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☆☆☆☆☆

出版者:Wiley

作者:Thomas P. Barnwell

出品人:

页数:208

译者:

出版时间:1995-12-18

价格:802.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9780471516927

丛书系列:

图书标签:

• 语音编码
• 信号处理
• 通信
• 数字信号处理
• 语音信号处理
• 编码技术
• 信息论
• 音频处理
• 多媒体通信
• 压缩算法

好的，这是一本名为《语音编码：原理与应用》的图书的详细简介，内容完全围绕语音编码这一主题展开，不包含任何其他领域的内容，并且力求自然、专业。 --- 语音编码：原理与应用 本书导语： 在当今信息爆炸的时代，语音通信已渗透到我们生活的方方面面。从传统的移动电话到新兴的VoIP技术，再到智能语音助手和远程会议系统，高效、高质量地传输和存储语音信息是现代通信系统的基石。《语音编码：原理与应用》正是为深入理解这一核心技术而创作的权威性著作。 本书系统性地梳理了语音编码的理论基础、关键算法以及在实际工程中的应用，旨在为通信工程师、信号处理专家、声学研究人员以及相关专业的学生提供一本全面且深入的参考手册。我们不仅探讨了语音信号的物理特性，更聚焦于如何通过数学模型和优化算法，在有限的比特率约束下，实现对人类语音的忠实再现。 --- 第一部分：语音信号基础与感知模型 第一章：语音信号的物理特性与数学描述 本章首先建立对语音信号的深刻理解。我们将探讨声波的产生机制，包括发声器官（如声带和声道）的工作原理，以及如何将其转化为可分析的电信号。重点分析了语音信号的非平稳性、周期性（周期部分对应元音）与随机性（扰音部分对应辅音和摩擦音）的交织特性。 内容涵盖时域、频域分析工具，如短时傅里叶变换（STFT）和倒谱分析。我们详细解释了语音信号的自相关函数和功率谱密度函数，这些是后续所有编码模型的基础。此外，本章还会介绍关键的声学参数，如基频（$F_0$）、共振峰（Formants）的估计方法及其对语音可懂度和自然度的影响。 第二章：人耳听觉模型与语音感知 成功的语音编码必须模仿人耳的感知特性，即“有损但有效”。本章深入研究了人类听觉系统的生理和心理特性。重点介绍听觉掩蔽效应（Auditory Masking），包括频率掩蔽和时间掩蔽，这是设计低比特率编码器时实现主观质量优化的理论依据。 我们将介绍梅尔频率倒谱系数（MFCC）的推导过程，这不仅是语音识别的常用特征，也是许多感知编码方案中量化参数的基础。通过理解人耳对不同频率分量敏感度的差异，读者将掌握如何将比特资源分配到对主观质量影响最大的频带中，从而实现更高的压缩比。 --- 第二部分：参数模型与波形编码技术 第三章：线性预测编码（LPC）理论 线性预测编码（LPC）是语音编码领域里程碑式的技术。本章将详尽阐述LPC的核心思想：将当前的语音样本表示为过去若干个样本的线性组合，并由此确定声道传递函数。 内容包括LPC系数的推导，如自相关法和自协方差法。我们详细分析了如何通过这些系数构建声学模型（LPC多项式），以及如何通过谱分析（如倒谱）反推出这些系数。此外，本章还探讨了激励信号的建模，包括周期性脉冲（对应声带激励）和白噪声（对应摩擦音激励）的判定与量化。 第四章：线性预测编码（LPC）的实现与优化 基于第三章的理论，本章着重于LPC在实际中的应用与优化。我们将探讨如何对LPC系数进行量化，并深入研究了“视窗函数”的选择和“帧长”的确定对编码性能的影响。 内容包括了对残余信号（激励信号）的量化策略，特别是变速率残余信号量化（VRC）和多阶段量化技术。本章还介绍了如何利用“共同因子分解”（Cochleagram Factorization）等技术来提高激励信号编码的效率，从而实现从早期的10kbps到更高质量的编码目标。 第五章：基于波形的编码技术 本部分聚焦于直接对语音波形进行操作和量化的方法。虽然效率不如参数模型，但波形编码在特定场景下仍具有不可替代的优势。 本章介绍脉冲编码调制（PCM）作为基准，并深入探讨了微分脉冲编码调制（DPCM）及其优化版本——自适应微分脉冲编码调制（ADPCM）。重点分析了步长自适应机制如何根据信号的瞬时幅度变化动态调整量化精度，从而在固定比特率下实现比标准PCM更好的信噪比（SNR）。 --- 第三部分：基于模型的语音合成与编码 第六章：源-滤波器模型（Source-Filter Model） 源-滤波器模型是现代语音编码的理论基石。本章将清晰界定语音信号的两个核心组成部分：声源（激励信号）和声道（线性滤波器）。 详细讨论了激励信号的建模，包括基频的精确提取和周期性脉冲的相位同步问题。同时，本章深入剖析了声道模型的建立，即如何利用LPC系数精确地表示人声道的传递函数。这是实现高压缩比的关键——只需传输少数的声道系数和激励参数，而非完整的波形。 第七章：混合激励线性预测（MELP）编码 MELP编码是8kbps语音通信的黄金标准之一。本章将MELP的原理拆解为几个关键模块： 1. 多带激励（Multiband Excitation, MBE）：如何将语音信号分解到不同的频带，并对每个频带独立建模激励。 2. 基频和声门激励：精确的$F_0$估计与声门脉冲形状的建模。 3. 滤波器系数编码：采用倒谱域或线谱对（LSP）系数进行差分编码和矢量量化（VQ），以最小化传输比特数。 本书将提供MELP算法的完整流程图和关键的量化查找表设计思路。 第八章：语音合成与编码的逆过程 语音编码的最终目标是高效地合成语音。本章反向审视编码过程，重点介绍如何利用接收到的有限参数（LPC系数、量化后的激励信号、基频等）来重建出最接近原始信号的语音波形。 内容包括了数字滤波器设计、激励信号的重构（如脉冲生成和噪声注入），以及如何利用这些参数进行语音合成（Synthesis）。我们将讨论感知噪声整形（Perceptual Noise Shaping）技术如何应用于合成阶段，以隐藏量化失真。 --- 第四部分：高级与前沿编码技术 第九章：低比特率编码与矢量量化（VQ） 在追求极低比特率（如4kbps以下）时，参数的量化效率成为瓶颈。本章专注于矢量量化（VQ）技术在语音编码中的应用。 我们将介绍标量量化与矢量量化的对比，并深入研究LPC系数和激励参数的矢量量化。内容包括K-均值（K-means）聚类算法在码本（Codebook）生成中的应用，以及多级 VQ（Multi-stage VQ）和树搜索算法（如Addictive Noise Model, ANM）在提高编码效率和重建质量方面的作用。 第十章：基于变换的编码与现代语音编解码器 随着计算能力的提升，基于变换的方法在提高语音质量方面展现出潜力。本章介绍频域或变换域的编码技术。 重点讨论了基于正弦变换的编码（如SVQ）和混叠消除技术。此外，本书的最后部分将概述现代高性能语音编解码器的架构，如MP3 Pro、AAC以及在移动通信领域广泛应用的AMR（Adaptive Multi-Rate）系列编解码器。我们将分析这些编解码器如何结合了LPC、VQ和前向/后向预测技术，以适应不同网络条件和质量要求。 --- 结语： 《语音编码：原理与应用》力求成为读者理解并掌握语音信号处理与压缩技术的桥梁。通过对理论的严谨推导和对工程实现的细致剖析，本书旨在培养读者设计和优化下一代高效语音通信系统的能力。 ---

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