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出版者:Wiley-Interscience

作者:Andreas Spanias

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2007-02-09

价格:USD 100.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780471791478

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信号处理与信息编码的经典范式：从基础理论到前沿应用 本书聚焦于数字信号处理（DSP）与信息编码领域的理论基石、核心算法及其在现代通信、多媒体技术中的实际部署。它旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解如何从物理信号的采集、转换，到信息的有效存储和可靠传输。 --- 第一部分：数字信号处理的数学基础与基础操作 (Fundamentals of Digital Signal Processing) 本卷构建了理解所有后续高级主题的数学框架。我们首先从离散时间信号与系统的基本定义出发，详细探讨了信号在时间和频率域的表示方法。 1. 离散时间信号与系统分析 (Discrete-Time Signals and Systems Analysis) 采样理论与重建： 深入解析奈奎斯特-香农采样定理，讨论过采样、欠采样的影响，并介绍盒式滤波器、Sinc 函数在信号完美重建中的作用。重点分析抗混叠滤波器的设计准则。 线性时不变（LTI）系统： 通过卷积和差分方程描述LTI系统的行为。详细推导并分析系统的瞬态响应、稳态响应以及稳定性判据（如BIBO稳定性）。 Z 变换的深层应用： 系统地介绍单边和双边Z变换，着重讲解其在系统分析中的核心地位，包括利用Z域的极点-零点分布来确定系统的稳定性和因果性。 2. 离散傅里叶变换（DFT）及其算法实现 (Discrete Fourier Transform and Efficient Algorithms) DFT的定义与性质： 阐述DFT如何将有限长度的离散信号从时域转换到频域，详细讨论其周期性、共轭对称性以及线性卷积的实现方式。 快速傅里叶变换（FFT）的架构： 详细剖析最主流的FFT算法，如Cooley-Tukey算法（包括按时间抽取DIT和按频率抽取DIF），并探讨不同蝶形运算结构对计算复杂度和硬件实现的影响。 功率谱密度估计： 介绍周期图法（Periodogram）的局限性，并深入探讨改进的谱估计技术，如韦尔奇法（Welch's method）和最小方差无失真响应（MVDR）方法，以降低方差和平滑频谱估计。 3. 数字滤波器设计与实现 (Digital Filter Design and Implementation) 本章是DSP实践的核心。我们区分并详细讲解了FIR（有限脉冲响应）和IIR（无限脉冲响应）两类滤波器。 FIR 滤波器设计： 重点介绍窗函数法（如矩形窗、汉宁窗、黑曼窗）和频率采样法。强调FIR滤波器固有的线性相位特性及其在音频和通信均衡器中的重要性。 IIR 滤波器设计： 介绍模拟滤波器（巴特沃斯、切比雪夫、椭圆滤波器）的预畸变、脉冲响应不变法（Impulse Invariance）和双线性变换法（Bilinear Transformation）。讨论IIR滤波器在实现相同频率响应时更高的计算效率。 量化效应与定点运算： 分析模数转换（ADC/DAC）过程中引入的量化噪声，以及在嵌入式系统和DSP芯片上进行定点运算时可能出现的溢出和截断误差管理。 --- 第二部分：现代信息编码与压缩原理 (Principles of Modern Information Coding and Compression) 本部分从信息论的视角出发，构建了数据压缩和纠错编码的理论基础，并着重于多媒体数据的实际编码标准。 4. 信息论基础与无损压缩 (Information Theory and Lossless Compression) 熵与信源编码： 详细阐述香农的信息熵、联合熵、条件熵以及互信息。这为后续所有压缩算法设定了理论上限。 统计编码技术： 深入讲解霍夫曼编码（Huffman Coding）的构建与解码过程，以及更先进的算术编码（Arithmetic Coding）如何更接近熵极限，特别是在处理低概率事件流时的优势。 字典式编码： 解析Lempel-Ziv（LZ）族算法，包括LZ77（滑动窗口）和LZ78（显式字典构建），及其在GIF和早期的ZIP标准中的应用。 5. 有损压缩的核心：变换编码 (Transform Coding for Lossy Compression) 有损压缩的关键在于将信号能量集中到少数低频系数上。 K-L 变换（PCA）： 作为能量最优的基函数，探讨K-L变换的理论意义，尽管在实际应用中计算复杂度较高。 离散余弦变换（DCT）： 详细分析JPEG和MPEG等标准中广泛使用的Type II DCT的数学性质，特别是其与傅里叶变换的关系，以及系数的去相关性能。 量化策略： 讲解标量（Scalar）和矢量（Vector）量化。重点分析人眼视觉模型（HVS）在加权矩阵设计中的作用，这是决定最终感知质量的关键步骤。 6. 信道编码与可靠传输 (Channel Coding and Reliable Transmission) 本章关注如何在存在噪声和干扰的信道中，可靠地传输信息。 信源信道分离定理： 概述香农的第二定理，解释信道容量的意义。 代数编码基础： 介绍线性分组码，包括汉明码（Hamming Codes）的构造、最小距离的计算，以及伴随式（Syndrome）解码的流程。 卷积码与Viterbi译码： 详细讲解卷积编码器（使用寄存器和模二加法器）的结构，以及Viterbi算法在最大似然（ML）解码中的高效应用，包括状态图、网格图的构建与回溯。 现代编码技术概述： 简要介绍Turbo码和低密度奇偶校验码（LDPC）如何逼近香农极限，为4G/5G通信奠定基础。 --- 第三部分：应用案例与系统集成 (Application Case Studies and System Integration) 本部分将理论与工程实践相结合，展示信号处理和编码技术在特定领域如何被集成和优化。 7. 语音与音频编码标准 (Speech and Audio Coding Standards) 语音编码（Vocoders）： 区分波形编码（如PCM）和参数编码。深入剖析线性预测编码（LPC）的基本原理，如何通过建模声道共振峰来有效压缩语音信号，以及其在早期数字电话系统中的应用。 感知音频压缩： 重点分析基于心理声学的模型，这是MP3（MPEG-1 Layer III）等技术成功的关键。讨论掩蔽效应（Masking Effects）、频率遮蔽和时间遮蔽的概念，以及如何利用这些模型来安全地丢弃人耳不敏感的频率分量。 现代低码率音频： 探讨AAC（高级音频编码）及Opus等技术中使用的变换优化（如混合变换）和更精细的量化技术。 8. 图像与视频压缩的结构 (Structure of Image and Video Compression) 静态图像编码（JPEG）： 遵循DCT-量化-熵编码（Huffman/算术）的完整流程，并讨论JPEG 2000中引入的小波变换（Wavelet Transform）相对于DCT在边缘表示上的优势。 视频编码基础（MPEG/H.26X系列）： 介绍视频编码的核心——时域冗余消除。详细解释帧内（I帧）和帧间（P/B帧）预测、运动估计（Motion Estimation）和运动补偿（Motion Compensation）的算法流程及其复杂度。 环路滤波： 讨论在解码器输出端引入的去块效应（Deblocking Filter）等后处理技术，以减轻高压缩比下产生的块效应伪影。 本书通过严谨的数学推导和丰富的工程实例，确保读者不仅掌握“如何做”，更能深刻理解“为何如此设计”，从而具备在通信、多媒体、医疗成像等多个领域进行高级信号系统设计的能力。

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这本书的定价是否合理，取决于它所包含内容的深度和广度。如果它能够深入浅出地讲解音频信号处理的各个环节，从最基础的采样、量化，到复杂的编码技术，再到各种音频增强和处理算法，那么它的价值将非常可观。我尤其关心它在介绍音频编码技术时，是否会涉及一些前沿的研究成果，比如面向未来的高效音频编码标准，或者与人工智能相结合的音频处理方法。 音频编码作为信息压缩的关键技术，其发展直接影响到我们获取高质量音频内容的成本和便捷性。如果这本书能够详细剖析不同编码标准（如MP3、AAC、Opus等）的原理，并对比它们的性能，例如在相同码率下，哪种编码方式能提供更好的音质，哪种在延迟方面表现更优，那将非常有参考价值。 我对于书中关于心理声学模型（Psychoacoustic Models）的讲解非常感兴趣。要知道，很多音频编码技术之所以能够实现高压缩率，正是因为它们巧妙地利用了人耳的听觉特性，避免编码那些我们听不到或者不容易听到的声音。如果书中能提供详细的心理声学模型介绍，并解释这些模型如何被应用到实际的编码器中，那将是极具价值的信息。 在音频信号处理方面，我希望这本书能涵盖广泛的应用场景。例如，在通信领域，回声消除和降噪技术是保证语音通信质量的关键；在多媒体领域，音频特效和混响的应用能极大地丰富听觉体验；在科学研究领域，信号分析和特征提取则是很多应用的基础。 我对书中关于时频分析技术的讲解抱有很高的期望。像短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet Transform）等技术，在音频信号的分析和处理中扮演着至关重要的角色。它们能够帮助我们理解音频信号在时间和频率上的变化规律，进而进行更精细的处理。 我也希望书中能涉及一些音频信号的建模技术。比如，语音信号的建模，以及如何利用这些模型来实现高效的编码或合成。这可能涉及到一些复杂的数学模型和算法。 另外，数字信号处理（DSP）是音频信号处理的基础。如果书中能提供清晰的DSP理论介绍，并说明它们如何应用于音频领域，那么对于初学者来说将是极好的入门材料。 我还想了解书中是否会讨论一些音频信号的增强技术，例如去混响（Dereverberation）、去噪（Denoising）、以及音调和响度控制等。这些技术在音频制作和后期处理中非常常用。 如果书中还能提供一些关于音频信号处理和编码的实际工程经验，例如在嵌入式设备上实现音频编码器，或者在特定应用场景下选择和优化编码器，那将是锦上添花。 这本书的出版，如果能填补当前音频技术领域某些知识的空白，或者为研究者和工程师提供一个全面、深入的学习平台，那它无疑将成为该领域一本重要的参考书。

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这本书如果能够深入剖析音频信号的数字化过程，我将感到非常满意。这包括对采样定理（sampling theorem）的细致讲解，以及对量化（quantization）过程中误差的分析。理解这些基础理论，是掌握后续所有音频处理和编码技术的前提。 在音频编码方面，我尤其期待书中能对各种主流编码标准，比如MP3、AAC、Opus等，进行详尽的解析。我希望它能深入介绍它们各自的编码原理，例如如何利用变换（transform）、量化（quantization）和熵编码（entropy coding）等技术来实现高效的数据压缩。 对心理声学模型（psychoacoustic models）的深入讲解，也是我非常期待的。了解人耳的听觉特性是如何被用来指导音频编码，以在保证可接受音质的前提下实现高压缩比，对于理解现代音频技术至关重要。 在音频信号处理方面，我希望书中能涵盖广泛的应用，包括但不限于：降噪（noise reduction）、回声消除（echo cancellation）、混响（reverb）和去混响（dereverberation），以及语音信号处理中的关键技术，如语音增强（speech enhancement）。 我希望书中能提供清晰的算法描述，并最好能配以数学公式的推导，以及直观的图示，以帮助读者更好地理解抽象的概念。 我也对书中关于音频信号特征提取的内容很期待，比如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、谱质心（spectral centroid）等，这些特征在音频识别、内容分析等应用中扮演着关键角色。 如果书中能提及一些新兴的音频技术，比如基于深度学习的音频处理方法，或者面向3D音频和沉浸式音频的编码技术，那将使其更具前瞻性。 一本优秀的专业书籍，应该能够帮助读者建立起对该领域的系统性认知，并为他们解决实际问题提供有力支持。 这本书的成功与否，很大程度上取决于它能否在理论的深度和实践的指导之间找到一个完美的平衡点，并为读者提供一个全面、深入的学习体验。

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这本书的目录结构是否清晰，直接关系到读者能否快速找到自己需要的信息。我希望它能按照逻辑顺序，从基础理论到高级应用，逐步深入。例如，第一部分可以介绍数字信号处理的基础，包括采样、量化、傅里叶变换等；第二部分可以聚焦音频信号的特性分析，如时域、频域和时频分析；第三部分则应该详细讲解各种音频编码技术，包括有损和无损编码，以及它们的优缺点。 在编码技术方面，我特别想看到对各种主流音频编码器（如MP3、AAC、Opus、FLAC等）的深入解析。不仅仅是知道它们的名字，更重要的是理解它们背后的编码原理、压缩算法，以及它们是如何在保证音质的前提下实现高压缩比的。这可能涉及到熵编码、量化、心理声学模型等多个环节。 我也希望书中能涵盖一些在特定领域非常重要的音频处理技术，例如语音信号处理。语音识别、语音合成、语音增强、说话人识别等技术，都属于语音信号处理的范畴。如果书中能有相关的章节介绍，那将极大地扩展这本书的应用范围。 对于音频信号的时频分析，这是理解许多高级音频技术的基础。我希望书中能详细介绍短时傅里叶变换（STFT）、离散余弦变换（DCT）、以及更先进的小波变换（Wavelet Transform）等技术，并说明它们在音频信号分析中的应用。 在音频信号的增强和修复方面，诸如去噪、去混响、去回声等技术，也是我非常感兴趣的。这些技术在音频制作、声学测量以及通信等领域都有广泛的应用。 我对于书中关于音频信号特征提取的内容也抱有期待。这些特征，例如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、频谱质心、零交叉率等，是许多音频信息检索、内容分析等应用的基础。 如果书中能提供一些算法的数学推导和实现细节，并配以图示和示例，那将对读者更好地理解和掌握相关技术非常有帮助。 我也希望书中能提及一些音频信号处理和编码领域的最新研究进展和发展趋势，例如基于深度学习的音频处理方法，或者面向新兴音频格式（如3D音频、沉浸式音频）的编码技术。 此外，如果书中能提供相关的软件工具或库的介绍，或者一些实践项目的指导，那将对读者从理论走向实践提供宝贵的帮助。 最后，这本书如果能帮助读者建立起对音频信号处理和编码技术的系统认知，并为他们进一步深入研究该领域打下坚实的基础，那它将是一本非常成功的书籍。

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我对这本书在讲解音频信号的基本属性和表示方法上的严谨性抱有很高期望。这应该包括对模拟信号转换为数字信号过程中所涉及的采样率（sampling rate）、量化位数（bit depth）的深入分析，以及它们如何影响音频的保真度和文件大小。 在音频编码技术部分，我期望书中能详细介绍各种主流的音频编码标准，如MP3、AAC、Opus等。我希望它能不仅讲解这些编码器如何工作，更重要的是揭示其背后的数学原理和工程实现细节，特别是如何通过变换编码（transform coding）、量化（quantization）和熵编码（entropy coding）来高效压缩音频数据。 对心理声学模型（psychoacoustic models）的详细阐述，是我特别关注的。理解人耳的听觉感知特性，如掩蔽效应（masking effect），以及这些特性是如何被利用来优化音频编码过程，以在感知上保持高音质，将是本书的一大亮点。 在音频信号处理的范畴内，我希望书中能覆盖从基础到高级的各种技术，包括但不限于：音频去噪（audio denoising）、回声消除（echo cancellation）、混响（reverb）和去混响（dereverberation）。同时，我也期待书中能涉及音频信号的增强（enhancement）技术，例如如何提升音频的动态范围、清晰度等。 我希望书中能提供清晰的算法描述，并最好能配以数学公式的推导，以及直观的图示，以帮助读者更好地理解抽象的概念。 我也对书中关于音频信号特征提取的内容很期待，比如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、谱质心（spectral centroid）等，这些特征在音频识别、内容分析等应用中扮演着关键角色。 如果书中能提及一些新兴的音频技术，比如基于深度学习的音频处理方法，或者面向3D音频和沉浸式音频的编码技术，那将使其更具前瞻性。 一本优秀的专业书籍，应该能够帮助读者建立起对该领域的系统性认知，并为他们解决实际问题提供有力支持。 这本书的价值，很大程度上取决于它能否在理论的深度和实践的指导之间找到一个完美的平衡点，并为读者提供一个全面、深入的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

这本书作为一本专业技术书籍，其内容的科学性和严谨性至关重要。我期待它能够深入讲解音频信号处理和编码的数学原理，例如傅里叶变换、滤波器设计、随机过程理论等，并清晰地阐述这些理论如何应用于音频信号的分析和处理。 在音频编码方面，我希望它能全面覆盖各种主流的编码标准，如MP3、AAC、Opus、Vorbis等。对于每种编码标准，不仅要介绍其基本原理，还要深入分析其编码流程、关键算法（如变换编码、量化、熵编码）以及它们在不同应用场景下的表现。 我尤其关注书中对心理声学模型（Psychoacoustic Models）的讲解。理解人耳的听觉特性是如何被利用来指导音频压缩的，是掌握现代音频编码技术的核心。我希望书中能够详细介绍各种心理声学模型，以及它们是如何集成到编码器中的。 在音频信号处理方面，我期望它能涵盖广泛的技术，包括但不限于：信号的去噪、去混响、去回声；音频信号的增强，如音质提升、频谱扩展；以及语音信号处理中的关键技术，如语音识别、语音合成、说话人识别等。 我希望书中能提供清晰的算法描述和数学推导，并辅以大量的图表和示例，以便读者能够直观地理解复杂的概念。 此外，这本书如果能涉及一些音频信号处理和编码的最新研究进展，例如基于深度学习的音频处理方法，或者面向高分辨率音频和沉浸式音频的编码技术，那将使其更具前瞻性。 对于实际应用，我希望书中能提供一些工程实践方面的指导，例如如何在嵌入式系统上实现高效的音频编码，或者如何在特定应用场景下选择和优化音频处理算法。 我对于书中能否提供一些源代码示例或者伪代码实现非常期待，这将极大地便利读者进行学习和实践。 最后，作为一本技术书籍，其参考文献的质量和完整性也很重要。我希望书中能够引用大量最新的、有影响力的研究成果，为读者提供进一步深入研究的指引。 这本书的出版，如果能成为音频信号处理和编码领域一本权威的参考指南，帮助广大研究者和工程师解决实际问题，那么它的价值将不可估量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度和实践指导的结合程度，是我非常关注的。我期望它能够提供坚实的理论基础，例如关于数字信号处理（DSP）的原理，包括采样定理、离散傅里叶变换（DFT）、快速傅里叶变换（FFT）等，并在此基础上深入讲解音频信号的特性。 在音频编码部分，我期待它能详细介绍各种主流的音频编码技术，如MP3、AAC、Opus等。理解它们的压缩原理，比如如何通过变换编码（如MDCT）、量化、熵编码来减小数据量，以及心理声学模型在其中的作用，是学习这些技术的核心。 我也希望书中能探讨一些更高级的编码概念，比如基于模型（model-based）的编码，或者面向特定应用（如语音编码）的专门技术。 在音频信号处理方面，我希望它能涵盖广泛的应用，包括但不限于：去噪（noise reduction）、回声消除（echo cancellation）、混响（reverb）和去混响（dereverberation）、音频增强（audio enhancement）、以及语音处理（speech processing）等。 我期望书中能提供清晰的算法描述，最好能配有数学公式和推导，并辅以直观的图示和实例，帮助读者理解抽象的概念。 这本书如果能包含一些实际的工程实现细节，例如如何在资源受限的嵌入式设备上实现高效的音频编码，或者如何在实时系统中应用音频处理算法，那将极大地提升其实用价值。 我也对书中关于音频信号特征提取的内容非常感兴趣，比如MFCC、谱质心等，这些特征在音频识别、分类等应用中扮演着关键角色。 如果书中能提及一些新兴的音频技术，比如基于深度学习的音频处理方法，或者面向3D音频和沉浸式音频的编码技术，那将使其更具前瞻性。 我希望能从这本书中学习到如何有效地评估音频编码的质量，以及掌握一些常用的音频质量评价标准和方法。 这本书的出现，如果能为音频领域的研究者和工程师提供一个全面、系统、且兼顾理论与实践的学习平台，那么它将是一部非常有价值的参考著作。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《Audio Signal Processing and Coding》，光听名字就觉得它应该是一本硬核的技术书籍，适合那些对音频技术有深入研究兴趣的专业人士。我个人对于音频信号处理和编码技术一直抱有浓厚的好奇心，特别是当我们听到的高品质音乐、清晰的语音通信，背后都离不开这些复杂的算法和技术。这本书如果能系统地介绍这些内容，那将是极大的福音。我特别期待它能从最基础的数字信号处理原理讲起，比如傅里叶变换、离散傅里叶变换、快速傅里叶变换等等，这些是理解后续所有音频处理技术的基础。然后，它应该会深入到音频信号的各种时域和频域分析方法，例如短时傅里叶变换（STFT）如何用于分析随时间变化的音频信号，以及各种窗函数对分析结果的影响。 接着，我对这本书在音频编码部分的内容充满了期待。音频编码是实现高效音频传输和存储的关键，也是我一直想要深入了解的领域。我希望它能涵盖各种主流的音频编码标准，比如MP3、AAC、Opus等等，详细介绍它们的编码原理、压缩策略以及各自的优缺点。尤其是我对感知编码（Perceptual Coding）的原理非常感兴趣，它是如何利用人耳的听觉特性来丢弃人耳不易察觉的声音信息，从而实现高压缩率的同时保持较好的音质。书中是否会深入讲解心理声学模型（Psychoacoustic Models），这是理解感知编码的核心。 我也希望这本书能涉及音频信号的处理技术，不仅仅是编码。音频信号处理的应用范围非常广泛，从降噪、回声消除，到音频增强、音效处理，再到语音识别和合成，都离不开这些技术。我希望书中能介绍一些经典的音频信号处理算法，比如维纳滤波（Wiener Filter）在降噪中的应用，以及自适应滤波（Adaptive Filter）在回声消除中的作用。 在数字音频处理的范畴内，我对于如何从数学层面理解和实现这些音频处理算法感到非常好奇。这本书如果能清晰地阐述各种算法背后的数学原理，并提供相应的数学模型，那对我来说将是极大的帮助。比如，在语音信号处理中，线性预测编码（LPC）是一个非常重要的技术，我希望书中能详细讲解LPC的原理，以及如何利用它来建模语音的声道特性。 此外，对于音频信号的采集和量化过程，书中是否会有详细的阐述？这包括采样率、量化位数、以及它们对音频信号的质量和文件大小的影响。理解这些基础知识对于后续的信号处理和编码至关重要。 我特别关注这本书在介绍音频编码技术时，是否会涉及到一些更高级的编码方法，比如基于模型的编码（Model-based Coding）或者参数编码（Parametric Coding）。这些编码方式在某些特定场景下，比如语音编码，可以实现非常高的压缩比。 我还想了解书中是否会讨论音频信号的特征提取。在许多音频应用中，比如音乐信息检索、音频事件检测等，都需要从原始音频信号中提取有意义的特征。我希望书中能介绍一些常用的音频特征，比如梅尔频率倒谱系数（MFCC）、频谱质心、零交叉率等，并解释它们如何反映音频信号的特性。 作为一本关于音频信号处理和编码的书籍，我期望它能提供一些实际的应用案例和相关的编程实现。例如，书中是否会提供一些用C++、Python或其他编程语言实现的音频处理算法的代码示例，这对于我动手实践，加深理解非常有帮助。 我也非常好奇书中在音频质量评估方面的内容。如何客观地衡量和评估音频编码的质量，以及人耳的主观听觉感受，都是非常重要的课题。我希望书中能介绍一些常用的音频质量评估标准和方法。 总而言之，我期待《Audio Signal Processing and Coding》能为我打开一扇通往数字音频技术奥秘的大门，让我能够更深入地理解我们每天接触到的各种音频现象背后所蕴含的科学原理和工程技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书如果能够提供对音频信号进行数字化表示的详细介绍，我将十分感激。这包括采样理论（sampling theory）的基本原理，例如奈奎斯特-香农采样定理（Nyquist-Shannon sampling theorem），以及量化（quantization）过程中涉及的精度和动态范围等问题。理解这些基础知识对于后续的信号处理和编码至关重要。 我尤其期待书中能在音频编码部分，深入探讨各种主流编码标准，例如MP3、AAC、Opus等。这不仅仅是了解它们的名称和用途，更重要的是理解它们背后的技术细节，包括如何利用变换编码（transform coding），如离散余弦变换（DCT）或改进的离散余弦变换（MDCT），来将时域信号转换为频域表示，以及如何进行量化（quantization）和熵编码（entropy coding）来减小数据量。 心理声学模型（psychoacoustic models）是现代音频编码技术的核心，我希望书中能对其进行详尽的阐述。这包括解释人耳的掩蔽效应（masking effect）、绝对听阈（absolute threshold of hearing）等听觉现象，以及这些现象是如何被用来指导编码器丢弃人耳不易察觉的声音信息的。 在音频信号处理方面，我对书中关于去噪（denoising）和回声消除（echo cancellation）技术的介绍抱有很大期望。这些技术在保证通信质量和提升音频体验方面发挥着关键作用。此外，我也对音频信号的增强（enhancement）技术感兴趣，例如如何通过信号处理手段提升音频的清晰度、响度或者立体感。 我希望书中能够提供清晰的算法描述，最好能辅以数学公式和推导，并配以直观的图示，以便于读者理解。 我也对书中关于音频信号特征提取的内容很期待，比如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、谱质心（spectral centroid）等，这些特征在音频识别、内容分析等应用中扮演着关键角色。 如果书中能提及一些新兴的音频技术，比如基于深度学习的音频处理方法，或者面向3D音频和沉浸式音频的编码技术，那将使其更具前瞻性。 一本优秀的专业书籍，应该能够帮助读者建立起对该领域的系统性认知，并为他们解决实际问题提供有力支持。 这本书的价值，很大程度上取决于它能否在理论的深度和实践的指导之间找到一个完美的平衡点，并为读者提供一个全面、深入的学习体验。

评分☆☆☆☆☆

对于一本名为《Audio Signal Processing and Coding》的书籍，我首先会关注它是否能提供对音频信号基本原理的清晰阐述。这包括数字化的过程，比如采样（sampling）和量化（quantization），以及它们对音频质量的影响。之后，我期待它能深入讲解音频信号的时域和频域分析方法，例如傅里叶变换（Fourier Transform）及其各种变体，这些是理解后续所有处理和编码技术的基础。 接着，我会非常关注书中在音频编码技术方面的论述。这应该涵盖各种主流的音频编码标准，比如MP3、AAC、Opus等。我希望它能详细解释这些编码器是如何工作的，特别是它们所采用的压缩策略，例如变换编码（transform coding）、量化（quantization）、熵编码（entropy coding）等。 我也对心理声学模型（Psychoacoustic Models）的讲解抱有浓厚兴趣。毕竟，现代音频编码能够在保持可接受音质的同时实现高压缩比，很大程度上依赖于对人耳听觉特性的利用。书中如果能深入剖析这些模型，以及它们如何被集成到编码器中，那将非常有价值。 在音频信号处理方面，我期望这本书能提供对各种常用技术的介绍。这可能包括音频信号的去噪（denoising）、回声消除（echo cancellation）、混响（reverb）和去混响（dereverberation）等。同时，我也对音频信号的增强（enhancement）技术感兴趣，例如音质提升、频谱扩展等。 我希望书中能提供清晰的算法描述，并最好能配以数学公式的推导，以及直观的图示，以帮助读者更好地理解抽象的概念。 我也对书中关于音频特征提取的内容很期待，比如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、谱质心（spectral centroid）等，这些特征在音频识别、内容分析等领域至关重要。 如果书中能提及一些新兴的音频技术，比如基于深度学习的音频处理方法，或者面向3D音频和沉浸式音频的编码技术，那将使其更具前瞻性。 我希望这本书能提供一些关于音频质量评估的知识，例如客观和主观评价指标，以及它们的应用。 最后，对于一本技术书籍而言，参考文献的质量和数量也是衡量其价值的重要标准。我期望书中能引用大量最新的、有影响力的研究成果，为读者提供深入学习的指引。 这本书的价值，将在于它能否系统地梳理音频信号处理和编码领域的知识体系，并为读者提供扎实的理论基础和实用的技术指导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的逻辑框架对我来说至关重要。我希望它能以一种循序渐进的方式，从最基本的数字信号处理概念讲起，例如信号的采样、量化、以及基本的时域和频域分析方法。然后，逐渐过渡到音频信号特有的处理技术。 在音频编码部分，我非常期待能看到对当前主流音频编码标准（如MP3、AAC、Opus）的深入剖析。这不仅仅是介绍它们的用途，更重要的是理解它们背后的压缩算法，包括变换编码、量化策略和熵编码等。 我也非常关心书中对心理声学模型（Psychoacoustic Models）的讲解。要知道，正是因为利用了人耳的听觉特性，音频编码才能在保证音质的前提下实现高压缩率。希望书中能详细阐述这些模型，以及它们是如何被应用到实际编码器中的。 在音频信号处理方面，我希望它能涵盖广泛的应用，例如降噪（noise reduction）、回声消除（echo cancellation）、混响（reverb）和去混响（dereverberation），以及语音信号处理中的关键技术，如语音增强（speech enhancement）。 我希望书中能提供清晰的算法描述，最好能配以数学公式的推导，以及直观的图示，以帮助读者更好地理解抽象的概念。 我也对书中关于音频信号特征提取的内容非常感兴趣，比如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、谱质心（spectral centroid）等，这些特征在音频识别、内容分析等应用中扮演着关键角色。 如果书中能提及一些新兴的音频技术，比如基于深度学习的音频处理方法，或者面向3D音频和沉浸式音频的编码技术，那将使其更具前瞻性。 我希望能从这本书中学习到如何有效地评估音频编码的质量，以及掌握一些常用的音频质量评价标准和方法。 一本优秀的技术书籍，应该能够帮助读者建立起对该领域的系统性认知，并为他们解决实际问题提供有力支持。 这本书的成功与否，很大程度上取决于它能否在理论的深度和实践的指导之间找到一个完美的平衡点。

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