語音訊號處理（附語音資料光碟片）. pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:全華

作者:王小川

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20040315

价格:NT$ 380

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isbn号码:9789572143841

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• 语音信号处理
• 信号处理
• 语音识别
• 音频处理
• 通信工程
• 电子工程
• 数字信号处理
• 光盘
• 教材
• 工程技术

《語音訊號處理（附語音資料光碟片）》是一本深入探索语音信号处理领域的权威著作。本书系统地梳理了语音信号从产生、传播到接收的整个过程，并在此基础上，详尽阐述了现代语音信号处理的核心理论、关键技术以及广泛的应用。 本书的编写旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架，无论您是语音信号处理领域的初学者，还是希望进阶的专业人士，都能从中获益。全书内容结构清晰，逻辑严谨，从基础概念的引入，到复杂算法的剖析，层层递进，确保读者能够扎实掌握相关知识。 在基础理论方面，本书首先对语音的物理产生机制进行了细致的讲解，包括声道的模型、声源的特性以及语音波形的数学描述。读者将学习到如何从声学原理出发，理解语音信号的生成过程。随后，本书将重点介绍语音信号的时域和频域分析方法。傅里叶变换、短时傅里叶变换（STFT）等经典工具将被深入讲解，让读者能够有效地理解和提取语音信号的频谱特征。此外，谱减法、维纳滤波等语音增强技术也将得到详细的介绍，帮助读者应对实际应用中常见的噪声干扰问题。 在特征提取方面，本书将详细阐述各种用于描述语音信号关键特征的方法。梅尔频率倒谱系数（MFCCs）作为语音识别领域最常用的特征之一，其计算原理、推导过程以及在实际应用中的优劣势都将得到深入的探讨。此外，线性预测编码（LPC）的原理及其在语音合成和分析中的应用，感知线性预测（PLP）的构建思路，以及其他先进的语音特征提取方法，如基于深度学习的特征表示，也将得到详尽的介绍。这些特征提取技术是后续语音识别、说话人识别、语音情感分析等应用的基础。 本书还花了大量篇幅讲解语音的建模技术。隐马尔可夫模型（HMM）作为传统的语音识别核心模型，其状态转移、观测概率以及训练和解码过程都将被一一剖析。读者将学习到如何构建和优化HMM模型，以提高语音识别的准确率。此外，近年来在语音信号处理领域取得巨大成功的深度学习技术，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及卷积神经网络（CNN）在语音特征提取、建模以及端到端语音识别中的应用，也将得到详细的介绍和分析。本书将引导读者理解如何利用这些强大的深度学习模型来解决复杂的语音处理问题。 在语音识别应用方面，本书将深入探讨声学模型、语言模型以及解码器的构建和训练。从传统的GMM-HMM到端到端的深度学习模型，本书将全面展示语音识别系统的发展脉络和技术演进。此外，对于说话人识别、说话人验证、语音情感识别、语音分离等其他重要的语音应用，本书也将提供详实的理论基础和技术实现方法，帮助读者理解这些领域的研究现状和发展趋势。 本书的另一大亮点是其配套的语音数据光盘。这张光盘包含了海量的、经过精心标注的语音数据集，覆盖了多种语言、多种说话风格、多种噪声环境等场景。这些数据集为读者提供了宝贵的实践素材，读者可以通过这些数据亲自动手进行实验、验证算法、训练模型，从而更深刻地理解书中所学的理论知识，并将理论付诸实践。光盘中的数据不仅可以直接用于本书介绍的各种算法的实现，也可以作为读者进行进一步研究和开发的基石。 《語音訊號處理（附語音資料光碟片）》一书的结构严谨，语言流畅，理论讲解深入浅出，实践指导详细具体。无论是希望掌握语音信号处理核心技术的学生，还是致力于在该领域进行研究和开发的工程师，抑或是对语音技术充满兴趣的爱好者，都能从本书中获得宝贵的知识和启发。本书将是您在语音信号处理领域学习和探索的得力助手。

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这本书的整体组织结构，呈现出一种高度系统化和模块化的特点。章节之间的衔接，并非完全依赖于叙事上的流畅性，而更多的是基于知识体系的逻辑依赖关系。例如，在讲完线性预测编码（LPC）之后，紧接着的章节是对其性能受限的改进方案的讨论，这种并列和递进的结构非常清晰。但是，这种结构上的“机械性”也带来了一些阅读上的体验差异。在某些章节中，作者会频繁地引用前面章节的公式或结论，这要求读者必须对前面的内容有牢固的记忆，否则阅读体验会非常割裂，频繁翻阅前后章节成为常态。它更适合被当作工具书或参考资料来使用，而不是像小说一样可以一气呵成地读完。我个人更倾向于在学习新知识点时，先跳到相关章节进行精读，然后回过头来系统地梳理前置知识，这比按照目录顺序一路读下来要高效得多，但也反过来证明了这本书的知识密度极高，需要读者主动构建自己的阅读路径。

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这本书的行文风格，用一个词来形容，就是“教科书式的精确”。作者似乎刻意避免了任何花哨的修辞或过度的比喻，每一个句子都像是在进行严谨的数学推导，力求表达的绝对清晰和无歧义。我发现，他在引入每一个核心概念时，都会先给出清晰的数学定义，然后才开始解释其背后的物理意义或应用场景。这种“先公式，后解释”的顺序，无疑对那些习惯于先理解直觉概念的读者构成了挑战，初次接触时，会有一种被密集的符号流“淹没”的感觉。我甚至需要经常停下来，对着草稿纸重新推演一遍那些公式，才能真正将理论与实际联系起来。不过，一旦跨过这个初期的门槛，这种精确性带来的好处就显现出来了：当涉及到复杂的算法推导或性能分析时，作者的表述几乎不需要读者进行二次解读，每一个步骤都逻辑自洽、环环相扣。它更像是一位耐心的、但要求极高的导师，它不会直接喂给你答案，而是强迫你走完所有逻辑链条，这对培养独立分析问题的能力是极有帮助的。

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这本书的装帧设计初看之下，颇具一种理工科教材的严谨感，米白色的封面上，字体排版工整，但缺乏一些能立刻抓住眼球的视觉冲击力。我尤其欣赏它在细节处理上的用心，比如封底那段关于作者学术背景的简短介绍，寥寥数语却透露出扎实的专业功底。内页的纸张选择偏向哑光，这对于长时间阅读和对照图表时，有效减轻了眼睛的疲劳，这一点在技术类书籍中至关重要。然而，初翻阅目录时，那种期待中的惊喜感稍有欠缺，内容架构似乎遵循着非常传统的、由浅入深的理论铺陈路线，这对于有一定基础的读者来说，可能意味着前几章会略显冗长和基础。整体而言，它散发着一种“老派”的学术气息，给人一种可以信赖的、内容扎实的感觉，只是在现代图书设计越来越追求“颜值”的今天，它的外在略显低调，需要读者沉下心来，才能发现其内在的价值。不过，光是翻阅目录时，那些密密麻麻的章节标题，已经预示着这是一部内容量相当可观的作品，绝非泛泛而谈的入门读物。

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我花了不少时间研究书中关于离散时间信号处理部分的讲解，坦白说，这部分内容的处理，展现了作者深厚的功底，但同时也暴露了其对非专业读者不够友好的倾向。他对于傅里叶变换、Z变换的引入，是基于严格的数学推导，而不是像某些更面向工程应用的教材那样，直接从“频谱分析的直觉需要”切入。这种深度挖掘，无疑是对理论体系的完整建构，使得读者对信号的内在特性理解得更为透彻。然而，对于那些希望快速将理论应用于实践，例如快速搭建一个语音识别前端模块的工程师来说，书中大量的纯数学推导可能会显得有些繁琐和“脱节”。我个人很欣赏这种学术上的严谨性，但我体会到，如果不是为了写论文或者深入研究算法的底层优化，仅仅是为了应用，这些繁复的篇幅或许可以被精简。它更像是一部旨在培养信号处理专家的著作，而不是一本给应用人员的“速查手册”。

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从内容详实程度上来看，这本书无疑是重量级的。它涵盖了从最基础的采样理论到进阶的特征提取方法，几乎将该领域的主流技术点都囊括进去了。然而，我注意到，书中对于近年来新兴的、基于深度学习的语音处理技术，提及的篇幅相对较少，似乎主要聚焦于传统的数字信号处理（DSP）范式下的经典算法。这使得整本书的“时间感”略显滞后，虽然经典理论的价值是永恒的，但在快速迭代的AI时代，读者可能会期望看到更多关于端到端模型或新型网络架构在语音处理中应用的讨论。这种侧重于“硬核”DSP基础的倾向，使其在应用领域的时效性上打了折扣。总而言之，它是一部奠定坚实理论基础的典范之作，适合希望深入理解信号本质的读者，但在追赶前沿技术热点方面，可能需要读者自行结合其他更时新的资料进行补充阅读，以期获得一个更全面的技术图谱。

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