Principles of Speech Coding pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Tokunbo Ogunfunmi

出品人:

页数:381

译者:

出版时间:2010-04-21

价格:USD 99.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849374289

丛书系列:

图书标签:

计算机
Programming
语音编码
信号处理
通信
数字信号处理
信息论
语音通信
编码技术
音频处理
多媒体
压缩算法

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具体描述

It is becoming increasingly apparent that all forms of communication-including voice-will be transmitted through packet-switched networks based on the Internet Protocol (IP). Therefore, the design of modern devices that rely on speech interfaces, such as cell phones and PDAs, requires a complete and up-to-date understanding of the basics of speech coding. Outlines key signal processing algorithms used to mitigate impairments to speech quality in VoIP networks Offering a detailed yet easily accessible introduction to the field, Principles of Speech Coding provides an in-depth examination of the underlying signal processing techniques used in speech coding. The authors present coding standards from various organizations, including the International Telecommunication Union (ITU). With a focus on applications such as Voice-over-IP telephony, this comprehensive text covers recent research findings on topics including: A general introduction to speech processing Digital signal processing concepts Sampling theory and related topics Principles of pulse code modulation (PCM) and adaptive differential pulse code modulation (ADPCM) standards Linear prediction (LP) and use of the linear predictive coding (LPC) model Vector quantization and its applications in speech coding Case studies of practical speech coders from ITU and others The Internet low-bit-rate coder (ILBC) Developed from the authors' combined teachings, this book also illustrates its contents by providing a real-time implementation of a speech coder on a digital signal processing chip. With its balance of theory and practical coverage, it is ideal for senior-level undergraduate and graduate students in electrical and computer engineering. It is also suitable for engineers and researchers designing or using speech coding systems in their work.

语音编码原理：面向未来的声音处理技术本书核心聚焦于声音信号处理的基石——语音编码技术的前沿进展与深度剖析。本书旨在为电子工程、通信工程、计算机科学以及声学领域的专业人士、研究人员和高级学生，提供一套全面、深入且具有高度实践指导意义的理论框架与应用指南。我们摒弃了对基础概念的冗余阐述，而是将重点放在当前语音编码领域最具挑战性、最具创新性的技术领域，特别是如何在高压缩比、低延迟和高保真度的三元约束下实现高效的数字语音表示。 --- 第一部分：现代语音编码的理论基石与架构演进本部分将语音编码提升到信号建模与信息论的交叉学科高度进行审视。我们不再将语音视为简单的波形，而是将其视为一种复杂的、受生理限制的随机过程。 1. 人类发声机制的物理建模与数字映射：深入探讨人声产生过程（Lungs-Vocal Cords-Vocal Tract）的物理模型。重点分析线性预测编码（LPC）在描述声道传递函数方面的局限性与改进方向。详细阐述了倒谱分析（Cepstral Analysis）在分离激励源（声门脉冲或噪声）与系统模型（声道共振峰）中的核心作用。本书强调了基于非线性动力系统的语音源-系统分离技术的最新发展，例如如何使用高斯混合模型（GMM）或隐马尔可夫模型（HMM）来更精确地捕捉不同音素的声学特征。 2. 信息论在语音压缩中的极限约束：我们将基于香农-哈特利定理的原理，推导语音信号在特定失真度下的理论最小比特率。详细分析率失真理论（Rate-Distortion Theory）在优化语音编码器结构中的应用，特别是如何通过量化器设计（如均匀、非均匀量化，以及基于感知权重的量化）来最小化主观可闻失真（Audible Distortion）。深入讨论预加重（Pre-emphasis）和心理声学掩蔽效应（Psychoacoustic Masking）在提高感知编码效率中的数学基础。 3. 传统波形编码范式的回顾与超越：虽然现代编码器多采用参数化或基于感知的方法，但本书仍对脉冲编码调制（PCM）、差分脉冲编码调制（DPCM）及其非线性变体（如$mu$-律和A-律Companding）的演进进行系统梳理。我们着重分析了这些方法的比特率瓶颈，并引入矢量量化（VQ）作为连接波形编码与基于模型的编码的关键桥梁，包括迭代代数矢量量化（i-LBC）和树搜索矢量量化（TSVQ）的设计准则。 --- 第二部分：参数化编码的核心技术：CELP家族的深度解析该部分是本书的技术核心，聚焦于当代高质量、低比特率语音编码的基石——共振激励线性预测（CELP）及其所有变种。 4. 标准CELP编码器的结构与优化：详细解析CELP编码器的四个核心模块：分析滤波（LPC计算）、激励源编码（Codebook Search）、量化与比特分配。特别关注代数代码本书搜索（Algebraic Codebook Search），例如复用脉冲代数代码本书（MP-ACELP）的设计原理，如何通过有限个脉冲的稀疏表示实现高效的激励建模。分析闭环与开环搜索在优化感知质量中的平衡策略。 5. 宽带语音编码（WB/SWB）的挑战与解决方案：随着通信带宽的提升，对7kHz或14kHz语音带宽的需求日益增加。本书深入探讨了宽带CELP（WB-CELP）与超宽带（Super Wideband, SWB）编码面临的挑战，特别是高频部分的激励建模复杂性。重点介绍双层编码结构（Two-layer structure），如何分别处理低频基带和高频扩展带的信号特性。探讨神经激发模型（Neural Excitation Models）在模拟复杂高频噪声结构方面的潜力。 6. 混合激励线性预测（MELP）与感知优化：对比CELP和MELP（Mixed Excitation Linear Prediction），解析MELP如何通过引入周期性、非周期性噪声以及声门脉冲源的混合来更灵活地建模语音信号。着重分析感知加权滤波（Perceptual Weighting Filter）的设计，如何根据人耳听觉阈值动态调整量化误差的分布，从而在固定比特率下实现更高的MOS（平均意见得分）。 --- 第三部分：面向未来的感知与学习驱动编码本书的第三部分聚焦于当前正在突破传统参数化限制的最新研究方向，特别是结合了深度学习技术的语音处理前沿。 7. 低延迟编码与实时性约束：在VoIP、5G/6G通信中，端到端延迟是决定用户体验的关键因素。本书分析了延迟与编码复杂度之间的关系。详细介绍如何通过重叠加窗（Overlapping Windows）技术、帧内预测（Intra-frame prediction）和后向/前向补偿（Look-ahead/Look-back buffering）机制来管理和最小化编码延迟，同时保持语音质量。探讨卷积预测在减少编码冗余方面的应用。 8. 基于学习的语音合成与编码（Neural Speech Coding）：这是本书最具前瞻性的章节。我们深入探讨生成式模型（Generative Models），如变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）在语音表示中的应用。重点分析如何训练一个编码器网络将语音信号压缩到一个低维的“潜在空间”（Latent Space），以及如何使用一个解码器网络（如WaveNet或HiFi-GAN衍生物）从该潜在表示中重建出高质量、高自然度的语音波形。讨论这种方法的可解释性挑战和计算效率的权衡。 9. 多模态与鲁棒性增强：现代通信环境充满了背景噪声、混响和信道衰落。本书分析了语音编码器对噪声的鲁棒性，并介绍前置降噪（Pre-noise reduction）与编码器内置噪声抑制（In-band Noise Suppression）技术的集成策略。此外，讨论了多说话人环境下的语音分离与编码，以及如何将说话人身份信息（Speaker Embedding）整合到编码比特流中，以实现个性化解码（Speaker Adaptation）。 --- 结论与展望：本书的最终目标是为读者构建一个坚实的知识体系，使读者不仅能理解现有标准的原理（如EVS、AMR-WB），还能掌握设计和评估下一代超低比特率、高感知质量语音编码系统的必要工具和思维模型。我们强调，未来的语音编码将是感知驱动、计算密集且高度依赖于生物学启发的模型的融合体。