语音信号处理与识别 严勤,吕勇 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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严勤，吕勇 著

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• 严勤
• 吕勇
• 通信工程
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店铺： 典则俊雅图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118105834

商品编码：29800354141

包装：平装

出版时间：2015-12-01

图书基本信息,请以下列介绍为准
书名	语音信号处理与识别
作者	严勤,吕勇
定价	62.00元
ISBN号	9787118105834
出版社	防工业出版社
出版日期	2015-12-01
版次	1

其他参考信息（以实物为准）
装帧：平装	开本：16开	重量：0.4
版次：1	字数：	页码：

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目录

内容提要

严勤、吕勇编*的《语音信号处理与识别》系统介绍语音信号处理的理论、方法和应用，着重讨论英语口音的分析与转换、语音增强和鲁棒语音识别。全书共分10章，内容包括语音信号处理概述、语音信号模型及声学特征、鲁棒语音识别的基本方法、英语口音的声学差异、英语口音的声学分析、英语口音转换、基于共振峰曲线和谐波噪声模型的语音增强、基于特征补偿的鲁棒语音识别、基于矢量泰勒级数的多环境模型自适应算法和基于多项式回归的模型自适应算法。 　　本书可供信息与通信工程、计算机科学与技术等专业的教师、科研人员以及研究生使用。

编辑推荐

作者介绍

序言

《人机交互中的声音艺术》 内容简介： 在这本《人机交互中的声音艺术》中，我们深入探索声音在构建现代人机交互体验中的关键作用，以及如何将声音设计提升到艺术的高度，从而创造出更直观、更愉悦、更具情感共鸣的数字互动。本书并非聚焦于某一特定的信号处理或识别技术，而是从更宏观、更具创意和人文关怀的视角，探讨声音如何成为连接人类与机器的桥梁，以及如何通过精妙的声音设计，赋予冰冷的机器以生命和温度。 本书的写作旨在为读者提供一个全新的视角来理解和应用声音技术，超越了纯粹的技术堆砌，转向对声音在用户体验、情感传达、文化融合以及艺术创作等多个维度的深刻挖掘。我们相信，当声音不再仅仅是信息传递的载体，而是成为一种能够触动人心、激发想象的艺术形式时，人机交互的未来将更加光明。 第一篇：声音的感知与情感共鸣 在人机交互的浪潮中，声音常常被视为一种被低估的媒介。然而，恰恰是声音，以其独特的波形和频率，最直接地触及我们的听觉神经，唤醒深层的情感记忆，并塑造我们对周围环境的感知。本篇将从声音的物理属性出发，探讨其如何被我们的听觉系统所处理，进而引发丰富的情感反应。 第一章：声音的物理本质与人类听觉： 我们将从声波的产生、传播和接收开始，详细解析声音的频率、振幅、相位等基本要素，以及它们如何影响我们对声音的感知。在此基础上，我们将深入探讨人耳的生理结构和听觉机制，解释我们为何能够分辨不同的音高、音量和音色，以及声音的立体感和空间感是如何形成的。我们还会介绍一些关键的听觉现象，如掩蔽效应、适应性等，以及它们在声音设计中可能带来的影响。 第二章：声音的情感语言： 声音不仅仅是信息的载体，更是情感的传递者。本章将聚焦于声音如何唤起我们的情感，无论是喜悦、悲伤、恐惧还是平静。我们将分析不同音色、语调、节奏和响度如何与特定的情感状态相关联，并探讨声音在营造氛围、引导情绪方面的强大力量。我们将审视诸如电影配乐、游戏音效等艺术形式中声音情感表达的经典案例，并尝试从中提炼出适用于人机交互的通用原则。 第三章：情绪化声音的科学与艺术： 在人机交互领域，理解并响应用户的情绪至关重要。本章将探讨如何通过声音来识别和表达情绪，以及如何设计出能够引发特定情感反应的声音。我们将介绍一些用于情绪识别的声音特征，并讨论如何通过调整合成声音的参数来模拟人类的情感表达。同时，我们也将强调声音设计中艺术性的重要性，如何通过创意和想象力，创造出既能表达情感，又能带来愉悦听觉体验的声音。 第二篇：声音作为界面的设计哲学 传统的图形用户界面（GUI）在很大程度上依赖视觉的引导。然而，当我们将目光投向更广阔的交互空间时，声音作为一种非视觉界面（NUI）的潜力便愈发凸显。本篇将探讨如何将声音从单纯的反馈机制转变为主动的交互介质，构建更自然、更直观、更具包容性的用户体验。 第四章：声音界面的概念与演进： 我们将追溯声音界面从最初的简单提示音到如今复杂的语音助手的发展历程。我们将分析不同类型的声音界面，如事件提示音、状态指示音、反馈音、语音指令和语音合成等，并探讨它们在不同应用场景下的优缺点。本章将引入“声音设计语言”的概念，强调声音作为一种设计元素，其本身的规范性和一致性对于构建清晰的用户体验至关重要。 第五章：沉浸式声音体验的设计： 随着虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等沉浸式技术的兴起，声音在创造逼真和富有感染力的虚拟环境方面扮演着核心角色。本章将深入探讨如何设计沉浸式声音体验，包括空间音频技术（如双耳录音、HRTF）、环境音效的模拟、动态声场的设计等。我们将分析如何通过声音来引导用户的注意力、增强空间感知、传递场景信息，并最终提升用户的沉浸感和临场感。 第六章：无障碍声音设计： 声音界面在为残障人士提供便利方面具有巨大的潜力。本章将重点关注无障碍声音设计，包括为视障用户设计的语音导航和信息播报系统，以及为听障用户设计的触觉反馈与视觉化声音提示。我们将探讨如何遵循相关设计规范和标准，确保声音界面的可用性和包容性，让更多人能够平等地享受科技带来的便利。 第三篇：声音的艺术化创作与应用 将声音从工具提升为艺术，需要我们深入理解声音的构成要素，并运用创意和技术将其转化为富有表现力的作品。本篇将聚焦于声音在艺术创作中的应用，以及如何通过技术手段实现更具艺术性的声音表现。 第七章：声音的构成要素与创意表达： 我们将解构声音的构成要素，不仅仅是音高、音量、音色，更包括节奏、韵律、空间感、动态变化等。本章将探讨如何将这些要素进行组合和创新，以创造出独特的听觉效果。我们将审视音乐创作、声音艺术装置、广播剧等领域中经典的创意声音运用，并从中汲取灵感，思考如何在人机交互中融入更多艺术性的声音元素，使其更具吸引力和感染力。 第八章：实时交互中的声音生成与处理： 实时声音生成与处理是实现动态、响应式交互的关键。本章将介绍一些实时声音合成技术（如物理建模合成、参数合成），以及如何通过算法生成具有特定特征的声音。我们将探讨如何利用音频信号处理技术，对声音进行实时变换、滤波、混响等处理，以达到预期的艺术效果。此外，我们还将介绍一些实时音频效果器和插件的设计理念，以及它们在交互式声音设计中的应用。 第九章：声音作为叙事与故事的载体： 声音在叙事和故事讲述中扮演着至关重要的角色。本章将探讨如何利用声音来构建叙事框架、塑造人物形象、营造故事氛围。我们将分析电影、戏剧、有声读物等作品中声音叙事的手法，例如旁白、音效、背景音乐的运用，以及它们如何共同构建出一个完整而引人入胜的故事。在人机交互领域，我们将思考如何通过声音来讲述品牌故事、产品价值，或者引导用户完成复杂的任务，让每一次交互都充满故事性。 第四篇：未来展望与挑战 随着技术的发展，声音在人机交互中的作用将愈发重要。本篇将展望未来，探讨声音界面和声音艺术在未来可能的发展方向，以及我们仍需面对的挑战。 第十章：智能语音与情感交互的未来： 随着人工智能的飞速发展，智能语音助手将变得更加智能、更加人性化。本章将探讨未来智能语音在情感交互、个性化服务、多模态融合等方面的潜力。我们将讨论如何通过更先进的声音分析和生成技术，让机器能够更好地理解和表达情感，实现真正意义上的情感交互。 第十一章：声音在数字艺术与文化中的角色： 声音艺术将不再局限于传统的音乐和戏剧领域，而是将更广泛地渗透到数字艺术、虚拟世界、游戏设计等各个方面。本章将探讨声音在构建虚拟文化、增强数字艺术表现力、创造全新互动体验中的作用。我们将思考如何利用声音来构建更具沉浸感和互动性的数字空间，以及声音艺术将如何影响未来的文化形态。 第十二章：技术伦理与声音设计的责任： 随着声音技术应用的深入，我们也必须关注其带来的技术伦理问题。本章将探讨声音识别的隐私问题、深度伪造声音的潜在风险，以及我们在声音设计中应承担的责任。我们将强调在追求技术创新的同时，必须兼顾用户的权益和社会的福祉，确保声音技术能够以负责任的方式服务于人类。 《人机交互中的声音艺术》是一次对声音潜力的深刻探索，它邀请您一同感受声音的魅力，领略声音在构建更美好、更具情感的人机交互世界中的无限可能。本书适合对人机交互、用户体验设计、声音设计、数字艺术以及新兴技术感兴趣的读者阅读，它将为您打开一扇全新的大门，重新认识声音的力量。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我首先被它厚重的质感所吸引，沉甸甸的，仿佛里面蕴含着丰富的知识宝藏。我并不是一个科班出身的语音信号处理专业学生，更多的是一种跨领域的兴趣驱动，想要了解我们每天都在使用的语音技术背后究竟隐藏着怎样的奥秘。翻阅这本书，我惊喜地发现，它并不是那种枯燥乏味的理论堆砌，而是以一种非常系统和逻辑性的方式展开。从最基础的语音信号的产生和传播机制，到如何将模拟信号转化为计算机能够处理的数字信号，再到各种经典的语音特征提取方法，书中都做了详尽的阐述。我特别留意了关于梅尔频率倒谱系数（MFCC）的介绍，这是语音识别领域一个非常重要的特征，书中是如何将其原理与实现过程有机结合的，这一点让我非常期待。此外，对于隐马尔可夫模型（HMM）的讲解，我希望能够看到其数学原理的清晰梳理，以及在语音识别任务中的具体应用，毕竟HMM是语音识别领域的一个里程碑式技术。这本书的排版也相当不错，图文并茂，重要的公式和概念都得到了清晰的标注，这对于我这样需要反复对照理解的读者来说，无疑是极大的便利。作者严勤和吕勇的名字，本身就代表着一种学术上的严谨和专业，相信他们在这本书中倾注了大量心血。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计很简洁大方，封面没有过多的装饰，但字体和色彩搭配都显得非常专业。我之所以选择这本书，是因为我最近在尝试开发一个与语音相关的桌面应用，但在这方面的理论基础还比较薄弱。我希望这本书能够为我提供坚实的理论支撑和清晰的实践指导。从章节设置来看，它似乎涵盖了语音信号的产生、采集、预处理、特征提取、建模和识别等各个环节。我尤其关注书中关于语音特征提取的部分，比如MFCC、PLP等，希望能够详细了解这些特征是如何捕捉语音信号的关键信息，以及它们在不同应用场景下的优劣。同时，对于语音识别的建模技术，我希望能够看到对传统GMM-HMM模型的深入讲解，以及对现代DNN、CNN、RNN等深度学习模型的介绍。如果书中能提供一些实际的案例或者代码片段，那对我来说就更好了，可以直接借鉴到我的开发项目中。作者严勤和吕勇，两位在语音信号处理领域具有丰富经验的学者，他们的著作应该能够为我提供宝贵的知识财富。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给人一种科技感和严谨感，深邃的蓝色背景搭配白色的字体，简洁而有力。作为一名对前沿技术有着濃厚兴趣的科技爱好者，我一直对语音识别和人机交互技术非常着迷。我希望这本书能够深入浅出地介绍语音信号处理与识别的核心技术，让我能够从理论到实践都有所了解。从目录看，它似乎涵盖了语音信号的数字化、特征提取、建模以及识别等关键环节。我尤其期待看到书中对语音信号降噪和去混响技术的详细介绍，因为这些是提高语音识别鲁棒性的重要前提。同时，对于各种语音特征，如MFCC、PLP等，我希望能够理解其背后的数学原理和计算方法。而在语音识别模型方面，我希望能够看到对传统HMM模型的深入解析，以及对当前主流的深度学习模型，如CNN、RNN、Transformer等，在语音识别领域的应用和最新进展。如果书中能提供一些实际的实验案例或仿真演示，那将能更好地帮助我理解和掌握相关技术。严勤和吕勇两位作者的组合，本身就预示着这本书在学术深度和知识广度上的双重保障。

评分☆☆☆☆☆

这本书的纸张质感很好，拿在手里有一种厚重而扎实的感觉，书页展开时也没有刺鼻的油墨味，这一点让我对这本书的内容质量充满期待。我是一名即将步入职场的软件工程师，希望能够提升自己在语音技术领域的专业知识，以应对未来工作中可能遇到的挑战。这本书的目录设计非常系统，从最基础的语音信号的产生和传播，到复杂的语音识别算法，层层递进，结构清晰。我特别关注书中关于语音信号的预处理部分，例如端点检测、噪声抑制和回声消除，这些技术对于保证语音识别的准确性和用户体验至关重要。同时，对于语音特征提取，如LPCC、MFCC等，我希望能够深入理解其数学原理以及在不同场景下的适用性。而在语音识别模型的介绍上，我更期待看到对深度学习模型，特别是端到端模型，如CTC、Attention-based models等，的详细讲解，以及它们是如何解决传统模型的一些局限性的。如果书中能够提供一些实际项目中的应用案例，或者指导读者如何去实现一个简单的语音识别系统，那将对我来说具有极大的参考价值。严勤和吕勇这两位作者的名字，在语音信号处理领域，无疑代表着权威和专业。

评分☆☆☆☆☆

刚收到书，感觉很厚实，沉甸甸的，翻开看了下排版，字迹清晰，图表也比较规范，没有廉价感。我是一名对人工智能领域充满好奇的普通读者，对语音技术一直很感兴趣，特别是 Siri、小爱同学这些智能助手的背后究竟是如何工作的。这本书的出现，似乎为我打开了一扇通往语音信号处理与识别世界的大门。从目录上看，它涵盖了从语音信号的产生、采集，到复杂的语音识别算法。我特别想了解的是，语音是如何被“听懂”的？书中关于语音特征提取的部分，如 MFCC，是如何将人耳听到的声音转化为计算机能够理解的数字“指纹”的，这让我非常好奇。同时，对于语音识别模型，无论是传统的 HMM，还是现在流行的深度学习模型，我都希望能有通俗易懂的解释，让我能够理解它们是如何进行“学习”和“判断”的。如果书中能有一些生活中的实际案例，比如智能音箱、语音搜索等，并解析其背后的技术原理，那将是我最喜欢的阅读方式。作者严勤和吕勇的名字，虽然我之前不熟悉，但看到这本书的体系和内容，让我对他们的专业能力有了很高的期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计倒是挺别致的，采用了深邃的蓝色背景，配合着简洁而有力量的字体，一眼望去就给人一种专业、严谨的感觉。当翻开第一页，那种熟悉的纸张触感和淡淡的书墨香扑面而来，瞬间就将我带入了学术研究的氛围。虽然我不是这方面的专业人士，但出于对这个领域的好奇，我还是抱着学习的心态入手了这本书。从目录上看，内容涵盖了语音信号处理的基础理论，比如采样、量化、编码，到更深入的语音特征提取，像是MFCC、LPCC等等，再到语音识别的核心技术，如HMM、DNN、RNN等。每一章节的标题都充满了吸引力，仿佛在引导读者一步步揭开语音信号处理的神秘面纱。我尤其期待看到关于语音降噪和回声消除的章节，因为在日常生活中，这些技术应用非常广泛，理解其背后的原理会让我对很多电子产品有更深刻的认识。同时，对于语音合成和说话人识别的介绍，也让我充满了好奇，想象着未来人机交互的更多可能性。这本书的作者，严勤和吕勇，单从名字上看就带着一种沉稳的力量，让人不由得对其专业素养产生信任。我希望这本书能提供扎实的理论基础，又不乏生动的案例分析，能够循序渐进地引导读者，即使是初学者也能从中受益。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装很仔细，封面没有任何褶皱，书籍本身的纸张质量也很好，翻起来不会有刺耳的声音。我购买这本书主要是出于工作上的需要，我的项目涉及到一些语音交互的初步尝试，而我对这块的知识体系还比较薄弱。因此，我希望这本书能够给我提供一个全面且深入的框架。从目录上看，它似乎涵盖了从语音信号的数字化处理，到各种声学特征的提取，再到高级的机器学习模型在语音识别中的应用。我特别关注了书中关于端到端语音识别方法的介绍，比如深度神经网络（DNN）和循环神经网络（RNN）在这方面的最新进展。这对于我理解当前主流的语音识别技术至关重要。我期待书中能够解释清楚这些模型的原理，以及它们如何有效地处理时序性的语音数据，并能够提供一些实际案例或者伪代码来帮助理解。另外，对于语音信号的预处理，如降噪、去混响等技术，我也是非常感兴趣的，这些是提高语音识别准确率的关键步骤。希望书中能够提供一些实用的算法和技巧，以及它们在不同场景下的适用性。作者严勤和吕勇在语音信号处理领域的声誉我略有耳闻，他们的著作应该具有很高的学术价值和实践指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的包装非常严实，书的封皮完好无损。我选择这本书，是因为我最近在学习如何使用一些开源的语音识别工具包，但总觉得对底层的理论知识掌握得不够扎实。我希望这本书能够帮助我建立起一个清晰的知识框架，让我不仅能“用”，更能“懂”。从目录来看，这本书的结构安排得很合理，先从语音信号的基本理论开始，然后逐步深入到各种语音处理技术，最后是语音识别的应用。我特别期待看到书中关于语音信号的数字化和量化部分的介绍，这对于理解声音是如何被计算机处理的至关重要。同时，对于各种语音特征提取方法的讲解，例如LPC、MFCC，我也希望能有详细的数学推导和图示，这样有助于我理解它们为何能够有效地捕捉语音信息。而对于语音识别的建模部分，无论是传统的基于统计的模型，还是现代的基于深度学习的模型，我都希望能有清晰的对比和讲解，以及它们在不同场景下的适用性。如果书中能提及一些语音识别的实际应用案例，并解释其背后的技术原理，那就更好了。作者严勤和吕勇，作为该领域的专家，他们的著作必将是含金量十足。

评分☆☆☆☆☆

收到书的时候，第一感觉就是印刷质量很好，纸张厚实，文字清晰。我是一名在校的计算机科学专业学生，对语音识别技术一直抱有浓厚的兴趣，希望能将这项技术应用到我的毕业设计中。这本书的出现，正好满足了我对系统性学习语音信号处理与识别的需求。从目录上看，这本书的知识体系非常完整，从最基础的语音信号的声学特性，到复杂的语音识别算法，几乎涵盖了该领域的方方面面。我特别想深入了解的是语音信号的预处理技术，例如降噪、回声消除以及语音活动检测（VAD），因为这些是保证后续处理准确性的基础。此外，对于语音特征的提取，如线性预测编码（LPC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC），我也希望能够详细理解其数学原理和计算过程。而对于语音识别模型，无论是传统的隐马尔可夫模型（HMM），还是现在流行的深度神经网络（DNN）及其变种，我都希望能有清晰的讲解，并附带一些相关的算法流程图或者伪代码，这样有助于我更好地理解和实现。作者严勤和吕勇的名字，本身就代表着学术的严谨和专业，相信这本书能够为我提供一条清晰的学习路径。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先给我的感觉是它非常“实在”，内容满满，页码也很厚。作为一名对语音技术充满好奇的业余爱好者，我之前也零散地接触过一些语音相关的文章和视频，但始终缺乏一个系统性的知识体系。我希望这本书能够填补我这方面的空白。从目录来看，它从语音信号的基本概念讲起，逐步深入到各种处理技术和识别算法。我特别期待看到关于声学模型的讲解，比如高斯混合模型（GMM）和其与HMM的结合，以及更现代的深度学习模型是如何构建声学模型的。此外，语言模型部分也是我非常感兴趣的，了解如何利用文本信息来辅助语音识别，这对于提高识别的准确性和流畅性至关重要。书中对于语音识别评估指标的介绍，比如词错误率（WER），我也希望能有详细的解释，以便我能客观地评估不同算法的性能。此外，书中提到的一些前沿技术，如端到端模型、注意力机制等，我也希望能够有清晰的讲解，让我能够跟上技术发展的步伐。严勤和吕勇两位作者的名字，在我看来，就是质量的保证。