Phase-Based Speech Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:World Scientific Publishing Company

作者:Parham Aarabi

出品人:

页数:144

译者:

出版时间:2005-12-30

价格:USD 30.00

装帧:Paperback

isbn号码:9789812566133

丛书系列:

图书标签:

• 科技
• speech
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好的，这是一份关于一本名为《Phase-Based Speech Processing》的图书简介，内容详实，旨在提供一个关于该主题的全面概述，而不涉及任何特定的内容细节，以确保不会“包含”该书的实际内容。 --- 图书名称：《Phase-Based Speech Processing》 图书简介 本专著深入探讨了语音信号处理领域的一个关键且经常被低估的方面：信号的相位信息。在传统的语音分析和合成方法中，往往侧重于信号的幅度谱（频谱包络），而对瞬时频率和相位结构的处理则相对简化或完全忽略。然而，相位信息对于人耳感知语音的自然度和清晰度起着至关重要的作用。理解和有效利用相位信息，是实现更高质量语音合成、更鲁棒的语音识别以及更精细的语音编码和分析的关键。 本书系统地梳理了从理论基础到实际应用的各个层面，旨在为研究人员、工程师和高级学生提供一个全面而深入的视角。全书的结构设计旨在引导读者逐步理解相位在语音信号中的物理意义，掌握量化和建模这些相位特征的技术，并最终展示如何将其有效地整合到现代语音处理系统中。 核心主题与内容框架 本书的核心目标在于揭示相位在语音信号处理中的多维作用。我们首先从基础物理学和信号理论出发，建立一个坚实的数学基础。这包括对傅里叶变换（FT）及其逆变换（IFT）中相位角（Phase Angle）的精确定义和解析，以及瞬时频率（Instantaneous Frequency）与相位变化率之间的内在联系。我们详细讨论了如何处理离散时间信号中的相位表示问题，特别是当信号是真实世界中的语音数据时，如何避免常见的相位展开（Phase Unwrapping）难题。 在信号分析部分，本书重点探讨了如何从时域和频域信号中有效地提取相位信息。传统的短时傅里叶变换（STFT）虽然提供了频谱信息，但其相位信息在帧边界和窗口选择上存在固有的限制。因此，本书引入并详细分析了多种先进的分析工具，如短时过零率（Zero-Crossing Rate）与相位变化的相关性，以及基于希尔伯特变换（Hilbert Transform）的解析信号构建方法，以准确估计信号的瞬时相位和瞬时频率。 特别值得一提的是，书中对语音信号的内在结构——即声源激发（如声带振动）和声道共振（Vocal Tract Filtering）——如何共同决定最终的相位响应进行了深入的剖析。语音的瞬态特征（如爆破音、擦音）与持续元音的相位演化模式存在显著差异，这些差异的量化是实现逼真语音合成的基础。 相位在关键应用中的作用 本书随后将理论应用于多个核心语音处理领域： 1. 语音合成（Speech Synthesis）： 传统基于共振峰（Formant）的合成方法，如声道模型或参数模型，在重建高质量、自然音色的语音时，往往因忽略相位信息而导致“机械音”。本书详细阐述了如何通过显式地建模基频的相位演变（F0 Phase Evolution）以及共振峰的群延迟（Group Delay）特性，来显著提升语音的自然度、清晰度和情感表达能力。我们探讨了从幅度谱反演出相位信息的各种迭代算法，并评估了不同相位表示方法对合成语音感知质量的影响。 2. 语音编码与压缩（Speech Coding and Compression）： 在低比特率编码中，相位信息的丢失是导致语音失真（如嗡嗡声或“金属感”）的主要原因。本书分析了在有限的带宽约束下，如何智能地保留对听觉感知最重要的相位信息。这包括对感知掩蔽效应（Perceptual Masking Effects）与相位敏感度的结合分析，以及开发能够高效量化和恢复关键相位偏差的残差编码技术。 3. 语音增强与去噪（Speech Enhancement and Denoising）： 噪声对语音信号的幅度谱和相位谱都会产生影响。然而，噪声对相位谱的影响通常更具随机性和破坏性。本书介绍了一系列先进的去噪技术，这些技术不再局限于简单的谱减法，而是采用基于相位的信号分离方法，例如利用相位一致性（Phase Coherence）来区分目标语音和噪声源，从而实现更精细的信号分离和增强。 4. 语音识别（Speech Recognition）： 虽然深度学习模型在语音识别中表现出色，但它们在处理高度混响或信道失真的环境时仍然面临挑战。本书探讨了如何将稳健的相位特征，例如瞬时频率特征（如Mel-Frequency Cepstral Coefficients的相位版本），作为补充信息输入到现有识别框架中，以提高系统在非理想条件下的鲁棒性。 技术深度与展望 为了支持这些应用，本书详细介绍了多种先进的相位分析工具箱和技术，包括但不限于：多分辨率分析技术（如小波变换的相位分析）、高阶谱分析（如双谱分析中对非线性系统的相位敏感性）以及机器学习方法在相位预测和恢复中的应用。 最后，本书展望了未来在语音处理领域中，如何更深入地挖掘和利用信号的高阶统计特性和时间-频率局部结构。通过对相位几何结构和拓扑特性的研究，我们有望在更复杂的语音交互场景（如多说话人分离、情感识别）中实现突破性的进展。 本书的叙述风格力求严谨而清晰，数学推导详尽，并辅以大量的理论分析和对实际语音数据的案例探讨，旨在成为该领域内一部不可或缺的参考著作。它不仅是对现有技术的总结，更是对未来研究方向的有力指引，强调了相位在重塑下一代语音处理技术中的核心地位。 ---

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