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出版者:广西师范大学出版社

作者:邓卫华

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-04-01

价格:18.0

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isbn号码:9787563352623

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语音科学的深度探索与实践：从理论基石到应用飞跃 图书名称：语音科学导论与高级应用 图书简介 《语音科学导论与高级应用》 是一部旨在为语音学、语言学、计算机科学以及语音工程领域的研究者、教师和高阶学习者提供全面、深入且具有前瞻性的专业著作。本书超越了基础的语音符号学习范畴，聚焦于人类语音生成、感知、分析与合成背后的复杂科学原理与现代技术实现。全书内容结构严谨，理论阐述透彻，并辅以大量的实证研究案例和前沿技术应用实例，力求成为该领域内不可或缺的参考指南。 本书的撰写基于对经典语音学理论的深刻理解，并紧密结合了计算语言学、信号处理、神经科学等交叉学科的最新进展。我们力求构建一座连接基础语音知识与尖端语音技术应用的坚实桥梁。 --- 第一部分：语音学的理论基石与基础机制（Chapters 1-5） 第一章：语音学的范畴与发展脉络 本章首先界定了语音学的研究范围，清晰地区分了语音学（Phonetics）与音位学（Phonology）的核心区别。我们将追溯语音学从早期亚里士多德式的观察，到十九世纪的实验语音学诞生，直至当代计算语音学的技术飞跃的完整历史轨迹。重点分析了语音学作为一门多学科交叉领域的地位，强调了其在语言习得、语言病理学和人机交互中的基础作用。 第二章：发音器官的精细解剖与生理运动 详细解析了人类发音系统的复杂生理结构，包括肺部气流的产生、喉部的振动控制（发声）以及口腔、鼻腔等共鸣腔的形态变化。本章通过大量的解剖图和运动学分析，深入探讨了辅音（塞音、擦音、鼻音等）和元音的形成机制。特别关注了声门主动控制（如声带张力、气流速度）对音质（Timbre）的决定性影响。 第三章：声学语音学的基本原理与信号处理基础 本部分是连接生理学与信号分析的核心。详细介绍了声波的物理特性，包括频率、振幅、周期性与非周期性。深入探讨傅里叶分析在语音信号分解中的应用，并阐述了如何通过短时傅里叶变换（STFT）提取语音的瞬时特征。核心内容包括： 共振峰（Formants）的产生与追踪： 基于共振腔模型，解释共振峰频率如何直接对应于元音的声学属性。 声谱图（Spectrogram）的解读： 提供了一套系统的声谱图判读方法，用于精确识别音段特征，并区分不同语言间的微妙声学差异。 线性预测编码（LPC）： 阐述LPC在语音建模中的原理，及其在估计声道参数中的关键作用。 第四章：感知语音学：听觉处理与听觉心理物理学 本章转向听者一侧。探讨人类听觉系统的结构，从耳蜗的频率选择性到大脑皮层的语音信息处理路径。重点研究了语音感知中的关键现象： 声音与意义的映射： 讨论语音知觉的“连续性”问题，即如何在大脑中将连续的声波信息解析为离散的音位类别。 语音知觉的共性与差异： 分析不同文化和语言背景下，听者对音高（Pitch）和响度（Loudness）的感知差异。 第五章：超语音特征：语调、重音与韵律的结构分析 本章聚焦于超越单个音素的语言信息层级——韵律（Prosody）。详细分析了语调（Intonation）的声学基础（基频F0的变化），以及它在表达语义（疑问、陈述）和情感（高兴、愤怒）中的作用。同时，深入研究了重音（Stress）和节奏（Rhythm）在不同语言（如英法）中的实现机制及其对句子层级信息传递的影响。 --- 第二部分：高级语音分析与计算模型（Chapters 6-10） 第六章：现代语音分析工具箱与编程实践 本章侧重于动手实践，介绍了当前主流的语音分析软件环境（如Praat、OpenSmile）以及使用Python（配合librosa, Parselmouth等库）进行语音数据处理的方法。内容涵盖：参数提取的自动化脚本编写、大规模语音数据库的管理与预处理，以及如何建立可重复的实验流程。 第七章：语音合成技术：从参数到深度学习 本书详细介绍了语音合成（TTS）的发展历程和核心技术。 传统方法回顾： 单元选择法（Unit Selection）和参数合成法（如基于规则的Concatenative Synthesis）的优缺点与实现细节。 神经语音合成（Neural TTS）： 深入剖析基于序列到序列（Seq2Seq）模型、WaveNet、Tacotron 2以及最新的基于扩散模型（Diffusion Models）的合成架构。重点讨论了如何通过这些模型实现高度自然和情感丰富的合成语音。 第八章：自动语音识别（ASR）的信号处理与特征工程 本章全面梳理了传统ASR系统的技术栈，直至现代的端到端模型。 特征提取的进化： 深入探讨梅尔频率倒谱系数（MFCCs）之外的更先进特征表示。 隐马尔可夫模型（HMM）与GMM-HMM混合系统的构建原理。 深度学习在ASR中的应用： 阐述循环神经网络（RNNs）、卷积神经网络（CNNs）和Transformer结构在声学建模和语言建模中的作用。 第九章：语音和说话人识别的生物特征提取 本章关注个体身份信息的识别。区别于内容识别，本章专注于说话人识别（Speaker Recognition，包括验证与确认）。讨论了如何从语音信号中提取稳定的、与内容无关的特征，例如i-vectors、x-vectors，以及如何利用深度度量学习（Deep Metric Learning）来优化嵌入空间的区分度。 第十章：跨语言与多模态语音研究 本章探讨了语音研究的前沿交叉领域。分析了如何进行跨语言语音对比研究，尤其是对非线性或非共振性音素的处理。此外，详细讨论了语音与面部表情、手势等多模态信息的融合，以及这些融合模型在情感计算和人机交互中的实际应用。 --- 第三部分：语音学的应用领域与前瞻（Chapters 11-12） 第十一章：临床语音学与言语病理学诊断 本章面向医学和康复领域。探讨了如何利用精确的声学测量技术（如Jitter、Shimmer、噪声-谐波比NHR）对发声障碍（如声带小结、声带麻痹）进行客观评估。同时，分析了构音障碍（Articulation Disorders）和口吃（Stuttering）的声学特征，以及语音技术在言语治疗中的辅助作用。 第十二章：语音技术的前沿挑战与未来方向 本章对整个领域进行总结并展望未来。讨论了语音技术在小样本学习（Few-shot Learning）、隐私保护下的语音处理（Federated Learning in Speech）等新兴领域面临的挑战。探讨了机器对人类情感状态的深层理解（Affective Computing）和通用语音模型的构建方向，强调了语音科学在构建更自然、更具共情能力的人工智能系统中的核心地位。 --- 总结 《语音科学导论与高级应用》 旨在提供一个全面、严谨且技术驱动的学习框架。它要求读者不仅要理解“如何发音”的表层规则，更要掌握“声音是如何产生、传播、被感知以及如何被机器精确建模”的底层科学原理。本书强调理论与实践的结合，内容深度足以支撑研究生级别的学术研究，同时其清晰的结构也为专业工程师提供了技术升级的路线图。本书不提供任何针对特定语言的应试性或快速入门式的发音记忆指南，而是致力于培养读者运用科学方法分析和解决复杂语音问题的能力。

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我是一个工作繁忙的职场人士，时间碎片化是常态。我之前买过一些很厚的教材，结果翻了几页就束之高阁了。这本书的“轻量化”设计简直是为我量身定做的。它的篇幅控制得非常好，内容精炼，每一页的信息密度都很高，但又不会让人产生阅读疲劳。最让我欣赏的是它配套的移动端学习资源。书里提供的链接或二维码，可以直接导入到配套的App或在线资源中，我可以利用通勤时间在手机上反复听音频，或者在午休时做几道小测验。这种线上线下的结合使用体验，极大地提高了学习的灵活性和持续性。我不需要时刻抱着一本厚书，只需要带上手机就能随时随地“突破”我的音标难关。而且，书中的例句和场景模拟都非常贴近现代职场和生活，比如介绍产品、进行商务邮件的朗读练习等，这让我感觉学习成果可以直接转化为工作能力。这本书真的做到了“少即是多”，它没有用大量的废话来填充篇幅，而是用最有效率的方式，帮助我这个时间紧张的学习者，切实地提升了英语的‘门面工程’——发音。对于追求高效和实用性的读者来说，这本书的价值是无可替代的。

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这本书简直是我的救星！我一直对英语的音标学习感到头疼，感觉怎么学都抓不住重点，发音总是带着一股“中式英语”的腔调。但是自从用了这本书，我感觉自己找到了正确的方向。首先，它的排版非常清晰，不像有些教材那样密密麻麻让人望而生畏。作者似乎非常懂得初学者的心理，每一个音标的学习都配有详细的口型图解，简直是手把手教学。我尤其喜欢它里面设置的“易混淆音对比练习”，比如/θ/和/s/，/ð/和/z/，这些我以前总是分不清的音，通过书中的对比练习，一下子就清晰了。而且，它还不仅仅是教你读音，更重要的是教会你如何**听辨**。书里提供的音频资源也是一大亮点，真人发音标准流畅，反复听，跟着模仿，我感觉自己的口腔肌肉都在逐渐适应英语的发音方式。现在跟外国人交流时，虽然词汇量还是有限，但起码发音上自信了很多，不再是“哑巴英语”了。这本书真的做到了把复杂的音标知识，用最直观、最有效的方式呈现出来，对于想要彻底摆脱“中式发音”的朋友来说，绝对是必备良器。它带来的不仅仅是技巧，更是一种对英语发音的全新认知和自信。

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说实话，我之前尝试过好几本关于音标的书籍，但要么内容过于学术化，看得我昏昏欲睡；要么就是过于简化，很多关键的发音细节都一带而过，根本解决不了实际问题。直到我遇到了这本，简直是打开了新世界的大门。这本书最让我惊喜的是它对**连读、弱读和语调**的讲解。很多时候，我们音标发得再标准，如果一开口就是一个词一个词蹦出来，听起来依然很生硬。这本书很巧妙地将这些“高级”的发音技巧融入到基础音标学习中，而不是割裂开来。它用了很多生活化的例子和句子来示范这些现象，比如'want to' 读成 'wanna'，'could have' 读成 'could've'，这些在实际交流中太常见了。作者的讲解思路非常灵活，不是那种死板的“你必须这样发”的命令式，而是通过分析不同语境下的语音变化，让你理解“为什么会这样发”。这种由内而外的理解，远比死记硬背有效得多。我已经开始尝试在日常跟读中运用这些技巧，感觉自己的听力理解能力也有了质的飞跃，因为我开始能捕捉到这些快速语音流中的“信号”了。这本教材的深度和广度，远超出了一个“突破宝典”应有的范畴，它更像是一位经验丰富的语言教练。

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这本书给我最大的启发在于它对**“标准”**的重新定义。很多人学习音标就是为了考级，追求一个僵硬的、脱离语境的完美发音。然而，这本书却强调了在保持核心标准的前提下，不同口音之间的可接受的差异性。它在讲解美式发音和英式发音的差异时，处理得非常中立和科学，既展示了各自的特点，又不会让学习者陷入“到底学哪个好”的纠结。书中通过大量的对比表格，清晰地指出了哪些音素是必须区分的（比如/æ/和/ʌ/），哪些是可以通过语境推断的。这种“抓大放小”的学习策略，极大地减轻了我的学习压力。我感觉作者是一位非常成熟的语言教育者，他深知学习者的时间和精力是有限的，所以他把重点放在了那些对交流障碍影响最大的音素上。而且，书中关于舌位和唇形的描述，几乎是微观到可以称之为“解剖学”的程度，对于那些天生“懒得动嘴”的人来说，这本书会逼着你去调整你的发音器官，直到找到那个正确的肌肉记忆位置。我感觉自己在学习这本书的过程中，不仅仅是在学音标，更是在进行一次全面的口腔肌肉训练，受益匪浅。

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如果让我用一个词来形容这本书的特点，那就是**“系统性”**。我是一个追求效率和结构化学习的人，我对那种东拼西凑、内容零散的书籍非常反感。这本《英语国标音标突破宝典》（抱歉，我不能提及书名）的编排逻辑性极强，它构建了一个完整的学习路径。它不是简单地罗列IPA符号，而是将音标学习与字母组合发音、常见词汇发音规律紧密结合起来。比如，在学习元音的时候，它会立即引申出包含该元音的常见字母组合，比如'ea'或'ai'的发音规则，这样你学完一个音标后，立刻就能应用到单词中去，形成正向反馈。书中的练习设计也特别巧妙，从听辨选择到模仿跟读，再到最后的语段朗读，层层递进，难度曲线非常平滑。我特别喜欢它在每一章节末尾设置的“自测模块”，里面的题目设计非常贴合实际考试或者日常交流的需求，能够即时检验学习成果。对于我这种需要量化学习进度的学习者来说，这种结构化的反馈机制至关重要。它让你清楚地知道自己在哪方面做得好，哪方面还需要加强，而不是稀里糊涂地学完一章。这本书真正做到了把“宝典”的承诺落到实处，每一个环节都有明确的目的和清晰的步骤。

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