具体描述
基本信息
书名：语音信号处理 第3版
定价：45.00元
作者：赵力
出版社：机械工业出版社
出版日期：2016-05-01
ISBN：9787111534600
字数：
页码：
版次：1
装帧：平装
开本：16开
商品重量：0.4kg
编辑推荐
★本书根据作者多年教学及科研实践的体会，跟踪语音信号处理的发展动态，并参考近几年来相关文献，概括地描述了语音信号处理和应用所涉及的各个分支。★教材注重理论紧密联系实际，不仅有基础理论，而且还有基本原理和实际系统应用，可读性好，可教性高。★全书结构按照由浅入深、循序渐进的教学思想写作，内容全面生动，深入浅出，引导学生从掌握基本原理到领会具体应用技术，系统全面地学习语音信号处理与应用的重要环节。
内容提要
本书介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，以及该学科领域近年来取得的一些新成果、新进展及新技术。全书共分十二章。内容包括：绪论；语音信号处理的基础知识；语音信号的分析技术；语音信号的矢量量化；隐马尔可夫模型技术；神经网络在语音信号处理中的应用；语音编码；语音合成；语音识别；说话人识别和语种辨识技术；语音信号的情感信息处理技术；语音增强技术。本书不仅可作为高等院校通信与信息专业的教材，还可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、模式识别以及计算机科学等领域的科研人员参考。
目录
章 绪论第2章 语音信号处理的基础知识2.1 语音发音及感知系统2.2 语音信号生成的数学模型2.3语音基本概念与参数2.4 语音信号的数字化和预处理2.5 语音信号处理的应用2.6 思考与复习题第3章 语音信号处理常用算法3.1 矢量量化3.2隐马尔可夫模型（HMM）3.3 神经网络3.4 思考与复习题第4章 语音信号分析4.1 概述4.2 语音分帧4.3 语音信号的时域分析4.4 语音信号的频域分析4.5 语音信号的倒谱分析4.6 语音信号的线性预测分析4.7语音信号的小波分析4.8 思考与复习题第5章 语音信号特征提取技术5.1 概述5.2 端点检测5.3 基音周期估计5.4 共振峰估计5.5 思考与复习题第6章 语音增强6.1 概述6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性 6.3 滤波器法6.4 相关特征法 6.5 非线性处理法6.6 减谱法6.7 Weiner滤波法6.8 思考与复习题第7章 语音编码7.1 概 述7.2 语音编码的评价指标7.3 语音信号的波形编码7.4 语音信号的参数编码7.5语音信号的混合编码7.6 思考与复习题第8章 语音合成与转换8.1 概述8.2 语音合成算法8.3 文语转换系统（TTS）8.4 常用语音转换的方法8.5 语音转换的研究方向8.6 思考与复习题第9章 语音识别9.1 概述9.2 语音识别原理和识别系统的组成9.3 孤立字（词）识别系统9.4 连续语音识别系统的性能评测9.5 思考与复习题0章 说话人识别10.1 概 述10.2 说话人识别方法和系统结构10.3 应用VQ的说话人识别系统10.4 应用DTW的说话人确认系统10.5 应用HMM的说话人识别系统10.6 应用GMM的说话人识别系统10.7 尚需进一步探索的研究课题10.8 思考与复习题1章 语音信号情感处理11.1 概述11.2 情感理论与情感诱发实验11.3 情感的声学特征分析11.4 实用语音情感的识别算法研究11.4.3 高斯混合模型的基本原理11.5 跨语言的语音情感识别11.6 应用与展望11.7 思考与复习题2章 语音隐藏12.1 概述12.2 外研究现状及存在的问题12.3 语音信息隐藏基础12.4 常用评价指标12.5 基本语音信息隐藏算法12.6 总结与展望12.7 思考与复习题3章 声源定位13.1 概述13.2 双耳听觉定位原理及方法13.3 麦克风阵列模型13.4 基于麦克风阵列的声源定位方法分类13.5 总结与展望13.6 思考与复习题
作者介绍
文摘
序言
用户评价
这本书在我书架上已经静静地躺了一段时间，直到最近我才真正抽出时间来翻阅。初拿到它时，厚重的纸张和封面设计给我一种沉甸甸的学术感，但内心深处，我一直对“语音信号处理”这个领域充满了好奇。毕竟，我们每天都在说话、交流，而背后隐藏的科学原理，总是那么引人入胜。我曾有过一些模糊的概念，比如声波的传播、人耳的构造，但对于如何将这些物理现象转化为可以被计算机理解和处理的“信号”，我一直缺乏系统性的认知。这本书的出现，仿佛是一把钥匙，为我打开了这扇神秘的大门。 在阅读的过程中，我常常会停下来，拿出手机搜索一些我遇到的陌生概念。比如，当我读到关于“傅里叶变换”的部分时，我脑海里浮现出了高中时物理课上学习的关于光的颜色光谱的知识，它将复杂的波形分解成简单的正弦和余弦分量，这与语音信号的处理有着异曲同工之妙。作者的讲解，尽管深入浅出，但对于一个初学者来说，仍然需要反复咀嚼，甚至需要查阅一些相关的数学背景知识。我曾经尝试着去理解那些公式背后的含义，想要弄清楚为什么特定的数学模型能够如此有效地描述人声的特性。 有一段时间，我甚至着迷于书中提到的“声学特征提取”部分。我开始尝试用自己的声音去录音，然后对照书中的理论，去观察不同发音方式对声学特征的影响。这让我意识到，我们日常的语音交流，其实蕴含着如此丰富的技术细节。当我尝试去识别不同说话人的语速、语调变化时，我才真正体会到，语音信号的复杂性和其背后所蕴含的信息量。这不仅仅是简单的声音，更是传递情感、意图和身份的载体。 我也曾因为某个难以理解的章节而感到沮丧。例如，在处理“语音编码”的章节时，我花了整整一个下午的时间，才勉强理解了“感知编码”的基本原理。我反复对比了不同编码方式的优劣，尝试去理解它们是如何在保证语音质量的同时，尽可能地压缩数据量的。这种挑战，虽然令人头疼，但也让我获得了巨大的成就感。我开始思考，在实际应用中，这些编码技术是如何被集成到我们的手机、电脑和各种通信设备中的。 这本书还让我对“语音识别”产生了更深的兴趣。我曾经以为，语音识别只是简单地将听到的声音转换成文字，但深入了解后，我才发现，它是一个极其复杂的多学科交叉领域。书中关于“声学模型”和“语言模型”的讲解，让我看到了机器学习和人工智能在语音处理中的重要作用。我开始尝试去理解，为什么有时候语音助手会“听不懂”我的话，也许是因为声学模型不够准确，也许是因为语言模型没有考虑到我所使用的特定词汇或表达方式。 另外，书中对“语音合成”的阐述也令我耳目一新。我一直好奇，机器是如何能够发出如此接近人声的声音的。当我读到关于“声码器”和“韵律模型”的章节时，我才明白，这背后是多么精密的算法和模型在支撑。我甚至尝试着去模仿书中一些示例中的发音，感受声音的振动和共鸣，这让我对语言的物理本质有了更深刻的认识。 在阅读过程中，我常常会联想到一些我曾经使用过的技术产品，比如智能音箱、语音输入法等等。我开始尝试去分析它们背后的语音处理技术，思考它们是如何工作的，以及它们在用户体验方面有哪些提升的空间。这种将书本知识与实际应用相结合的思考方式，让我觉得学习过程更加有趣和有价值。 我特别欣赏书中对于一些核心概念的深入剖析，比如“共振峰”和“语谱图”。我花了不少时间去理解这两个概念是如何反映人类发声器官的物理特性，以及它们在语音识别和分析中的重要作用。我甚至尝试着用简单的工具去绘制一些自己的声谱图，虽然结果可能不尽如人意，但这个过程本身就充满了探索的乐趣。 这本书也让我对未来语音技术的发展充满了期待。随着人工智能技术的不断进步，我相信语音处理在未来将扮演越来越重要的角色。从更智能的语音助手到更自然的交互方式，语音技术的发展潜力无限。而这本书，则为我理解和参与这个领域的发展提供了一个坚实的基础。 总而言之，这是一本充满挑战但同样充满回报的书籍。它不仅仅传授了知识，更重要的是激发了我对语音信号处理这个领域的深入探索欲望。尽管我还需要花费更多的时间去消化和理解其中的内容，但每一次的翻阅，都让我对这个充满魅力的领域有了新的认识和体会。
评分我一直对声音的世界充满好奇，觉得它不仅仅是耳朵接收到的震动，更是一种承载信息、传递情感的神秘载体。这本书的封面设计，那种简洁而富有科技感的风格，立刻吸引了我。拿到书后，我并没有急于深入阅读，而是先随意地翻阅了几页，浏览了一下目录和章节标题。这种方式让我对整本书的脉络有一个大致的了解，也为我后续的阅读定下了基调。 当我真正开始投入阅读时，我发现作者的写作风格相当直接和严谨，没有过多花哨的语言，直奔主题，这一点我非常喜欢。书中对于每一个概念的解释都力求清晰和准确，这对于我这样一个需要反复琢磨才能理解新知识的人来说，无疑是巨大的帮助。我尤其对书中关于“滤波器”和“特征空间”的讲解印象深刻。我尝试着去想象，如果语音信号是一条河流，那么滤波器就好比是控制水流方向和速度的闸门，而特征空间则是一个能够区分不同“水滴”属性的维度。 在学习过程中，我常常会遇到一些我之前从未接触过的数学概念。比如，当我读到关于“概率模型”的部分时，我感到有些吃力。我需要时不时地停下来，翻阅一些概率论的基础知识，才能更好地理解作者的论述。不过，这种挑战也让我有机会回顾和巩固那些我曾经学过的但又有些生疏的数学知识，这对我来说是一种意外的收获。 有一段时间，我沉浸在关于“语音活动检测”的章节中。我尝试着去分析一段录音，思考如何让计算机能够准确地判断出哪些部分是有效的语音，哪些部分是背景噪声。这让我意识到，看似简单的“说话”行为，背后却隐藏着如此复杂的信号处理过程。我甚至尝试着去修改一些书中提供的伪代码，希望能够模拟出简单的语音活动检测效果，虽然结果并不完美，但这个过程让我受益匪浅。 这本书也让我对“机器学习”在语音处理中的应用有了更深入的认识。我过去对机器学习的理解比较模糊，但这本书通过具体的案例，将抽象的算法变得生动起来。我尤其对书中关于“隐马尔可夫模型”（HMM）的讲解印象深刻，尽管它的数学原理相当复杂，但我试图去理解它如何能够有效地建模语音的动态变化过程。 我曾经因为某个图表的复杂性而卡壳了很久。图表中展示了不同语音单元在特征空间中的分布情况，想要从中理解其中的规律，对我来说是一个不小的挑战。我尝试着去寻找一些相关的可视化工具，希望能更直观地理解这些数据。这种探索的过程，虽然耗时，但让我对数据和模型之间的关系有了更深刻的理解。 我也曾对书中关于“韵律特征”的描述感到新奇。我一直认为，语音的意义仅仅在于词汇本身，但这本书让我意识到，语调、节奏、停顿等韵律信息同样承载着重要的意义，它们能够影响我们对语句的理解，甚至传递说话人的情感。我尝试着去模仿书中举例的语调变化，感受它们对语义的影响。 阅读这本书的过程，也让我开始反思自己过去的学习方式。我意识到，仅仅是被动地接受知识是不够的，还需要主动地去思考、去实践、去探索。我开始尝试着去构建自己的知识框架，将书中分散的知识点串联起来，形成一个更完整的理解体系。 这本书的内容，也让我对未来的语音技术发展充满了想象。我脑海中勾勒出了一个更加智能、更加人性化的未来，在那里，人与机器的交互将更加自然和流畅。而这本书，无疑为我提供了理解这个未来可能性的钥匙。 总的来说，这是一本内容翔实、逻辑清晰的著作。它以一种务实而深入的方式，为我打开了语音信号处理的大门。虽然阅读过程充满挑战，但每一次的进步都让我感到兴奋和满足。
评分初拿到这本书，我脑海里闪过的是无数个关于声音的疑问。我总是很好奇，我们每天都在使用的语言，是如何通过空气的传播，被我们的耳朵捕捉，然后在大脑中被解码成有意义的信息的？这本书的厚度，让我感受到它所包含的知识的深度，而封面设计的那种简洁而专业的风格，则预示着它将带领我进入一个严谨的科学领域。 开始阅读后，我发现作者非常擅长将复杂的概念拆解成易于理解的部分。比如，关于“信号的时域和频域表示”的部分，作者并没有直接给出复杂的数学公式，而是通过形象的比喻，比如将语音信号比作一段连续变化的波浪，而频域分析则是将这段波浪分解成不同频率的正弦波的叠加。这种方式让我能够更容易地抓住核心思想，而不会被细节淹没。 我尤其着迷于书中关于“声学建模”的章节。我一直对“声学”这个词充满兴趣，它听起来就充满了物理的奥秘。当我阅读到关于“声道模型”和“发声器官的物理模型”时，我尝试着去想象，我们的喉咙、口腔、鼻腔是如何协同工作，产生如此丰富多样的声音的。我甚至会对着镜子，尝试去模仿书中描述的发声方式，感受肌肉的运动和空气的流动。 在学习过程中，我发现自己常常需要花费大量时间去理解那些数学上的推导。比如，关于“最大似然估计”的部分，我尝试着去理解它如何在语音识别中被用来寻找最有可能的语音模型。这让我意识到，语音信号处理不仅仅是关于声音的物理特性，更离不开强大的数学工具来支撑。 我曾经花费了一个下午的时间，去理解“梅尔频率倒谱系数”（MFCC）的提取过程。我脑海里不断回响着“梅尔尺度”、“倒谱”这些术语，试图将它们与我们实际听到的声音联系起来。虽然我不能完全掌握每一个细节，但我理解了MFCC是如何模仿人类听觉系统的特性，提取出对语音识别更有用的特征。 这本书也让我对“语音识别的错误分析”产生了浓厚的兴趣。我开始思考，为什么有时候语音识别会出错，是发音不标准，还是环境噪声太大，抑或是模型本身的问题？书中对于不同类型错误原因的分析，让我对这个领域有了更深刻的理解。 我也曾对书中关于“说话人识别”的部分感到好奇。我一直觉得，每个人的声音都是独一无二的，就像我们的指纹一样。我尝试着去理解，计算机是如何通过分析语音信号的细微差别，来区分不同说话人的。这让我对“声纹”这个概念有了更深的认识。 在阅读的过程中，我常常会联想到一些我生活中遇到的与语音相关的场景。比如，当我在嘈杂的环境中使用手机进行语音输入时，我就会想到书中关于“噪声抑制”和“鲁棒性”的讨论。这让我觉得，书本上的知识离我们的生活并不遥远。 这本书也让我对“语音技术在人机交互中的未来”产生了更多期待。我能够想象，在不久的将来，我们与机器的交流将不再局限于键盘和鼠标，而是通过更加自然和便捷的语音方式。而这本书，为我理解这个未来提供了重要的基础。 总的来说，这本书是一次系统性的知识梳理和探索。它以一种深入浅出的方式，将复杂的语音信号处理理论展现在我面前。尽管阅读过程充满挑战，但每一次的理解都让我感到兴奋不已。
评分刚拿到这本书时，就被它厚重的身躯和严谨的封面设计所吸引。我一直对声音背后的科学感到好奇，总觉得语言的魅力不仅仅在于文字，更在于它如何以最直接、最原始的方式——声音——传递信息。这本书就像一本通往声音世界奥秘的地图，引导我一步步深入探索。 翻开书页，作者的语言风格立刻吸引了我。它没有过多华丽的辞藻，而是以一种清晰、直接的方式阐述观点，这让我这种需要反复咀嚼才能理解新知识的读者感到非常舒服。我尤其对书中关于“信号预处理”部分的讲解印象深刻。我脑海中浮现出，在真正分析语音之前，需要对原始信号进行一系列“清洗”和“打磨”的工作，这就像是在烹饪一道精美的菜肴之前，需要对食材进行处理一样。 我曾经花费了好几个晚上，去理解“语音分割”的概念。我试着去想象，如何让计算机能够像我们一样，自然地从一段连续的语音流中，识别出不同的单词或音节。这让我意识到，即使是看似简单的“听懂”和“说话”，背后也蕴含着复杂的算法和模型。 在学习过程中，我发现自己常常被书中的数学公式所“劝退”，但作者总是能够用一些生动的例子来解释这些公式的含义。比如，在介绍“距离度量”时，作者将它比作衡量两个物体之间“相似度”的工具，这让我对这些抽象的数学概念有了更直观的认识。 有一段时间，我沉迷于书中关于“声学特征”的讨论。我试图去理解，为什么不同的发音方式会产生不同的声学特征，以及这些特征是如何被用来区分不同声音的。我甚至会尝试着去模仿书中的发音示例，感受喉咙和口腔的细微变化，并想象这些变化如何在声谱图上得到体现。 这本书也让我对“语音模型”有了更深刻的理解。我曾以为，语音模型就是简单地记录下声音的波形，但深入了解后，我才发现，它是一个更加复杂和抽象的概念，它包含了语音的统计特性、动态变化规律等等。 我曾经因为某个章节的插图过于抽象而感到困惑。图表中展示了高维度的特征空间，我很难在二维的纸面上想象出这种多维度的结构。我尝试着去寻找一些三维可视化的工具，希望能够更直观地理解这些概念。 我也对书中关于“语种识别”的部分感到新奇。我一直好奇，为什么不同语言的发音方式会有如此大的差异，以及计算机是如何通过分析这些差异来区分不同语言的。 阅读这本书的过程中，我也开始反思自己过去对语言的认知。我以前只关注语言的语义和语法，但这本书让我意识到，语言的声音属性同样是其不可分割的一部分，并且在信息传递中扮演着至关重要的角色。 总而言之，这是一本带领我进行深度思考和探索的书籍。它以一种严谨而不失趣味的方式，为我打开了语音信号处理的殿堂。虽然我还需要花费更多的时间去消化和理解其中的内容，但每一次的阅读都让我感到收获满满。
评分拿到这本书的时候，我就被它沉甸甸的质感和内敛的封面设计所吸引。在我看来，这不仅是一本书，更像是一个通往声音世界深处宝藏的钥匙。我一直对“语音”这个概念充满了好奇，觉得它不仅仅是物理意义上的声波，更是承载着人类情感、思想和身份的载体。 作者的写作风格非常清晰且富有逻辑性，即使是初次接触这个领域的读者，也能通过细致的讲解逐步理解。我尤其欣赏书中对于“信号的数学表示”部分的处理。它并没有直接丢出晦涩难懂的公式，而是通过类比和循序渐进的方式，让我理解了如何将抽象的声音波形转化为可以被计算机处理的数学模型。 有一段时间，我深深地沉浸在“特征提取”的章节中。我试图去理解，我们如何才能从嘈杂的原始语音信号中，提炼出那些最能代表语音本质的“精华”。我脑海中不断闪过“能量”、“零交叉率”、“频谱质心”等词汇，并尝试着去想象它们是如何在不同的声音环境下展现出不同的数值。 在阅读过程中，我常常需要停下来，思考书中提到的每一个算法背后的逻辑。比如，关于“分类器”的部分，我花了很长时间去理解，为什么不同的分类器适用于不同的语音处理任务，以及它们是如何通过学习数据来做出判断的。 我曾经因为一个复杂的图表而陷入沉思。图表中展示了不同语音单元在特征空间中的分布，我试图去寻找其中的规律，但一时难以抓住重点。我尝试着去寻找一些相关的可视化工具，希望能更直观地理解这些抽象的概念。 这本书也让我对“语音合成”产生了浓厚的兴趣。我一直好奇，为什么机器能够发出如此接近人声的语音，而其中蕴含的“声码器”和“韵律模型”的概念，更是让我感到惊叹。 我也对书中关于“说话人识别”的部分感到好奇。我一直觉得，每个人的声音都具有独特性，而计算机如何能够捕捉并利用这些细微的差异来区分不同的人，这本身就是一个迷人的技术。 在阅读的过程中，我也会不自觉地将书中的理论与我日常生活中遇到的语音技术联系起来。比如，当我使用语音输入法时，我就会联想到书中关于“声学模型”和“语言模型”的讨论，并思考它们是如何协同工作的。 这本书也让我对未来的语音技术发展充满了期待。我能够想象，在不久的将来，语音将成为我们与信息世界交互最自然、最便捷的方式。而这本书，无疑为我提供了理解这个未来可能性的重要视角。 总而言之，这是一本极具启发性和实践性的著作。它以一种深入浅出的方式，为我打开了语音信号处理的广阔天地。虽然我还需要花费更多的时间去深入理解，但每一次的阅读都让我感到收获满满，对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。
评分初见此书，其沉稳的封面设计和厚重的体积便预示着它非同寻常的学术深度。我一直对“声音”这一无形而又充满力量的存在抱有浓厚的兴趣，它不仅是信息的载体，更是情感的流露。这本书，就像一位睿智的导师，邀请我一同踏上探索语音信号处理的奇妙旅程。 作者的行文风格严谨而富有条理，对于每一个概念的阐述都力求精准，这对于我这样需要循序渐进理解知识的人来说，无疑是莫大的福音。我特别欣赏书中对于“信号的变换”部分的讲解，例如傅里叶变换，作者通过生动的类比，将复杂的数学概念转化为我们能够理解的“频率分解”过程，这让我茅塞顿开。 我曾花费大量的时间，去揣摩“滤波器”在语音处理中的作用。我尝试着去想象，它就像一个智能的“筛子”，能够过滤掉不必要的噪声，保留下有用的语音信息。这种对原理的深入探究，让我对“声音的纯净”有了全新的认识。 在阅读过程中，我发现自己常常需要暂停下来，在脑海中构建模型，理解书中抽象的概念。例如，关于“概率模型”的部分，我需要反复思考，如何将不确定的语音信息，通过概率的语言来描述和预测。这种抽象思维的锻炼，让我感觉受益匪浅。 我曾经因为某个复杂的公式推导而感到困惑。公式中涉及到的多种变量和函数关系，让我一时难以把握其核心逻辑。我尝试着去寻找一些相关的数学背景知识，希望能够更好地理解其推导过程。 这本书也让我对“语音编码”产生了浓厚的兴趣。我一直好奇，我们的语音信息是如何在传输过程中被压缩，又如何在接收端被还原的。书中关于“感知编码”的介绍，让我得以一窥其中的奥秘。 我也对书中关于“说话人识别”的部分感到新奇。我一直觉得，每个人的声音都具有独特的“指纹”，而计算机如何能够捕捉并分析这些细微的差异，来区分不同的说话人，这本身就充满技术挑战。 阅读本书的过程，也让我开始反思自己对于“沟通”的理解。我以前只关注语言的语义和语法，但这本书让我意识到，声音的“质感”、语速、语调等，同样是沟通中不可或缺的元素。 总而言之，这是一本知识密集且富有启发性的著作。它以一种深入浅出的方式，为我打开了语音信号处理的广阔天地。虽然阅读过程充满了挑战，但每一次的突破都让我感到兴奋不已，对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。
评分初次捧读这本书，就被其封面上沉稳的色调和字体的设计所吸引，透露出一种严谨而又不失深度的学术气息。我一直对人类最基本、最直接的沟通方式——声音——的背后原理充满好奇。这本书，无疑为我打开了一扇通往语音处理世界的大门。 作者在内容编排上颇为用心，从最基础的信号理论出发，逐步深入到语音信号的特性分析、特征提取、模型构建以及应用等各个层面。我尤其欣赏书中关于“时域与频域分析”的讲解，通过形象的比喻，将抽象的数学变换过程变得易于理解，让我能够清晰地看到声音信号在不同域下的形态。 我曾经花费了好几个夜晚，去反复琢磨“声学特征”的提取过程。如何从一段嘈杂的语音中，提取出那些能够代表语音本质的“指纹”，例如能量、零交叉率、基频等，这其中的学问之深，让我感到惊叹。我尝试着去想象，如果把语音比作一幅画，那么特征提取的过程，就是找到画面中最具代表性的笔触。 在学习过程中，我发现自己常常需要暂停下来，在脑海中构建模型，理解书中抽象的概念。例如，关于“概率模型”的介绍，我需要反复思考，如何用数学的语言来描述语音的随机性和不确定性，并如何利用这些模型来做出准确的预测。 我曾经因为某个复杂的图表而陷入沉思。图表中展示了不同语音单元在特征空间中的分布，我试图去寻找其中的规律，但一时难以抓住重点。我尝试着去寻找一些相关的可视化工具，希望能更直观地理解这些抽象的概念。 这本书也让我对“语音识别”这一热门领域有了更深入的了解。我了解到，它不仅仅是将声音转化为文字，而是涉及到了声学模型、语言模型等多个复杂的子系统，它们共同协作，才能完成这一看似简单的任务。 我也对书中关于“语音合成”的部分感到好奇。我一直惊叹于机器能够发出如此自然、富有情感的声音，而其中涉及到的“声码器”和“韵律模型”等技术，更是让我觉得充满了未来感。 阅读本书的过程，也让我开始反思自己对于“信息传递”的理解。我以前只关注语言的语义和语法，但这本书让我意识到，声音的“质感”、语速、语调等，同样是信息传递中不可或缺的维度，它们能够极大地影响信息的接收效果。 总而言之，这是一本内容翔实、结构清晰的著作。它以一种深入浅出的方式，为我打开了语音信号处理的广阔天地。虽然我还需要花费更多的时间去深入理解，但每一次的阅读都让我感到收获满满，对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。
评分当我第一眼看到这本书时，它厚实的体积和严谨的封面设计就给我一种“硬核”的学术氛围。我一直对声音这个神秘的载体充满好奇，它是如何被产生，如何被传播，又如何被我们的大脑解读的？这本书，就像一本探索声音世界奥秘的百科全书，吸引着我深入其中。 作者的语言风格朴实而专业，没有过多的修饰，直奔主题，这对于我这样一个希望快速掌握核心知识的学习者来说，非常友好。我尤其对书中关于“信号的采样和量化”部分的讲解印象深刻。它就像是在将一段连续的、流动的音乐，切割成一个个离散的、可以被计算机处理的“音符”，这让我对数字信号处理有了初步的认识。 我曾经花费了大量的时间，去理解“基频（F0）”的概念。我尝试着去想象，它就像是声音的“音调”，决定了我们听到的声音是高是低。而这本书，则通过深入的讲解，让我理解了如何从语音信号中准确地提取出基频，以及它在语音分析中的重要作用。 在学习过程中，我发现自己常常需要暂停下来，在脑海中构建模型，理解书中抽象的概念。例如，关于“模式识别”的应用，我需要反复思考，如何将提取出的语音特征，与预先建立的语音模型进行匹配，从而实现语音识别或说话人识别。 我曾经因为某个复杂的图表而陷入沉思。图表中展示了不同语音单元在特征空间中的分布，我试图去寻找其中的规律，但一时难以抓住重点。我尝试着去寻找一些相关的可视化工具，希望能更直观地理解这些抽象的概念。 这本书也让我对“语音增强”这一技术产生了浓厚的兴趣。我一直好奇，如何在嘈杂的环境中，让机器能够更清晰地“听到”人类的语音。书中关于“噪声抑制”和“回声消除”的介绍，让我得以窥见其中的奥妙。 我也对书中关于“情感识别”的部分感到好奇。我一直觉得，声音不仅仅传递信息，更承载着丰富的情感。而计算机如何才能够通过分析语音的细微差别，来识别出说话人的情感状态，这本身就充满了技术挑战。 阅读本书的过程，也让我开始反思自己对于“沟通”的理解。我以前只关注语言的语义和语法，但这本书让我意识到，声音的“质感”、语速、语调等，同样是沟通中不可或缺的维度，它们能够极大地影响信息的接收效果。 总而言之，这是一本内容详实、结构清晰的著作。它以一种深入浅出的方式，为我打开了语音信号处理的广阔天地。虽然我还需要花费更多的时间去深入理解，但每一次的阅读都让我感到收获满满，对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。
评分初次捧读此书，就被其厚重感和封面设计的专业感所吸引，这预示着它将带领我进行一次深入的知识探索。我一直对声音这一既抽象又具体的存在感到着迷，它既是物理现象，又是信息载体，更是情感的传递者。这本书，便是我了解声音世界背后科学原理的绝佳向导。 作者的写作风格严谨且逻辑性强，每一个概念的讲解都力求清晰透彻。我尤其欣赏书中对于“信号的预处理”部分的细致描述，它将原本复杂的声音信号，通过滤波、去噪等步骤，变得更加规整有序，为后续的深入分析奠定了坚实的基础。这就像是在烹饪一道美味佳肴前，对食材进行精心处理，保证了最终成品的口感。 我曾经花费了相当长的时间，去理解“共振峰”的概念。我尝试着去想象，它是我们的发声器官在产生特定音素时所产生的“共鸣”，决定了声音的“音色”和“音质”。而书中通过详细的解释和图示，让我对这一重要声学参数有了更清晰的认识。 在学习过程中，我发现自己常常需要暂停下来，在脑海中构建模型，理解书中抽象的概念。例如，关于“语音识别的解码器”部分，我需要反复思考，它是如何将声学模型和语言模型的信息结合起来，从而找到最有可能的词语序列。 我曾经因为某个复杂的图表而陷入沉思。图表中展示了不同语音单元在特征空间中的分布，我试图去寻找其中的规律，但一时难以抓住重点。我尝试着去寻找一些相关的可视化工具，希望能更直观地理解这些抽象的概念。 这本书也让我对“语音情感识别”这一充满挑战的领域产生了浓厚的兴趣。我一直好奇，人类如何能够通过声音的细微之处，捕捉到说话人的情绪变化，而计算机又如何才能够模仿甚至超越人类的能力。 我也对书中关于“语音翻译”的应用前景感到兴奋。我能够想象，未来通过语音，我们能够跨越语言的障碍，与世界各地的人们进行无障碍的交流。而本书，则为理解这项技术提供了重要的理论基础。 阅读本书的过程，也让我开始反思自己对于“声音”的认知。我以前只关注声音的“内容”，而这本书让我意识到，声音的“形式”同样蕴含着丰富的信息，并且在信息传递中扮演着至关重要的角色。 总而言之，这是一本内容丰富、逻辑严谨的著作。它以一种深入浅出的方式，为我打开了语音信号处理的广阔天地。虽然我还需要花费更多的时间去深入理解，但每一次的阅读都让我感到收获满满，对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。
评分这本书的封面设计简洁大气，给人一种专业而又不失亲和力的感觉。当我翻开它时，一股浓厚的学术气息扑面而来，让我对接下来的知识探索充满了期待。我一直对人类最基本、最自然的交流方式——语音——背后的科学原理感到着迷，这本书无疑为我提供了一个深入了解的绝佳机会。 作者的写作风格非常清晰且富有条理，即使面对复杂的数学公式，也能够通过形象的比喻和循序渐进的讲解，让我能够逐步理解其背后的含义。我尤其对书中关于“信号的表示”部分的阐述印象深刻，它让我明白了如何将我们听到的连续的声音波形，转化为计算机能够理解和处理的离散的数字信号。 我曾经花费了相当长的时间，去理解“声学特征”的提取过程。我尝试着去想象，如何从海量的语音数据中，筛选出那些最能代表语音本质的“关键信息”，比如能量、基频、共振峰等等。这本书详细地介绍了各种特征提取方法，让我对这些“语音指纹”有了更深入的认识。 在学习过程中，我发现自己常常需要暂停下来，在脑海中构建模型，理解书中抽象的概念。例如，关于“语音识别的声学模型”，我需要反复思考，它是如何捕捉不同音素在不同说话人、不同语境下的变化规律的。 我曾经因为某个复杂的图表而陷入沉思。图表中展示了不同语音单元在特征空间中的分布，我试图去寻找其中的规律，但一时难以抓住重点。我尝试着去寻找一些相关的可视化工具，希望能更直观地理解这些抽象的概念。 这本书也让我对“语音合成”这一技术产生了浓厚的兴趣。我一直好奇，机器是如何能够模拟人类的发声过程，发出如此逼真、富有情感的声音。书中关于“声码器”和“韵律模型”的介绍，让我得以窥见其中的奥妙。 我也对书中关于“说话人识别”的应用前景感到兴奋。我能够想象，未来通过声音，我们能够实现更加便捷和安全的身份认证。而本书，则为理解这项技术提供了重要的理论基础。 阅读本书的过程，也让我开始反思自己对于“声音”的认知。我以前只关注声音的“内容”，而这本书让我意识到，声音的“形式”同样蕴含着丰富的信息，并且在信息传递中扮演着至关重要的角色。 总而言之，这是一本内容详实、结构清晰的著作。它以一种深入浅出的方式，为我打开了语音信号处理的广阔天地。虽然我还需要花费更多的时间去深入理解，但每一次的阅读都让我感到收获满满，对这个领域充满了敬畏和探索的欲望。
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