HMM模型，可以对带噪语音的声学特征进行后验估计，从而实现语音增强。 深度神经网络（Deep Neural Networks, DNNs）： DNNs，特别是卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs，包括LSTM和GRU），在语音增强领域取得了突破性的进展。这些模型能够从大量带噪语音数据中学习到复杂的语音-噪声映射关系，并直接输出增强后的语音信号或噪声掩码。 掩码估计（Masking Estimation）： DNNs常用于估计一个“掩码”，该掩码（如理想二值掩码IBM、理想比率掩码IRM）可以作用于带噪语音的频谱，选择性地保留语音成分，抑制噪声成分。 端到端（End-to-End）增强： 近年来，端到端的深度学习模型可以直接将带噪语音作为输入，输出增强后的语音，无需显式地进行信号分解和特征提取，大大简化了系统设计，并取得了更优异的性能。 混响消除（Dereverberation）： 针对混响问题，专门的技术也被开发出来。 基于回声消除（Echo Cancellation）的原理： 借鉴了回声消除技术，通过估计房间的脉冲响应来预测并减去混响成分。 基于频谱退卷积（Spectral Deconvolution）： 试图在频域上逆转混响过程。 深度学习在混响消除中的应用： 同样，深度学习模型也能有效地学习混响的特性并进行消除。 三、 关键挑战与发展趋势 尽管语音增强技术取得了长足的进步，但仍面临诸多挑战，并驱动着未来的发展方向。 复杂噪声环境下的性能提升： 在极端噪声环境（如高信噪比、多噪声源混合）下，如何有效抑制噪声同时保持语音质量是持续的挑战。 语音自然度与可懂度的平衡： 一味追求降噪可能导致语音失真，影响其自然度和可懂度。如何实现两者之间的最佳平衡是关键。 低资源语言与个性化语音增强： 对于训练数据稀缺的语言，或者需要针对特定用户声音进行增强的场景，开发通用的、可适应的算法具有重要意义。 实时性与计算复杂度： 在许多实时应用场景（如实时通信、助听器）中，语音增强算法必须满足低延迟和低计算量的要求。 多模态信息融合： 结合视觉信息（如唇语）或其他传感器数据，可能有助于更准确地分离语音和噪声。 面向特定应用场景的优化： 针对不同的应用（如语音识别、语音助手、听力辅助），需要定制化的语音增强策略。 四、 广泛的应用领域 语音增强技术的进步，极大地拓展了音频应用的边界。 通信领域： 移动电话、VoIP（网络语音通话）、视频会议系统等，通过语音增强技术，即使在嘈杂环境下也能保证清晰的通话质量，提升用户体验。 听力辅助设备： 助听器和人工耳蜗等设备，通过有效抑制背景噪声，帮助听障人士更好地感知和理解声音。 语音识别系统： 嘈杂环境下的语音识别准确率往往较低。语音增强能够显著提高语音识别系统的性能，降低误识别率。 语音助手与智能音箱： 无论是在家中还是在公共场所，语音助手都能更好地理解用户的指令，即使存在背景噪声。 音频/视频内容创作： 录音、播客制作、电影后期制作等，语音增强技术可以帮助创作者去除不必要的噪声，提升作品的专业度和可听性。 安防与监控： 在监控场景中，语音增强可以帮助分析师从嘈杂的音频流中提取关键对话信息。 驾驶辅助系统： 在驾驶过程中，语音增强能够帮助车载系统更清晰地识别驾驶员的指令，确保行车安全。 总而言之，语音增强技术是一门动态发展、充满活力的学科。它不仅解决了人类在噪声环境中聆听的难题，更通过不断的技术创新，推动着信息交流、人机交互以及社会生活的方方面面向前发展，为我们构建一个更加清晰、自然的音频世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，那种深邃的蓝色调和简洁的字体排版，立刻给人一种专业且严谨的感觉。我本身对声音信号处理领域一直抱有浓厚的兴趣，尤其是在复杂的环境噪声中如何有效地提取和优化人类语音信息，这简直是现代通信和人机交互技术中的一个核心难题。这本书的作者名字虽然我不太熟悉，但出版社的选择——电子科技大学出版社，无疑是一张质量的保证。我猜想，内容上一定会非常侧重于算法的数学推导和工程实现的细节。我特别期待它能在深度学习在语音增强领域的最新进展上有所建树，比如如何结合循环神经网络或者Transformer结构来处理时序依赖性更强的噪声。如果它能详细阐述从基础的维纳滤波、谱减法，到现代的深度学习模型，形成一个清晰的知识体系脉络，那么对于我这样希望系统学习这方面知识的读者来说，绝对是一笔宝贵的财富。我希望它不仅仅是理论的堆砌，更能提供一些实用的案例或者开源工具的指引，这样读起来才不会感到枯燥，真正能做到学以致用。

评分☆☆☆☆☆

最近我在研究一个关于智能会议系统的项目，其中一个主要的瓶颈就是背景音乐和键盘敲击声对远场语音识别准确率的严重干扰。我在寻找一本能够提供扎实理论基础，同时又兼顾实际应用场景的书籍。这本书的标题《语音增强：理论与实践》正好击中我的需求点，尤其是“实践”二字，让我对它抱有很高的期望。我希望它能深入探讨不同类型的噪声（比如混响、白噪声、非平稳噪声）在不同信道条件下（如移动通信、视频会议）的具体处理策略。比如，对于混响问题，书中是否会详细分析如何有效地利用声学回声消除（AEC）和波束形成技术来优化拾音效果？此外，如果它能深入讲解各种评价指标，如PESQ、STOI等，并且给出如何在实际代码中恰当地运用这些指标来衡量增强效果的经验，那就太棒了。一本好的教材不应该只是告诉我们“是什么”，更应该告诉我们“为什么”以及“怎么做”。我非常看重这种从原理到落地的桥梁作用，希望这本书能够填补我在这方面的知识空白。

评分☆☆☆☆☆

我最近迷上了解构复杂系统的过程，尤其是涉及信号处理的领域。这本书的ISBN代码9787564712给我一种很强的“标准参考书”的感觉，似乎它定位不仅仅是给入门者看的，也希望能成为专业人士案头必备的工具书。我非常希望看到书中能对噪声抑制的“盲源分离”技术有所涉猎，例如独立成分分析（ICA）在多麦克风阵列语音增强中的应用。现代的语音助手对清晰度的要求越来越高，特别是当用户和环境噪音源同时存在时，如何进行有效的声源分离和增强，是衡量系统性能的关键指标。如果书中能对比分析传统波束形成（如Delay-and-Sum）与基于深度学习的波束形成技术的优劣，并提供相应的模型训练和部署建议，那简直是太符合我目前的研究方向了。我期待看到对算法鲁棒性和计算复杂度的深入探讨，毕竟在资源有限的嵌入式设备上实现实时增强至关重要。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我对这类技术书籍的阅读体验往往是两极分化的：要么是过于偏重理论的教科书，读起来像是在啃一本高深的数学著作，晦涩难懂；要么是过于偏重应用的工具手册，缺乏对底层原理的深入剖析，导致遇到新问题时束手无策。这本书的作者阵容中，包含了来自著名高校的专家学者，这通常意味着内容会力求平衡。我猜测它会用一种循序渐进的方式引入复杂的概念，例如，可能先从最经典的傅里叶变换和短时傅里叶分析讲起，逐步过渡到现代的最小均方误差（MMSE）估计，再到最新的深度神经网络架构。我尤其关注它在“理论”部分如何处理语音的非平稳特性——这可是语音信号处理中的一个核心难点。如果它能清晰地阐述时频域联合处理的优势与局限，并给出不同方法的适用性分析，那么这本书的价值将大大提升。我希望它不仅仅是知识的罗列，而是能像一位经验丰富的导师，引导我理解语音增强背后的设计哲学。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，两位作者的组合——一位是美籍学者，一位是国内知名高校的教授——暗示着这本书可能融合了国际前沿的研究视角和国内深厚的工程实践经验。我更偏向于那些能够提供清晰流程图和伪代码的章节。在“实践”层面，我非常好奇他们是如何处理数据预处理和模型训练过程中的陷阱的。例如，在用GANs或自编码器进行语音重建时，如何避免引入不自然的“音乐化”伪影？这是一个非常实际且棘手的问题。此外，我希望书中能有一章专门探讨多通道信号处理，因为在实际应用中，单通道增强的能力始终有限。例如，如何利用麦克风阵列的空间信息来辅助噪声抑制，以及如何处理阵列设计（如TDOA估计的精度）对最终增强效果的影响。如果这本书能提供一些经过验证的、可以直接在主流编程环境中复现的算法实例，那么它将远超一本纯理论著作的价值，真正成为一个能带着走的知识库。