高等院校信息與通信工程係列教材：語音信號處理（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韓紀慶，張磊，鄭鐵然 著

圖書標籤:

• 語音信號處理
• 信號處理
• 通信工程
• 高等教育
• 教材
• 第二版
• 信息工程
• 數字信號處理
• 語音識彆
• 音頻處理

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302302698

版次：2

商品编码：11204835

品牌：清华大学

包装：平装

开本：16开

出版时间：2013-04-01

用纸：胶版纸

页数：394

正文语种：中文

內容簡介

　　《高等院校信息與通信工程係列教材：語音信號處理（第2版）》係統地介紹語音信號處理的基礎、概念、原理、方法與應用，以及該學科領域取得的新進展。全書共分9章，其中第1章緒論，介紹語音信號處理及其發展過程。第2章介紹語音産生與人類聽覺的機理，傳統的綫性語音産生模型，以及近年來剛剛興起的非綫性語音産生模型。第3章從語音信號的時域特徵入手，引入時頻分析的思想，並進一步闡述時頻分析中短時傅裏葉變換和小波變換在語音信號特徵分析中的應用，最後對廣泛使用的倒譜特徵以及同態解捲積進行介紹。第4章介紹語音信號的綫性預測原理、解法、幾種推演方法以及綫譜對分析法。第5章介紹語音編碼的相關知識，包括語音的波形編碼、綫性預測編碼、極低速率語音編碼技術，以及相關編碼器的性能指標和評測方法。第6章介紹語音識彆的基本內容，從基於矢量量化的識彆技術到動態時間歸正的識彆技術，再到隱馬爾可夫模型的識彆技術，從孤立詞識彆到連接詞識彆及連續語音識彆技術，再到關鍵詞檢齣技術，最後還介紹近年來興起的一些語音識彆應用技術，包括語言學模型的自適應、htk應用以及lattice結構和混淆網絡等。第7章介紹說話人識彆的基本原理，主要包括說話人的特徵選取、說話人識彆的主要方法，以及近年來備受關注的gmm-ubm模型、開集說話人識彆的規整技術等。第8章介紹近年來發展迅速的頑健語音識彆技術，從影響語音識彆性能的環境變化因素分析開始，介紹噪聲環境下頑健語音識彆技術，以及變異語音識彆的技術。第9章介紹語音閤成的基本原理、綫性預測閤成、共振峰閤成以及漢語按規則閤成，以及最近興起的基於hmm閤成技術等內容。
　　《高等院校信息與通信工程係列教材：語音信號處理（第2版）》可作為高等院校計算機應用、信號與信息處理、通信與電子係統等專業及學科的高年級本科生、研究生教材，也可供該領域的科研及工程技術人員參考。

作者簡介

　　韓紀慶，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院教授、博士生導師。兼任國傢自然科學基金委信息學部自動化學科會議評審專傢、國傢科學技術奬勵評審專傢、中國中文信息學會理事及語音處理專委會副主任、全國人機語音通訊學術會議常設機構委員會副主席、《中文信息學報》編委、《數據采集與處理》雜誌編委。長期從事語音信號處理、音頻信息處理等領域的教學與科研工作。作為項目負責人，在研和完成的國傢自然科學基金重點項目1項、麵上項目5項、國傢973計劃課題1項、教育部“跨世紀優秀人纔培養計劃”基金1項，以及其他科研項目10餘項。獲省部級科技二等奬3項，三等奬2項。獲國傢發明專利7項。已在國內外刊物和會議上發錶論文180餘篇，著書3部。

目錄

第1章 緒論
1.1 語音信號處理的發展
1.2 語音信號處理的應用
1.3 語音信號處理的總體結構
參考文獻

第2章 語音信號的聲學基礎及産生模型
2.1 語音信號的産生
2.1.1 語音的發音器官
2.1.2 語音的聲學特徵
2.1.3 語音信號在時域和頻域的錶示
2.1.4 漢語中語音的分類
2.1.5 漢語語音的韻律特性
2.2 語音信號的感知
2.2.1 聽覺係統
2.2.2 聽覺特性
2.2.3 掩蔽效應
2.3 語音信號的綫性産生模型
2.3.1 激勵模型
2.3.2 聲道模型
2.3.3 輻射模型
2.4 語音信號的非綫性産生模型
2.4.1 調頻-調幅模型的基本原理
2.4.2 teager能量算子
2.4.3 能量分離算法
2.4.4 調頻-調幅模型的應用
參考文獻

第3章 語音信號的特徵分析
3.1 語音信號數字化
3.1.1 語音信號的采樣和量化
3.1.2 短時加窗處理
3.2 語音信號的時域分析
3.2.1 短時能量分析
3.2.2 短時平均過零率
3.2.3 短時自相關函數和短時平均幅度差函數
3.2.4 端點檢測和語音分割
3.3 語音信號的頻域分析
3.3.1 濾波器組方法
3.3.2 傅裏葉頻譜分析
3.4 傳統傅裏葉變換缺點及時頻分析的思想
3.4.1 信號的時頻錶示
3.4.2 不確定原理
3.5 gabor變換
3.6 小波變換在語音信號分析中的應用
3.6.1 小波的數學錶示及意義
3.6.2 小波分析特點
3.6.3 小波變換的多分辨分析
3.6.4 小波變換在語音處理中應用
3.7 語音信號的同態解捲積
3.7.1 同態信號處理的基本原理
3.7.2 語音信號的復倒譜
3.7.3 避免相位捲繞的算法
3.7.4 基於聽覺特性的mel頻率倒譜係數
3.8 語音信號特徵應用
3.8.1 基音周期估計
3.8.2 共振峰的估計
參考文獻

第4章 語音信號的綫性預測分析
4.1 綫性預測的基本原理
4.2 綫性預測方程組的解法
4.2.1 自相關法
4.2.2 協方差法
4.2.3 格型法
4.2.4 幾種求解綫性預測方法的比較
4.3 綫性預測的幾種推演參數
4.3.1 歸一化自相關函數
4.3.2 反射係數
4.3.3 預測器多項式的根
4.3.4 lpc倒譜
4.3.5 全極點係統的衝激響應及其自相關函數
4.3.6 預測誤差濾波器的衝激響應及其自相關函數
4.3.7 對數麵積比係數
4.4 綫譜對分析法
4.4.1 綫譜對分析的原理
4.4.2 綫譜對參數的求解
4.5 感知綫性預測plp係數
參考文獻

第5章 語音編碼
5.1 波形編碼
5.1.1 均勻量化pcm
5.1.2 非均勻量化pcm
5.1.3 自適應量化pcm
5.1.4 差分脈衝編碼
5.1.5 自適應差分脈衝編碼
5.1.6 增量調製和自適應增量調製
5.1.7 子帶編碼
5.1.8 自適應變換域編碼
5.2 參數編碼和混閤編碼
5.2.1 參數編碼
5.2.2 基於全極點語音産生模型的混閤編碼
5.2.3 基於正弦模型的混閤編碼
5.3 極低速率語音編碼技術
5.3.1 400bps~1.2kbps的聲碼器
5.3.2 識彆閤成型聲碼器
5.4 語音編碼器的性能指標和質量評測方法
5.4.1 編碼速率
5.4.2 頑健性
5.4.3 時延
5.4.4 計算復雜度和算法的可擴展性
5.4.5 語音質量及其評價方法
5.5 語音編碼國際標準
5.6 感知音頻編碼
5.6.1 感知編碼的一般框架
5.6.2 心理聲學模型
5.6.3 常用的感知編碼標準
參考文獻

第6章 語音識彆
6.1 概述
6.2 基於矢量量化的識彆技術
6.2.1 k-means矢量量化算法
6.2.2 lbg算法
6.3 動態時間歸正的識彆技術
6.3.1 dtw基本原理
6.3.2 模闆訓練算法
6.4 隱馬爾可夫模型技術
6.4.1 hmm基本思想
6.4.2 hmm基本算法
6.4.3 hmm算法實現中的問題
6.4.4 關於hmm訓練的幾點考慮
6.5 連接詞語音識彆技術
6.5.1 連接詞識彆問題的一般描述
6.5.2 二階動態規劃算法
6.5.3 分層構築方法
6.6 大詞錶連續語音識彆中的聲學模型和語言學模型
6.6.1 聲學模型
6.6.2 統計語言學模型
6.6.3 統計語言學模型平滑技術
6.6.4 語言學模型自適應技術
6.7 大詞錶連續語音識彆中的解碼技術
6.7.1 圖的基本搜索算法
6.7.2 麵嚮語音識彆的搜索算法
6.8 大詞錶連續語音識彆後處理技術
6.8.1 語音識彆中間結果的錶示形式
6.8.2 錯誤處理
6.8.3 最小字錯誤率解碼方法
6.9 基於hmm的自適應技術
6.9.1 基於bayesian理論的自適應方法
6.9.2 基於變換的自適應方法
6.10 關鍵詞檢齣技術
6.10.1 問題描述
6.10.2 關鍵詞檢齣係統的組成
6.10.3 垃圾模型建模方法
6.10.4 語音解碼器的設計
6.10.5 關鍵詞確認過程
6.10.6 關鍵詞檢齣係統性能優化
6.11 語音識彆的應用技術
6.11.1 語音信息檢索
6.11.2 發音學習技術
6.11.3 基於語音的情感處理
6.11.4 網絡環境下的語音識彆
6.11.5 嵌入式語音識彆技術
6.12 htk工具介紹
6.12.1 數據準備階段
6.12.2 模型訓練階段
6.12.3 識彆階段
參考文獻

第7章 說話人識彆
7.1 概述
7.2 說話人識彆的特徵選取
7.2.1 特徵參數的評價方法
7.2.2 說話人識彆係統中常用的特徵
7.3 說話人識彆的主要方法
7.3.1 與文本有關的識彆方法
7.3.2 與文本無關的識彆方法
7.3.3 文本提示型的識彆方法
7.4 閾值的選取
7.5 得分規整
7.5.1 零規整（zero normalization）
7.5.2 測試規整（test normalization）
7.5.3 說話人自適應的測試規整
7.5.4 tz-norm
7.5.5 h-norm
7.5.6 c-norm
7.6 引入區分判彆模型的說話人識彆
7.6.1 svm
7.6.2 基於svm的說話人識彆
7.6.3 基於gmm得分的svm說話人識彆
7.6.4 基於gmm均值超矢量的svm說話人識彆
7.7 復雜信道下的說話人識彆
7.7.1 特徵映射
7.7.2 說話人模型閤成
7.7.3 擾動屬性投影
7.7.4 聯閤因子分析
7.8 說話人識彆中有待解決的問題
參考文獻

第8章 頑健語音識彆技術
8.1 概述
8.2 影響語音識彆性能的環境變化因素
8.3 噪聲環境下的頑健語音識彆技術
8.3.1 基於語音增強的方法
8.3.2 通道畸變的抑製方法
8.3.3 基於模型的補償方法
8.4 變異語音識彆方法
8.4.1 變異語音的分析
8.4.2 變異語音的分類
8.4.3 變異語音的識彆
參考文獻

第9章 語音閤成
9.1 語音閤成的基本原理
9.2 參數閤成方法
9.2.1 綫性預測閤成方法
9.2.2 共振峰閤成方法
9.3 波形拼接閤成技術
9.3.1 td-psola算法
9.3.2 fd-psola算法
9.4 漢語按規則閤成
9.4.1 韻律規則
9.4.2 多音節協同發音規則閤成
9.4.3 輕聲音節規則閤成
9.4.4 兒化音節的規則閤成
9.5 基於hmm的參數化語音閤成技術
9.5.1 基於hmm參數語音閤成係統的訓練
9.5.2 基於hmm參數語音閤成係統的閤成階段
參考文獻

《現代語音信號處理技術與應用》 本書旨在全麵深入地探討語音信號處理的理論基礎、核心算法以及前沿技術。在當今信息爆炸的時代，語音作為最直接、最自然的人機交互方式之一，其處理技術的重要性日益凸顯。從智能語音助手到語音識彆係統，從語音閤成到音頻分析，語音信號處理貫穿於我們生活的方方麵麵，並不斷催生齣新的應用場景。 本書首先係統性地介紹瞭語音産生的生理學基礎和聲學特性，闡述瞭語音信號的采樣、量化以及基本的時域和頻域分析方法，為後續章節的學習打下堅實的基礎。我們將深入剖析語音信號的各種模型，如源-濾波器模型，並探討傅裏葉變換、短時傅裏葉變換、倒譜分析等經典信號處理工具在語音分析中的應用。 隨後，本書將聚焦於語音信號處理的關鍵技術。在語音信號的增強和去噪方麵，我們將討論各種濾波器設計技術，包括自適應濾波器的原理與實現，以及基於深度學習的噪聲抑製方法。在語音信號的特徵提取部分，我們將詳細介紹MFCC（梅爾頻率倒譜係數）、LPC（綫性預測編碼）係數、PLP（感知綫性預測）等經典特徵，並探討最新的端到端特徵提取技術。 語音識彆作為本書的重點之一，將從傳統的HMM-GMM（隱馬爾可夫模型-高斯混閤模型）語音識彆係統齣發，逐步深入到當前主流的基於深度學習的語音識彆模型，包括RNN（循環神經網絡）、LSTM（長短期記憶網絡）、GRU（門控循環單元）以及Transformer等架構。我們將詳細講解這些模型的結構、訓練方法和優化策略，並探討其在不同應用場景下的優勢與挑戰。 語音閤成是與語音識彆相對的另一項核心技術。本書將介紹參數閤成和拼接閤成的基本原理，並重點闡述近年來發展迅猛的基於深度學習的端到端語音閤成技術，如Tacotron、WaveNet以及Variational Autoencoders (VAEs) 在語音閤成中的應用。我們將探討如何生成更加自然、富有錶現力的語音，並滿足不同應用的需求。 此外，本書還將涵蓋語音信號處理的其他重要領域。其中包括： 說話人識彆與驗證： 介紹基於統計模型和深度學習的說話人身份識彆技術，以及其在安全認證和個性化服務中的應用。 語音情感識彆： 探討如何從語音信號中提取情感信息，並分析其在人機交互、心理健康監測等領域的潛力。 語音分離與增強： 介紹如何從混閤語音信號中分離齣獨立的語音流，以及其在會議係統、助聽器等應用中的重要性。 音頻事件檢測與分類： 探討如何識彆和分類音頻信號中的特定事件，如報警聲、音樂類型等，並分析其在智能監控、多媒體檢索等方麵的應用。 語音信號的時空處理： 介紹多通道語音信號處理技術，如波束形成，以及其在智能會議係統、遠程通信等場景下的作用。 語音信號處理的評估指標與方法： 詳細講解用於評估語音識彆、語音閤成等任務的各項指標，以及進行係統評估的實驗設計。 在理論講解的基礎上，本書將穿插大量的實例分析和代碼實現（采用Python和相關的深度學習框架，如PyTorch或TensorFlow），幫助讀者將理論知識轉化為實踐能力。我們鼓勵讀者動手實踐，通過修改代碼、調整參數來加深對算法的理解。 本書適閤於高等院校信息與通信工程、計算機科學與技術、電子工程等專業的本科生和研究生，也適用於從事語音技術研發的工程師和科研人員。掌握本書內容，將為讀者在智能語音、人工智能等新興領域的研究與開發奠定堅實的理論基礎和實踐技能。我們相信，本書將成為您探索語音信號處理奧秘的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

這本書的圖錶運用非常齣色，能夠有效地輔助理解抽象的理論概念。我常常在閱讀過程中，通過分析圖錶來加深對內容的理解。比如，在講解短時傅裏葉變換（STFT）時，書中提供的時頻圖，能夠直觀地展示語音信號在時間和頻率上的變化規律，讓我更容易理解語音信號的動態特性。在介紹各種語音特徵時，作者也會給齣相應的特徵在不同語音片段上的分布圖，這讓我能夠更具體地認識到這些特徵的區分能力。此外，書中還包含大量的公式推導過程，配閤著文字說明，使得復雜的數學原理變得更加清晰易懂。我尤其欣賞作者在推導公式時，會詳細解釋每一步的含義，以及最終公式的物理意義，這讓我不僅僅是機械地記憶公式，而是真正理解瞭它們背後的原理。對於一些關鍵的概念，例如語音的聲學模型、發音模型等，書中也會提供詳細的框圖或者流程圖，這有助於梳理復雜的係統結構。總的來說，這本書在視覺呈現方麵做得非常到位，有效的提升瞭閱讀體驗和學習效率。

评分☆☆☆☆☆

我特彆喜歡這本書的實踐導嚮性，雖然它是一本高等院校的教材，但內容並沒有脫離實際應用，反而通過大量的實例和分析，讓我在理論學習的同時，也能感受到語音信號處理在現實世界中的重要作用。作者在介紹各種算法時，常常會給齣其在實際應用中的錶現，比如在語音識彆、語音閤成、語音增強等領域的案例分析。這些案例不僅讓我看到瞭理論知識的價值，也激發瞭我進一步探索和學習的興趣。例如，在講解語音識彆的章節，作者詳細介紹瞭Hidden Markov Model (HMM) 和深度學習模型（如DNN、RNN、CNN）在語音識彆中的應用，並對比瞭它們各自的優劣勢。他沒有簡單地羅列模型，而是深入分析瞭模型結構、訓練方法以及在不同場景下的性能錶現。讀到這裏，我感覺自己仿佛置身於一個真實的語音識彆實驗室，能夠直觀地感受到這些算法是如何工作的。另外，書中在討論語音增強時，也列舉瞭多種降噪算法，並分析瞭它們在不同噪聲環境下的效果，這對於我理解如何提高語音質量非常有幫助。書中的圖錶和公式的運用也很恰當，能夠有效地輔助理解，而且配有詳細的解釋，不會讓人覺得生硬難懂。總的來說，這本書讓我覺得學習過程既有深度又不失廣度，既能打好理論基礎，又能緊跟技術前沿。

评分☆☆☆☆☆

我在閱讀這本書的過程中，最深刻的體會之一就是其內容的實用性。作者在講解理論知識的同時，非常注重與實際應用的聯係。例如，在介紹語音編碼技術時，作者不僅講解瞭不同編碼標準的原理，還分析瞭它們在不同場景下的應用，如移動通信、音頻存儲等。這讓我意識到，書中所學到的知識並不是空中樓閣，而是可以直接應用到解決實際問題中的。在講解語音識彆時，作者也詳細介紹瞭HMM、DNN等模型在實際語音識彆係統中的構建過程，以及如何進行模型訓練和優化。這種貼近實際應用的講解方式，極大地激發瞭我學習的動力，讓我對未來從事相關領域的工作充滿瞭信心。而且，書中還會提供一些代碼示例或者僞代碼，雖然篇幅不多，但足以幫助讀者理解算法的實現細節，甚至可以嘗試自己動手去實現一些簡單的功能。這對於我這樣的學生來說，是非常寶貴的實踐指導。

评分☆☆☆☆☆

這本書的內容確實是相當紮實的，初次翻閱時，我最直觀的感受就是其內容的嚴謹性和體係性。作者在語音信號處理這個領域傾注瞭大量心血，從最基礎的語音産生模型齣發，層層遞進，將復雜的理論概念拆解得清晰易懂。比如，在講解語音的産生機理時，作者並沒有停留在簡單的聲學模型描述，而是深入到瞭聲帶振動、聲道共振等物理過程，並用數學公式精確地建模，這讓我對語音信號的本質有瞭更深刻的理解。接著，在音頻信號的時域和頻域分析部分，作者不僅給齣瞭經典的傅裏葉變換、短時傅裏葉變換等方法，還詳細闡述瞭它們的優缺點以及適用場景。我尤其欣賞的是，在介紹梅爾頻率倒譜係數（MFCC）等語音特徵提取方法時，作者不僅給齣瞭算法流程，還詳細解釋瞭每一步的物理意義，比如為什麼要做加窗、為什麼要做FFT、為什麼要做MFCC等，這對於我這個初學者來說，無疑是打下瞭堅實的基礎。此外，書中對語音信號的建模技術，如綫性預測編碼（LPC）的講解也十分到位，從其産生的背景、原理到具體的計算方法，都做瞭詳盡的闡述，並聯係實際應用，比如在語音編碼和識彆中的作用，讓我能夠將理論知識與實際應用緊密結閤。整本書的邏輯結構非常清晰，每一章都承上啓下，環環相扣，使得我在閱讀過程中不會感到迷失，而是能夠一步步地深入理解語音信號處理的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

這本書的深度和廣度都相當令人滿意，它既覆蓋瞭語音信號處理領域的核心理論和經典算法，也觸及瞭當前的一些前沿技術和研究方嚮。對於初學者而言，它提供瞭一個非常全麵的入門路徑，能夠幫助建立紮實的理論基礎。而對於有一定基礎的讀者，書中深入的理論分析和詳細的算法講解，也能帶來不少啓發。例如，在語音特徵提取方麵，書中不僅詳細介紹瞭MFCC、LPCC等經典特徵，還提及瞭基於深度學習的端到端特徵提取方法，這讓我看到瞭語音信號處理技術的發展趨勢。在語音識彆方麵，作者不僅詳細介紹瞭HMM模型，還對近年來興起的基於深度學習的聲學模型和語言模型做瞭深入的闡述，包括DNN、RNN、LSTM、Transformer等模型的應用。這對於我瞭解最新的語音識彆技術非常有幫助。此外，書中在語音閤成、語音編碼、語音增強等領域也都有相當詳盡的介紹，使得讀者能夠對整個語音信號處理領域有一個比較全麵的認識。作者在處理這些內容時，既注重理論的嚴謹性，又兼顧瞭工程實現的實用性，這一點非常難得。

评分☆☆☆☆☆

這本書的難度麯綫設計得相當閤理，對於初學者來說，入門門檻不算太高，但隨著內容的深入，其知識的深度和廣度也逐漸展現齣來，能夠滿足進階學習的需求。一開始，作者從最基礎的數字信號處理概念講起，比如采樣、量化、離散傅裏葉變換等，這些內容對於有一定數學和信號處理背景的讀者來說，理解起來並不睏難。但即便如此，作者的講解也非常細緻，從概念的提齣到數學推導，再到直觀的圖形解釋，都做得非常到位，確保瞭讀者能夠真正理解其中的原理。隨著章節的推進，關於語音信號的特性、特徵提取、建模技術等內容逐漸展開，這時候，作者對數學工具的運用也更加深入。例如，在講解綫性預測編碼時，涉及到瞭最小二乘法等優化理論，作者並沒有迴避這些內容，而是花瞭相當的篇幅進行解釋，並給齣瞭求解算法，這使得我對LPC的理解更加透徹。更讓我感到驚喜的是，書中還涉及瞭一些前沿的機器學習和深度學習在語音處理中的應用，比如基於深度神經網絡的聲學模型、端到端的語音識彆模型等。雖然這些內容可能對於初學者來說有一定的挑戰，但作者的處理方式非常巧妙，他會先迴顧相關的基礎知識，然後逐步引入新的概念，並用清晰的圖示和僞代碼來輔助說明，使得整個學習過程顯得循序漸進，不至於讓人望而卻步。

评分☆☆☆☆☆

這本書的章節安排非常有條理，邏輯性極強，每一章都是一個獨立的知識模塊，但又與前後章節緊密相連，形成一個完整的知識體係。我通常會按照書本的順序來閱讀，這樣感覺非常順暢，能夠逐步構建起對語音信號處理的理解。起始章節通常會從語音信號的基本概念入手，介紹語音的産生、傳播以及數字化過程，這為後續內容的學習奠定瞭基礎。緊接著，會詳細講解語音信號的時域和頻域分析方法，這是理解語音信號特性的關鍵。然後，會深入到語音特徵提取，介紹各種重要的語音特徵，如MFCC、LPCC等，並分析它們的優劣。後續章節則會涉及語音的建模、識彆、閤成、編碼等更高級的主題。我印象特彆深刻的是，作者在講解每個模型或算法時，都會先介紹其産生的背景和動機，然後再詳細闡述其原理、數學推導以及實現細節。這樣的安排，能夠讓我不僅知道“是什麼”，更能理解“為什麼”以及“如何做”。而且，書中還會穿插一些相關的數學基礎知識迴顧，或者對某些復雜概念的補充說明，這對於我這樣的讀者來說，非常貼心，避免瞭因為數學基礎薄弱而無法理解內容的尷尬。

评分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格非常嚴謹且專業，作者在文字的組織上，力求精確和清晰，避免使用模糊的錶述。這對於一本高等教材來說，是至關重要的。每一個概念的引入，都會有明確的定義和數學描述，每一個算法的介紹，都會有詳細的步驟和理論依據。我特彆欣賞作者在處理一些容易混淆的概念時，會進行詳細的對比和區分。比如，在講解時域分析和頻域分析時，作者就明確指齣瞭它們各自的側重點和應用場景，並通過具體的例子來說明。此外，書中使用的術語也非常規範，符閤學術界的標準，這對於我將來閱讀相關的學術論文或者與其他研究者交流非常有益。盡管語言風格嚴謹，但作者並沒有讓整本書顯得枯燥乏味。他會在講解理論知識的同時，穿插一些曆史背景、發展趨勢以及有趣的實驗結果，使得閱讀過程既有深度又不失趣味。例如，在介紹語音識彆的發展曆程時，作者會提及一些裏程碑式的成果和技術突破，這讓我對這個領域有瞭更宏觀的認識。總的來說，這本書的語言風格非常適閤需要進行深入學術研究的讀者，能夠幫助建立紮實的專業基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書的參考文獻和拓展閱讀建議非常豐富，為我提供瞭進一步深入學習的寶貴資源。在閱讀過程中，我發現作者在很多關鍵的技術點上都引用瞭相關的經典文獻和最新的研究成果。這不僅體現瞭作者嚴謹的學術態度，也為我指明瞭進一步探索的路徑。每當讀到某個讓我特彆感興趣的章節或者某個我想要深入瞭解的技術點時，我都會留意作者在參考文獻中提供的相關資料。這些參考文獻涵蓋瞭學術論文、技術報告、標準文檔等多種形式，為我提供瞭多角度的閱讀材料。此外，書中在每章的結尾，還會提供“拓展閱讀”或者“習題”等部分，這對於鞏固學習內容、檢驗學習效果非常有幫助。習題的設計既有理論性的問題，也有一些偏嚮於編程實踐的題目，能夠幫助讀者全麵地掌握所學知識。我相信，通過這些拓展閱讀和習題的引導，我能夠在這個領域建立起更堅實的研究基礎。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者在知識體係的構建上，展現齣瞭極高的水平。他能夠將一個相對復雜和分散的領域，梳理成一個清晰、有邏輯的整體。從語音信號的物理産生，到信號的數字化錶示，再到各種信號處理和分析技術，最後到語音識彆、閤成等應用，整個過程流暢而自然。我特彆欣賞作者在介紹每一項技術時，都會先解釋其在整個語音信號處理流程中的位置和作用，然後再深入講解其原理和實現。這種“宏觀到微觀”的講解方式，讓我能夠更好地理解每一部分知識點在整體中的意義。而且，作者在處理不同層次的知識時，能夠做到既有深度又不失廣度。對於基礎概念，他會講得非常透徹，確保讀者能夠理解其本質；對於復雜的模型和算法，他會提供詳細的數學推導和算法分析，幫助讀者掌握其核心要點；對於前沿技術，他也會進行適當的介紹和展望，讓讀者對該領域的未來發展有所瞭解。總而言之，這本書為我提供瞭一個非常係統和全麵的語音信號處理學習框架，讓我能夠在這個領域逐步建立起完整的知識體係。

评分☆☆☆☆☆

读高等院校信息与通信工程系列教材：语音信号处理（第2版）　　《高等院校信息与通信工程系列教材：语音信号处理（第2版）》系统地介绍语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该学科领域取得的新进展。全书共分9章，其中第1章绪论，介绍语音信号处理及其发展过程。第2章介绍语音产生与人类听觉的机理，传统的线性语音产生模型，以及近年来刚刚兴起的非线性语音产生模型。第3章从语音信号的时域特征入手，引入时频分析的思想，并进一步阐述时频分析中短时傅里叶变换和小波变换在语音信号特征分析中的应用，最后对广泛使用的倒谱特征以及同态解卷积进行介绍。第4章介绍语音信号的线性预测原理、解法、几种推演方法以及线谱对分析法。第5章介绍语音编码的相关知识，包括语音的波形编码、线性预测编码、极低速率语音编码技术，以及相关编码器的性能指标和评测方法。第6章介绍语音识别的基本内容，从基于矢量量化的识别技术到动态时间归正的识别技术，再到隐马尔可夫模型的识别技术，从孤立词识别到连接词识别及连续语音识别技术，再到关键词检出技术，最后还介绍近年来兴起的一些语音识别应用技术，包括语言学模型的自适应、HTK应用以及LATTICE结构和混淆网络等。第7章介绍说话人识别的基本原理，主要包括说话人的特征选取、说话人识别的主要方法，以及近年来备受关注的GMM-UBM模型、开集说话人识别的规整技术等。第8章介绍近年来发展迅速的顽健语音识别技术，从影响语音识别性能的环境变化因素分析开始，介绍噪声环境下顽健语音识别技术，以及变异语音识别的技术。第9章介绍语音合成的基本原理、线性预测合成、共振峰合成以及汉语按规则合成，以及最近兴起的基于HMM合成技术等内容。　　《高等院校信息与通信工程系列教材：语音信号处理（第2版）》可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与电子系统等专业及学科的高年级本科生、研究生教材，也可供该领域的科研及工程技术人员参考。后感悟，我认为读书的意义在于吸收前人的智慧，在于悟。当然还有一些工具性意义，比如就业、比如提高自己的社会定位以及自我定位等。附带意义也很多，但不具不可替代性，比如在社会混不去读书的人也能明事理、赚大钱。（1）适于深入地思考和理解；(2)便于反复读和熟读；（3）可以作为“伴侣”随身携带，便于随时学及时请教；（4）历来有“图书馆是知识的宝库”之说，的确如此，读书能知天下事。读书的目的很多，主要是为了取乐、消造、提高教养水平、搞研究、加强修养。培根在《论求知》中有言道：“读书可以作为消遣，可以作为装饰，也可以增长才干。”我认为，他所阐述的读书的三种用途，恰到好处的概括了读书的三种意义。先来看作为消遣一说。这是人们读书开始与烦躁时所抱有的思想。初学者对知识并无渴求之感，读书之意义也就是消磨时光；而烦躁之人因无法静下心来读书，感到事物都无聊透顶，便也用读书来打发时光。殊不知，这样的读书意义便像学者们讲述“道，可道，非常道”一样，与读书的本质大相径庭，差距颇多。书到用时方恨少，事非经过不知难。终于买的书送到了。很满意。 \N\N《学记》曰：“是固教然后知困，学然后知不足也。”对于我们教师而言，要学的东西太多，而我知道的东西又太少了。有人说，教给学生一杯水，教师应该有一桶水。这话固然有道理，但一桶水如不再添，也有用尽的时候。愚以为，教师不仅要有一桶水，而且要有“自来水”、“长流水”。“问渠哪得清如许，为有源头活水来”，“是固教然后知困，学然后知不足也”。因此，在教学中，书本是无言的老师，读书是我教学中最大的乐趣。　比知识更重要的是方法，有方法才有成功的路径。教师今天的学习主要不是记忆大量的知识，而是掌握学习的方法——知道为何学习？从哪里学习？怎样学习？如果一个老师没有掌握学习方法，即使他教的门门功课都很优异，他仍然是一个失败的学习者。因为这对于处在终身学习时代的人来说，不啻是一个致命的缺陷。学习型社会为全体社会成员提供了充裕的学习资源。学习化社会中的个体学习，犹如一个人走进了自助餐厅，你想吃什么，完全请便。个体完全可以针对自身的切实需求，选择和决定学习什么、怎样学习、学习的进度等等。比方法更重要的是方向。在知识经济大潮中，作为一名人民教师，应该认准自己的人生坐标，找准自己的价值空间。教书的生活虽然清贫，但一本好书会使我爱不释手，一首好诗会使我如痴如醉，一篇美文会

评分☆☆☆☆☆

看了一段时间，还好吧，需要的基础比较高

评分☆☆☆☆☆

读高等院校信息与通信工程系列教材：语音信号处理（第2版）　　《高等院校信息与通信工程系列教材：语音信号处理（第2版）》系统地介绍语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该学科领域取得的新进展。全书共分9章，其中第1章绪论，介绍语音信号处理及其发展过程。第2章介绍语音产生与人类听觉的机理，传统的线性语音产生模型，以及近年来刚刚兴起的非线性语音产生模型。第3章从语音信号的时域特征入手，引入时频分析的思想，并进一步阐述时频分析中短时傅里叶变换和小波变换在语音信号特征分析中的应用，最后对广泛使用的倒谱特征以及同态解卷积进行介绍。第4章介绍语音信号的线性预测原理、解法、几种推演方法以及线谱对分析法。第5章介绍语音编码的相关知识，包括语音的波形编码、线性预测编码、极低速率语音编码技术，以及相关编码器的性能指标和评测方法。第6章介绍语音识别的基本内容，从基于矢量量化的识别技术到动态时间归正的识别技术，再到隐马尔可夫模型的识别技术，从孤立词识别到连接词识别及连续语音识别技术，再到关键词检出技术，最后还介绍近年来兴起的一些语音识别应用技术，包括语言学模型的自适应、HTK应用以及LATTICE结构和混淆网络等。第7章介绍说话人识别的基本原理，主要包括说话人的特征选取、说话人识别的主要方法，以及近年来备受关注的GMM-UBM模型、开集说话人识别的规整技术等。第8章介绍近年来发展迅速的顽健语音识别技术，从影响语音识别性能的环境变化因素分析开始，介绍噪声环境下顽健语音识别技术，以及变异语音识别的技术。第9章介绍语音合成的基本原理、线性预测合成、共振峰合成以及汉语按规则合成，以及最近兴起的基于HMM合成技术等内容。　　《高等院校信息与通信工程系列教材：语音信号处理（第2版）》可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与电子系统等专业及学科的高年级本科生、研究生教材，也可供该领域的科研及工程技术人员参考。后感悟，我认为读书的意义在于吸收前人的智慧，在于悟。当然还有一些工具性意义，比如就业、比如提高自己的社会定位以及自我定位等。附带意义也很多，但不具不可替代性，比如在社会混不去读书的人也能明事理、赚大钱。（1）适于深入地思考和理解；(2)便于反复读和熟读；（3）可以作为“伴侣”随身携带，便于随时学及时请教；（4）历来有“图书馆是知识的宝库”之说，的确如此，读书能知天下事。读书的目的很多，主要是为了取乐、消造、提高教养水平、搞研究、加强修养。培根在《论求知》中有言道：“读书可以作为消遣，可以作为装饰，也可以增长才干。”我认为，他所阐述的读书的三种用途，恰到好处的概括了读书的三种意义。先来看作为消遣一说。这是人们读书开始与烦躁时所抱有的思想。初学者对知识并无渴求之感，读书之意义也就是消磨时光；而烦躁之人因无法静下心来读书，感到事物都无聊透顶，便也用读书来打发时光。殊不知，这样的读书意义便像学者们讲述“道，可道，非常道”一样，与读书的本质大相径庭，差距颇多。书到用时方恨少，事非经过不知难。终于买的书送到了。很满意。 \N\N《学记》曰：“是固教然后知困，学然后知不足也。”对于我们教师而言，要学的东西太多，而我知道的东西又太少了。有人说，教给学生一杯水，教师应该有一桶水。这话固然有道理，但一桶水如不再添，也有用尽的时候。愚以为，教师不仅要有一桶水，而且要有“自来水”、“长流水”。“问渠哪得清如许，为有源头活水来”，“是固教然后知困，学然后知不足也”。因此，在教学中，书本是无言的老师，读书是我教学中最大的乐趣。　比知识更重要的是方法，有方法才有成功的路径。教师今天的学习主要不是记忆大量的知识，而是掌握学习的方法——知道为何学习？从哪里学习？怎样学习？如果一个老师没有掌握学习方法，即使他教的门门功课都很优异，他仍然是一个失败的学习者。因为这对于处在终身学习时代的人来说，不啻是一个致命的缺陷。学习型社会为全体社会成员提供了充裕的学习资源。学习化社会中的个体学习，犹如一个人走进了自助餐厅，你想吃什么，完全请便。个体完全可以针对自身的切实需求，选择和决定学习什么、怎样学习、学习的进度等等。比方法更重要的是方向。在知识经济大潮中，作为一名人民教师，应该认准自己的人生坐标，找准自己的价值空间。教书的生活虽然清贫，但一本好书会使我爱不释手，一首好诗会使我如痴如醉，一篇美文会

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东西还不错。给个好评。。。

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非常好，送货快

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补货速度太慢了，等了8天才收到！！！

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对相关知识点作了全面介绍，适合有一定知识储备的人自学

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很专业还没有好好看，正版书

评分☆☆☆☆☆

不错的书，很有用，内容很全面