Voice and Audio Compression for Wireless Communications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley-IEEE Press

作者:Lajos L. Hanzo

出品人:

页数:880

译者:

出版时间:2007-10-2

价格:USD 240.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470515815

丛书系列:

图书标签:

• Wireless
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• Hanzo
• Coding
• Audio
• 2008
• 语音压缩
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• 无线网络

好的，这是一份关于《无损音频编码与流媒体传输：面向高保真音质的理论与实践》的图书简介。本书旨在为读者提供一个全面、深入的视角，探讨在当今数字化音频和无线通信日益融合的背景下，如何实现高质量的音频信号压缩、优化传输效率以及确保最终用户体验的完整性。 --- 书籍名称：《无损音频编码与流媒体传输：面向高保真音质的理论与实践》 导言：数字音频质量的“圣杯” 在信息技术飞速发展的时代，音频不再仅仅是信息的载体，更是情感、艺术和沉浸式体验的核心要素。从专业录音棚到消费级流媒体服务，对“原音重现”的追求从未停止。传统的有损压缩技术（如MP3、AAC的特定配置）虽然在带宽受限的环境下取得了巨大成功，但在音乐制作、母带处理、高保真（Hi-Fi）监听以及对细节要求极高的专业领域，其引入的不可逆失真始终是难以逾越的障碍。 本书正是为应对这一挑战而作。它系统地梳理了无损音频编码（Lossless Audio Coding）的数学基础、算法实现、标准体系以及在现代流媒体架构中的部署策略。我们着重探讨如何以极高的压缩比，在不丢失任何原始信息的前提下，实现音频数据的有效存储和传输，确保音频的相位、瞬态响应和频谱细节完美无瑕。 第一部分：无损压缩的理论基石与数学原理 本部分深入探讨无损编码背后的核心科学，为理解和开发高效的编码器奠定坚实的基础。 第一章：数字音频信号的本质与量化误差分析 首先，我们回顾数字音频采样的基础理论，包括奈奎斯特-香农采样定理在超高分辨率音频（如96kHz/24bit及以上）中的应用。重点分析了有损压缩中量化噪声的形成机制，并引入感知冗余模型的反向应用——如何在不引入感知冗余的前提下，利用信号自身的统计特性进行优化。我们将详细考察线性预测编码（LPC）在无损领域中的变体，特别是用于建模时域相关性的方法，以及如何设计反馈机制来最小化残差信号的熵。 第二章：熵编码的高级技术：算术编码的优化与上下文建模 无损压缩的效率高度依赖于对预测残差或直接样本值的统计建模。本章聚焦于自适应算术编码（Adaptive Arithmetic Coding）和非对称数字系统（ANS）在音频数据流中的最新进展。我们将详细解析如何构建多阶上下文模型。这些模型不仅考虑相邻样本的值，还整合了信号的瞬时特性（如频谱平坦度、能量水平），从而为每个符号分配更精确的概率区间，极大地提高了压缩比。此外，还会讨论如何优化编码器的速度和内存占用，使其适用于实时或近实时应用。 第三章：线性预测与差分编码的精妙结合 无损编码的核心在于“预测”。本章将超越基础的DPCM（差分脉冲编码调制），转向基于全带（Full-Band）或子带（Sub-Band）分解的预测模型。我们将深入探讨Rice编码在特定残差分布下的效率，以及如何结合变长整数编码（VLI）和Range Coding技术，以最小的比特数表示预测误差。特别关注基于滤波器组的无损编码器（如FLAC早期的变体）如何通过优化滤波器组的平衡来降低残差的动态范围。 第二部分：主流无损编码标准与格式深度剖析 本部分将详细解析当前主导无损音频领域的关键技术标准及其实现细节。 第四章：Free Lossless Audio Codec (FLAC) 架构详解 FLAC作为最普及的开源无损格式，其设计哲学值得深入研究。本章不仅介绍FLAC的帧结构、元数据处理，更侧重于其核心的子带滤波与定点实现。我们将剖析FLAC如何利用8/16/32阶的线性预测器，以及在固定点数学运算下如何精确控制舍入误差以保证完全可逆性。此外，还会涉及FLAC在不同比特深度（如32位浮点音频）下的适配策略和性能对比。 第五章：Apple Lossless Audio Codec (ALAC) 与专有格式的对比分析 ALAC是Apple生态系统的核心技术。本章将对比FLAC和ALAC在预测算法和熵编码策略上的差异。特别关注ALAC如何利用其特定的线性预测模型和对整数运算的优化来提高解码速度。此外，我们将简要回顾其他具有历史意义或特定用途的无损格式（如WavPack、Monkey's Audio），分析它们在压缩率、编码/解码速度和文件结构上的权衡。 第六章：高分辨率音频与未来无损标准：DSD与MQA的无损视角 本章探讨超高采样率（DXD/DSD）音频的特殊编码挑战。虽然DSD本质上是基于一次Sigma-Delta调制的比特流，但我们也将其视为一种特殊的无损压缩形式。同时，本书将从信息论的角度审视MQA（Master Quality Authenticated）技术，讨论其在频率响应恢复和认证机制中涉及的无损或近无损处理部分，并区分其与传统基于预测的无损编码的本质区别。 第三部分：无损音频在流媒体和传输中的优化 无损音频的价值不仅在于压缩，更在于如何在受限或动态变化的传输网络中保持其完整性。 第七章：面向低延迟和可变码率的无损流媒体封装 在实时传输场景（如在线音乐会直播、远程协作监听）中，纯粹的比特率优化必须服从于延迟和抖动的控制。本章探讨如何将无损音频数据适配到现代流媒体容器（如DASH或HLS的分段传输）中。重点分析分块（Chunking）策略：如何将大型无损帧拆分成更小的、可独立解码的数据块，同时保证分块边界处的解码器状态能够被快速重同步，以最小化传输中断导致的延迟。 第八章：传输纠错机制与数据完整性验证 无损数据的任何单个比特错误都可能导致音频数据的完全损坏。本章深入研究前向纠错（FEC）和循环冗余校验（CRC）在无损音频包中的应用。我们将设计优化的FEC方案，例如，如何根据信号的瞬时复杂度，动态调整冗余度，实现在有限的带宽开销下，最大程度地抵御传输噪声。此外，讨论数字水印和内容完整性验证（如基于哈希的验证）在分发流程中的作用。 第九章：高效率无损转码与互操作性 在异构设备网络中，无损音频必须能够在不同编码器和协议之间高效转换。本章关注无损转码的挑战——即从一个无损格式（如FLAC）转码到另一个无损格式（如ALAC）时的性能损失（如果存在）和计算复杂度。我们提出了一种基于中间浮点/高精度整数表示的“通用中间格式”（GIF）的转码框架，以确保在格式转换过程中，信息熵和原始精度得到最大程度的保留。 结语：未来展望——感知与计算的交汇点 本书最后将展望无损音频编码的未来方向，包括如何利用深度学习模型来预测更复杂的非线性残差，以及在量子计算时代，无损压缩的安全性与效率可能面临的变革。本书不仅是理论的汇编，更是一份面向音频工程师、系统架构师和研究人员的实践指南，旨在推动高保真音频体验进入一个更高效、更可靠的数字化新纪元。 --- 目标读者： 音频信号处理工程师、嵌入式系统开发者、网络通信架构师、Hi-Fi发烧友、数字媒体研究人员。 本书特色： 理论深度与工程实践的完美结合，强调算法的数学严谨性和在实际流媒体系统中的可部署性。

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这本书，当我第一次翻开它的时候，我就被作者的叙述方式所吸引。我原本以为这是一本晦涩难懂的技术手册，但事实并非如此。作者的笔触如同流水般自然，他将声音和音频压缩这个复杂的主题，分解成了一个个引人入胜的故事。我尤其喜欢他对基础概念的讲解，比如脉冲编码调制（PCM）是如何将模拟信号转换为数字信号的，以及量化误差是如何产生的。他并没有直接抛出大量的公式，而是通过形象的比喻和清晰的图解，让我很容易理解这些基础的原理。接着，他顺理成章地引出了更高级的压缩技术，如差分脉冲编码调制（DPCM）和线性预测编码（LPC）。他详细解释了这些技术是如何通过预测和模型来减少数据冗余的，这让我对如何更高效地传输声音有了更深的理解。让我感到惊叹的是书中关于感知语音编码（PS）的部分。作者以一种非常独特的方式，解释了人类听觉系统的特性，比如掩蔽效应。他告诉我，原来我们无法听到所有的声音，而这些“听不见”的声音，正是压缩的关键所在。他用生动的语言描述了这些算法是如何“模拟”我们的大脑，从而在不牺牲听觉体验的情况下，实现惊人的压缩比。我感觉这本书不仅仅是一本技术指南，更是一次对人类感知能力的探索。作者的洞察力令人赞叹，他将技术与人性完美地结合在了一起。

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在阅读《Voice and Audio Compression for Wireless Communications》之前，我对声音和音频压缩的理解仅仅停留在“让文件变小”这个浅显的层面。这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。作者以一种我从未想象过的方式，将这个看似晦涩的技术领域，展现得淋漓尽致，而且充满了趣味性。他没有直接抛出大量的专业术语，而是从最基础的通信需求出发，循序渐进地引导读者理解声音和音频压缩的必要性。我尤其喜欢他对不同编码标准的梳理。从最基本的 PCM 采样，到后来的 LPC、CELP，再到更现代的 AMR，他都进行了深入浅出的讲解，并重点阐述了它们在无线通信环境下的适用性和优缺点。让我感到尤为震撼的是书中关于感知编码的章节。作者用非常生动的语言，解释了人类听觉系统的特性，比如频率掩蔽效应和时间掩蔽效应。他将这些复杂的心理声学原理，与实际的压缩过程巧妙地结合起来，让我明白了为什么我们可以丢弃一些信息而用户却几乎感觉不到音质的下降。书中的图表和示例也十分精妙，它们将抽象的概念可视化，极大地帮助了我对复杂技术的理解。我感觉这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了声音和音频压缩的复杂领域，让我看到了技术背后隐藏的智慧和创造力。它让我深刻地体会到，在有限的无线通信资源下，实现高质量的语音和音频传输，是一项多么精密而又充满挑战的任务。

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老实说，我拿到《Voice and Audio Compression for Wireless Communications》这本书的时候，并没有抱有太高的期望。我以为它会是一本充斥着枯燥公式和晦涩理论的“教科书”，读起来会非常吃力。然而，这本书却给了我巨大的惊喜。作者的写作风格非常独特，他不仅仅是在讲述技术，更是在讲故事。他从人类最基本的需求——“沟通”出发，逐步引出了声音和音频压缩在无线通信中的重要性。我特别喜欢他对早期语音编码技术，如脉冲编码调制（PCM）的讲解。他没有直接抛出公式，而是先解释了为什么需要对模拟信号进行数字化，以及数字化的过程中的关键挑战，比如采样率和量化精度。然后，他一步步引出了差分脉冲编码调制（DPCM）和线性预测编码（LPC），让我理解了如何通过预测和模型来减少数据冗余，从而实现更高的压缩比。书中关于感知语音编码（PS）的章节更是让我耳目一新。作者用非常生动的语言，解释了人耳对声音的感知特性，以及如何利用这些特性来丢弃那些人耳不易察觉的信息。他将复杂的心理声学原理，比如掩蔽效应，解释得非常透彻，让我大呼过瘾。我感觉这本书就像一个导游，带着我在声音和音频压缩的迷宫中穿梭，每一步都充满了惊喜和发现。书中的图表和示例也十分精妙，它们将抽象的概念形象化，极大地帮助了我对复杂技术的理解。

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我必须承认，我在阅读《Voice and Audio Compression for Wireless Communications》之前，对于“声音和音频压缩”这个概念的理解是相当有限的，顶多停留在“把文件变小”的层面。这本书的出现，完全改变了我原有的认知，甚至可以说，它开启了我对这个领域全新的探索之旅。作者的文笔非常独特，既有科学的严谨性，又不失艺术的灵动感。他没有急于抛出技术细节，而是先将我带入了一个关于通信效率和用户体验的宏大叙事中。我记得他开篇就探讨了为什么在有限的无线带宽下，要实现高质量的语音和音频通信是如此具有挑战性，以及压缩技术是如何成为解决这一难题的关键。我对书中关于感知编码的论述印象尤其深刻。作者不仅仅是解释了各种感知编码的标准，更是深入剖析了它们背后的心理声学原理。例如，他对人类听觉系统对不同频率的敏感度差异，以及声音之间的相互掩蔽效应的解释，让我明白了为什么有些信息可以被丢弃而用户几乎感觉不到音质的下降。他用生动的语言描述了这些算法是如何“模拟”人耳的，从而在不显著牺牲主观听觉体验的情况下，实现惊人的压缩比。书中对各种编码算法的详细分析，从最基础的 PCM 到后来的 LPC、CELP，再到更现代的 AMR，每一项都做了深入浅出的讲解，并着重强调了它们在无线通信场景下的优缺点。作者的图表绘制得非常精美，它们不仅提供了直观的理解，更增添了书的艺术感。我感觉这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了声音和音频压缩的复杂迷宫，让我看到了隐藏在数字信号背后的智慧和创造力。

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作为一名对无线通信技术充满好奇的业余爱好者，我被这本书的标题深深吸引了。在阅读之前，我对“Voice and Audio Compression for Wireless Communications”这个主题并没有一个清晰的概念，只知道它大概与通信中的声音传输有关。然而，翻开这本书，我立刻被作者的叙述方式所折服。他并没有一开始就抛出大量的专业术语和复杂的数学公式，而是先从一个引人入胜的引子开始，比如我们日常生活中随时随地都在享受的清晰语音通话，或者是在移动设备上流畅播放的高品质音乐。然后，他循序渐进地揭示了实现这一切背后所付出的巨大技术努力，特别是声音和音频压缩的关键作用。我非常欣赏作者在解释过程中使用的类比和生活中的例子，这些都能帮助我这个非专业人士更容易地理解抽象的技术概念。例如，他将音频信号比作一条河流，将压缩过程比作如何有效地疏导和管理这条河流，减少不必要的浪费，同时保证水质（声音质量）不被严重污染。书中对不同压缩算法的介绍，比如差分脉冲编码调制（DPCM）的原理，以及它如何通过预测后续的样本来降低信息量，让我大开眼界。还有关于感知语音编码（PS）的讨论，作者详细解释了如何利用人类听觉的掩蔽效应来丢弃那些我们听不到或者不重要的声音信息，从而大幅度降低数据量。这本书的结构清晰，逻辑严谨，每一章都像一个独立的 puzzle，但又巧妙地与其他章节衔接，最终形成了一个完整的技术图景。它让我深刻体会到，在看似简单的通信体验背后，隐藏着无数工程师和科学家的智慧结晶。

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我必须说，《Voice and Audio Compression for Wireless Communications》这本书，彻底改变了我对无线通信领域中声音和音频压缩的看法。在我阅读之前，我总觉得这是一个非常专业且枯燥的领域，但作者的叙述方式却出乎意料的引人入胜。他没有一开始就用大量的技术术语轰炸读者，而是从一个非常宏观的角度切入，探讨了在无线通信日益普及的今天，为何我们需要如此高效的声音和音频压缩技术。我特别欣赏他对各种编码标准的介绍。从早期的 PCM，到 G.711、G.729、AMR 等，他都进行了深入浅出的讲解，并着重强调了它们在不同无线通信场景下的优缺点。他详细阐述了每种编码算法的原理，以及它们是如何在保证音质的前提下，最大程度地降低数据量的。让我感到尤为震撼的是书中关于感知编码的章节。作者以一种非常形象的方式，解释了人类听觉系统的特性，比如频率掩蔽效应和时间掩蔽效应。他将这些复杂的心理声学原理，与实际的压缩过程巧妙地结合起来，让我明白了为什么我们可以丢弃一些信息而用户却几乎感觉不到音质的下降。书中的图表和示例也十分精妙，它们将抽象的概念可视化，极大地帮助了我对复杂技术的理解。我感觉这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了声音和音频压缩的复杂领域，让我看到了技术背后隐藏的智慧和创造力。

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作为一名在通信领域工作多年的工程师，我经常需要接触到各种技术文献，但很少有哪本书能像《Voice and Audio Compression for Wireless Communications》这样，让我眼前一亮。作者的叙述方式非常独特，他巧妙地将枯燥的技术细节与实际应用场景紧密结合，让原本可能让人觉得晦涩的压缩算法，变得生动有趣且易于理解。我尤其欣赏他对各种语音编码和音频编码标准的演进过程的梳理。从早期的脉冲编码调制（PCM），到后来的差分脉冲编码调制（DPCM），再到 LPC、CELP，以及更先进的宽带语音编码，他都进行了深入浅出的讲解，并着重强调了它们在不同无线通信场景下的适用性和优缺点。我特别对书中关于感知语音编码（PS）的章节印象深刻。作者以一种非常直观的方式，解释了如何利用人类听觉系统的特性，例如频率掩蔽效应和时间掩蔽效应，来优化压缩过程，丢弃那些人耳难以感知到的信息。他用生动的比喻，将这些复杂的心理声学原理呈现出来，让我恍然大悟。书中的图表和流程图也极具帮助，它们将抽象的算法原理可视化，让我在理解过程变得更加轻松。我感觉这本书不仅仅是一本技术参考书，更是一份关于通信智慧的探索报告，它让我深刻体会到，在追求高效通信的同时，对人类感知特性的理解和应用是多么重要。它让我重新审视了无线通信中的声音传输，看到了其中蕴含的深刻洞察和创新精神。

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坦白说，当我第一次拿起《Voice and Audio Compression for Wireless Communications》这本书时，我对其中的技术细节并没有抱太高的期望。我预想的可能会是一本充斥着枯燥公式和晦涩理论的“硬核”教材。然而，这本书给我带来了巨大的惊喜。作者以一种令人惊叹的清晰度和深度，将原本可能让人望而却步的声音和音频压缩技术，展现得如此生动有趣。我印象最深刻的是他对早期语音编码技术如脉冲编码调制（PCM）的详细阐述，不仅解释了其基本原理，还深入剖析了量化误差的产生及其对音质的影响。接着，他引出了更先进的差分脉冲编码调制（DPCM），让我理解了如何通过预测来降低数据冗余。最让我感到震撼的是关于感知语音编码（PS）的章节。作者用非常形象的比喻，将人类听觉系统的特性与编码过程中的信息丢弃策略联系起来，让我恍然大悟，原来“听不见”的声音才是压缩的关键。他解释了掩蔽效应，即一个声音可以“掩盖”另一个更微弱的声音，而这恰恰是感知编码可以巧妙利用的。这本书的逻辑非常严谨，从基础理论到各种编码标准（如 G.711、G.729、AMR 等）的演进，都梳理得井井有条。作者的讲解不仅仅停留在技术层面，他还穿插了许多关于无线通信环境下的挑战，比如信道拥塞、延迟以及对带宽的极致需求，这让我更深刻地理解了为何需要如此复杂的压缩技术。书中的图解和示例也极具帮助，它们将抽象的概念具体化，让我更容易消化和理解。我感觉，这本书不仅仅是教我“是什么”，更是教我“为什么”，让我真正理解了声音和音频压缩在现代通信中的核心地位。

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这本书，哦，天哪，我得说，它彻底刷新了我对无线通信领域中声音和音频压缩的理解。我一直觉得这个话题听起来挺枯燥的，但作者用一种近乎诗意的方式，将复杂的算法和技术细节编织成了一个引人入胜的故事。从最基础的 PCM 采样，到后来那些听起来像魔法一样的感知编码，每一步都讲解得如此透彻，仿佛我能亲手触摸到那些数据的流动。我尤其喜欢作者对不同编码标准的历史演进的梳理，那些关于 G.711、G.729、AMR 甚至是 AAC 的发展历程，不仅让我了解了它们的技术特点，更体会到了技术进步背后的人类智慧和对通信效率的不懈追求。作者并没有简单地罗列公式，而是深入浅出地解释了每个算法背后的“为什么”，比如为什么人类的听觉系统对某些频率更敏感，为什么这些感知上的特性可以被用来“欺骗”我们的耳朵，从而实现更高的压缩率。书中的图表和示意图更是点睛之笔，它们以非常直观的方式呈现了压缩过程中的关键环节，比如时域和频域的转换，量化误差的引入以及如何最小化这种误差对我们听觉感知的影响。我花了很多时间反复琢磨那些关于低比特率语音编码的章节，尤其是那些能够让微弱的信号也能被清晰传达的奥秘。作者的文字充满了热情，你能感受到他对这个领域的深厚感情，这种热情也感染了我，让我对原本可能觉得乏味的数学模型和信号处理理论产生了浓厚的兴趣。这本书不仅仅是一本技术手册，更是一次对通信工程的艺术探索，它让我看到了技术背后的逻辑之美和创新之魂。

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在我拿到《Voice and Audio Compression for Wireless Communications》之前，我对声音和音频压缩的理解仅限于“让文件变小”这个非常表面的概念。这本书彻底颠覆了我的认知，它以一种我从未想象过的方式，将这个看似枯燥的技术领域展现得淋漓尽致。作者的叙述方式极具感染力，他不是简单地罗列技术参数，而是深入浅出地解释了每种压缩算法背后的“为什么”和“怎么做”。我特别欣赏他对不同编码标准历史演进的梳理。从基础的 PCM，到逐渐复杂的 LPC、CELP，再到面向未来的宽带语音编码，他都进行了详尽的阐述，让我看到了技术进步的脉络和趋势。让我印象最深刻的是书中关于感知编码的章节。作者用非常生动的语言，解释了人耳对声音的感知特性，比如频率掩蔽效应和时间掩蔽效应。他将这些心理声学原理与压缩算法巧妙地结合起来，让我明白了为什么我们可以丢弃一些信息而听者却几乎感觉不到音质的下降。书中对图表的运用也非常出色，它们将抽象的概念可视化，极大地帮助了我对复杂算法的理解。我感觉这本书就像一位经验丰富的向导，带领我穿越了声音和音频压缩的复杂领域，让我看到了技术背后隐藏的智慧和创造力。它让我深刻地体会到，在有限的无线通信资源下，实现高质量的语音和音频传输，是一项多么精密而又充满挑战的任务。

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