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

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出版者:World Scientific Pub Co Inc

作者:Aarabi, Parham/ Shi, Guangji/ Shanechi, Maryam Modir/ Rabi, Seyed Alireza

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2005-12

价格:$ 73.00

装帧:HRD

isbn号码:9789812566126

丛书系列:

图书标签:

语音处理
相位
信号处理
机器学习
深度学习
语音识别
语音合成
音频分析
数字信号处理
模式识别

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具体描述

This is the first book that takes a detailed look at the importance of phase in the design of speech processing systems. Phase, in comparison with amplitude, is often ignored for speech recognition applications. Thus, this book highlights some of the important ways in which the phase of speech signals can be utilized for sound localization, enhancement, and recognition. This book also discusses the state-of-the-art research in phase-based speech processing, starting from the basics of signal processing and recording, to single microphone speech recognition, the recognition of speech and the processing of speech by humans, as well as the importance of phase in human speech recognition and multi-microphone phase-based speech processing.

《声学信号处理导论》本书是一本深入浅出介绍声学信号处理核心概念与应用的技术专著。全书以理解声音的本质及其在数字世界中的表示为起点，逐步深入到各种先进的信号处理技术。第一部分：声学基础与信号表示本部分为读者构建坚实的声学基础。我们首先探讨声音的物理属性，包括声波的产生、传播和感知机制，以及人耳对声音的响应特点。接着，我们将重点介绍模拟信号与数字信号的转换过程，详细阐述采样定理、量化和编码等关键概念，解释为何将连续变化的声波转化为离散的数字序列是进行计算机处理的前提。此外，本书还将介绍时域和频域表示方法，讲解傅里叶变换的原理及其在分析声音频谱构成中的重要作用，帮助读者理解不同频率成分如何组合成我们听到的复杂声音。第二部分：基础信号处理技术本部分将聚焦于声学信号处理中最基础也是最核心的技术。我们将详细讲解数字滤波器设计，包括FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）滤波器的基本原理、设计方法和应用场景，例如低通、高通、带通和带阻滤波器在音频信号去噪、均衡和音效增强中的作用。此外，我们还会深入探讨卷积的概念，并展示其在音频效果器、系统建模和线性时不变系统分析中的重要地位。自相关函数和互相关函数作为分析信号周期性和相似性的重要工具，其理论基础、计算方法以及在语音识别、音频对齐等领域的应用也将得到详尽阐述。第三部分：语音信号特有处理技术此部分将专注于语音信号的独特处理方法，这是本书的重点之一。我们将从语音的生成机理出发，介绍声门激励、声道模型等概念，并讲解如何利用这些模型来合成和分析语音。预测编码技术，如LPC（线性预测编码），将作为核心内容进行深入剖析。本书将详细解释LPC的原理，如何从语音信号中提取预测系数，以及这些系数如何用于语音合成和参数化表示。此外，特征提取技术，例如MFCC（梅尔频率倒谱系数）的计算方法和其在语音识别、说话人识别中的优势，以及其他重要的语音特征如零交叉率、能量、基频（F0）等也将被一一介绍，并分析它们在不同语音处理任务中的有效性。第四部分：高级信号处理与应用本部分将进一步拓展读者的视野，介绍更高级的信号处理技术及其在实际应用中的体现。我们将探讨谱减法、维纳滤波等经典语音增强算法，分析其工作原理、优缺点以及在降低背景噪声、提高语音可懂度方面的效果。然后，我们将介绍盲源分离技术，特别是独立成分分析（ICA）在语音信号中的应用，如何从混合信号中分离出独立的语音源。此外，本书还将触及模式识别在声学信号处理中的作用，包括隐藏马尔可夫模型（HMM）在语音识别中的经典应用，以及近年来越来越受到关注的深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在语音处理领域的最新进展和潜力。最后，本书还会简要介绍声纹识别、音频事件检测、音乐信息检索等交叉领域的应用，展示声学信号处理技术的广阔前景。本书旨在为电子工程、计算机科学、语音学、声学工程等领域的学生、研究人员和工程师提供一个全面而深入的学习平台，帮助他们理解和掌握声学信号处理的原理和技术，并为解决实际问题提供有力的工具和方法。