Bandwidth Extension of Speech Signals

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出版者:Springer
作者:Bernd Iser
出品人:
页数:196
译者:
出版时间:2007-06
价格:USD 99.95
装帧:Hardcover
isbn号码:9780387688985
丛书系列:
图书标签:
  • 语音信号处理
  • 带宽扩展
  • 信号处理
  • 语音增强
  • 通信
  • 音频处理
  • 机器学习
  • 深度学习
  • 语音编码
  • 人机交互
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具体描述

Bandwidth Extension of Speech Signals describes the theory and methods for quality enhancement of clean speech signals and distorted speech signals such as those that have undergone a band limitation, for instance, in a telephone network. Problems and the respective solutions are discussed for the different approaches. The different approaches are evaluated and a real-time implementation of the most promising approach is presented. The book includes topics related to speech coding, pattern- / speech recognition, speech enhancement, statistics and digital signal processing in general.

好的,这是一份关于一本名为《带宽扩展技术在语音信号处理中的应用》的书籍的详细内容简介,此简介完全不涉及原书名中提到的“Bandwidth Extension of Speech Signals”这一具体主题,而是聚焦于其他相关的信号处理、通信技术和应用领域,旨在提供一份详尽且自然的专业书籍介绍。 --- 《高级通信系统中的多维度信号处理与优化》 本书导读: 在当代信息技术飞速发展的浪潮中,如何高效、可靠地处理、传输和解释复杂信号,已成为决定系统性能和用户体验的核心要素。《高级通信系统中的多维度信号处理与优化》并非专注于某单一的信号扩展技术,而是致力于构建一个涵盖现代通信系统基础理论、前沿处理算法及实际系统优化策略的综合性知识框架。本书旨在为通信工程、电子信息、计算机科学等领域的研究人员、高级工程师和研究生提供一个深度剖析信号处理在复杂通信链路中角色的权威参考。 本书的视野横跨物理层到应用层的多个维度,其核心目标是阐明在面对日益严苛的频谱效率、数据速率和低延迟要求时,如何运用创新性的信号处理方法来突破现有技术的瓶颈。全书内容紧密围绕“优化”和“多维度”展开,强调理论的严谨性与实践的可操作性相结合。 第一部分:现代通信系统的基础重构与挑战 本部分为后续深入研究奠定了坚实的理论基础,同时明确了当前通信领域面临的关键挑战,这些挑战往往是需要更精细信号处理手段才能解决的。 第一章:下一代无线信道建模与统计特性分析 本章首先回顾了经典的信道模型(如瑞利、莱斯衰落),随后重点深入探讨了高频段(如毫米波和太赫兹)传播的特性,包括大规模MIMO系统中的波束成形增益、视距(LoS)与非视距(NLoS)的复杂转换机制。重点分析了时变信道下的多普勒效应及其对系统同步和均衡的挑战。本章不仅关注幅度衰落,还详细阐述了相干时间的估计与跟踪方法,为动态环境下的信号处理算法设计提供了精确的数学工具。 第二章:高效频谱利用与资源管理理论 在频谱资源日益稀缺的背景下,如何最大限度地利用现有带宽成为关键。《高效频谱利用与资源管理理论》深入探讨了认知无线电网络(CRN)中的动态频谱接入(DSA)机制。内容包括基于博弈论的接入决策模型、次用户干扰对主系统性能的影响评估,以及频谱感知技术的最新进展,如低复杂度盲信号检测算法。此外,还讨论了正交频分复用(OFDM)技术的鲁棒性改进,特别是针对非平稳噪声和载波频率偏移(CFO)的联合估计与补偿方案。 第二部分:信号的深度处理与鲁棒性增强 本部分是全书的核心,详细介绍了用于增强信号质量、提高传输可靠性的尖端信号处理技术。 第三章:高级信道编码与纠错理论的革新 本章超越传统的Turbo码和LDPC码,将焦点投向了新兴的极化码(Polar Codes)在5G及未来网络中的应用潜力。详细解析了其构造方法、迭代译码流程以及在不同码率和块长下的性能表现。此外,本书对网络编码(Network Coding)在提高多播和数据存储冗余度方面的应用进行了深入的理论推导和性能分析,特别关注了其在异构网络环境下的实现复杂度权衡。 第四章:复杂调制方案的信号检测与估计 随着调制阶数不断提高(如256-QAM, 1024-QAM),对接收端信号检测精度的要求达到了前所未有的高度。《复杂调制方案的信号检测与估计》系统地介绍了迫零(ZF)、最小均方误差(MMSE)检测器的局限性,并详细阐述了基于迭代的软信息处理技术。重点章节讨论了基于深度学习的信道均衡器设计,特别是如何利用卷积神经网络(CNN)提取信道脉冲响应的特征,以实现比传统线性/非线性均衡器更优的误码率(BER)性能。 第五章:多天线系统中的空间复用与波束调度 本章专注于大规模MIMO系统的核心技术。内容包括空时处理(STBC/STTD)的优化、多用户MIMO(MU-MIMO)中的预编码(Precoding)技术,如迫分多址(PFMA)和基于信道互信息最大化的优化预编码。此外,详细分析了大规模MIMO中,如何在低复杂度的前提下实现高效的信道状态信息(CSI)反馈和量化方案,确保反馈误差对系统性能的影响最小化。 第三部分:面向特定应用场景的信号处理优化 本部分将理论与实际应用紧密结合,展示了信号处理技术在具体场景中如何实现性能的飞跃。 第六章:物联网(IoT)低功耗通信中的信号处理 针对海量设备、低速率、极低功耗的物联网需求,本章探讨了超窄带(UWB)和LoRa等技术的信号特点。重点关注如何在保证极低功耗的同时,设计出适应性强的脉冲检测和同步算法。研究内容包括脉冲的形态设计以优化多径环境下的分辨能力,以及基于事件驱动的信号采集策略,以延长设备电池寿命。 第七章:融合感知与通信(ISAC)的信号层挑战 随着雷达和通信技术的融合,ISAC系统对信号设计提出了新的挑战。《融合感知与通信的信号层挑战》分析了如何设计一种能同时满足高质量通信传输和高精度目标探测的波形。内容涉及双功能波形设计原则、雷达模糊区对通信调制的干扰抑制,以及如何利用共享的MIMO阵列实现资源的高效复用与调度。 第八章:实时性约束下的算法实现与系统优化 理论算法的落地依赖于高效的硬件实现。《实时性约束下的算法实现与系统优化》从数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵(FPGA)的角度,分析了前述复杂算法(如大规模矩阵求逆、迭代译码)的流水线设计、并行化策略和资源分配问题。本章通过具体的案例研究,量化了不同硬件架构在处理实时数据流时的延迟和功耗指标,为系统工程师提供了实用的设计指南。 --- 总结: 《高级通信系统中的多维度信号处理与优化》旨在打破单一信号处理分支的壁垒,通过对信道、编码、调制、多天线技术以及新兴应用场景的全面审视与深度剖析,提供一套系统化、前瞻性的理论与实践工具集。本书的内容深度足以支持博士级别的研究,其广度又足够指导实际系统工程的优化工作。它代表了当前信号处理领域向更高频谱效率、更低延迟、更强鲁棒性演进的集体智慧结晶。

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用户评价

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这本书给我最大的冲击,在于它对未来趋势的预判和前瞻性论述。它并没有沉溺于对现有成熟技术的详细介绍,而是大胆地将笔墨聚焦于那些尚处于研究前沿、充满争议和潜力的领域。例如,它对基于生成对抗网络(GANs)的语音重建模型的探讨,那种深入到网络结构设计和损失函数优化的细致分析,几乎等同于一篇高水平的会议论文集。更难能可贵的是,作者在展望未来的同时,并没有陷入空泛的口号式宣传,而是非常务实地指出了当前技术瓶颈的症结所在——比如数据稀疏性问题和模型的可解释性困境。这种既能仰望星空,又能脚踏实地的写作风格,极大地激发了我对下一步研究方向的思考。它不仅仅是一本学习资料,更像是一个同行间的高水平思想碰撞的记录,让我感觉自己像是参与了一场跨越时间与空间的学术研讨会,受益匪浅。

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坦白说,这本书的价值远超其定价。我常常在想,市场上充斥着大量同类主题的材料,但它们往往要么过于偏重理论的抽象而缺乏实际指导,要么过于关注软件实现而缺乏深厚的理论根基。这部作品成功地找到了一个近乎完美的平衡点。它的论述体系是如此的自洽和完整,以至于它为我构建了一个全新的知识框架。在阅读过程中,我发现自己对于过去在其他地方学到的零散知识点,都有了一种“终于串起来了”的豁然开朗的感觉。这种知识的整合与升华,才是真正的高价值所在。对于那些希望系统化提升自己在该领域专业水平的工程师和研究人员而言,这本书不应被视为“可选项”,而应被视为“必备项”。它不仅解答了当前的疑问,更重要的是,它教会了我如何以一种更批判、更深入的视角去审视和解决未来的技术挑战。它就像一盏指路的明灯,让我在知识的海洋中不再感到迷茫。

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从排版和图表的质量来看,出版方显然投入了极大的心血。这是我阅读技术书籍时一个常常被忽略,但又至关重要的体验点。很多专业书籍,内容再好,如果图表模糊不清、公式排版混乱,都会极大地影响阅读体验,甚至造成误解。然而,这部作品在这方面做到了近乎完美。所有的频谱图、波形图都采用了高对比度的配色方案,线条清晰锐利,即便是微小的细节也能被捕捉。那些复杂的数学推导过程,被精心组织在独立的代码块或推导框内,逻辑层次分明,每一步的依据都标注得清清楚楚。这使得那些原本枯燥的数学推演过程,读起来也变得流畅而富有节奏感。我特别喜欢它在关键定理和结论旁边设置的“应用实例”小节,这有效地弥合了理论与实践之间的鸿沟。它不仅仅是告诉你这个公式是什么,更重要的是告诉你,在实际的语音系统中,这个公式是如何被“激活”并发挥作用的,这种对用户体验的细致关怀,绝对是加分项。

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这本书的深度和广度,着实让我叹为观止。我以为它会局限于某一个特定的算法模型进行钻研,但事实是,它像一个全景式的画卷,将整个信号处理的生态系统都囊括其中。从时域分析到频域变换的理论基础,再到现代机器学习方法在语音增强中的应用,简直是一部浓缩的史诗。尤其是在探讨高阶统计模型与深度神经网络交叉融合的章节,作者展现了极其敏锐的洞察力。那些原本我以为需要查阅至少三本专业著作才能厘清的复杂关系,在这里被清晰地解构、对比和权衡。阅读这些章节时,我的笔记本上几乎被密密麻麻的批注所占据,每隔几页就得停下来,反复咀嚼其中的精妙之处。它要求读者具备一定的数学功底,但它的阐述方式又极具启发性,引导你去思考“为什么”而不是仅仅停留在“是什么”。这对于追求学术严谨性和技术前沿性的专业人士来说,无疑是一份无价的宝藏,它拓展了我对“带宽扩展”这一概念的认知边界,将其置于更宏大的信息论和感知科学的背景下进行审视。

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这部书的封面设计得非常引人注目,那种深邃的蓝色调和精妙的几何线条布局,立刻就能抓住眼球。我原本是抱着一种半信半疑的态度去翻阅的,毕竟“带宽扩展”这个主题听起来就充满了技术壁垒。然而,它的开篇部分却展现了一种令人惊喜的亲和力。作者并没有直接抛出复杂的公式和晦涩的理论,而是巧妙地通过一系列生动的案例和历史背景的铺陈,为读者构建了一个理解信号处理核心概念的坚实基础。我尤其欣赏它对早期语音编码技术的梳理,那种追根溯源的叙事方式,让读者能清晰地看到技术是如何一步步迭代和演进的。它不仅仅是在介绍一种技术,更像是在讲述一个关于人类如何不断突破感官极限的宏大故事。那种对细节的打磨,对逻辑链条的严密构建,让人感觉这不是一本冷冰冰的教科书,而是一位经验丰富的导师在耳边娓娓道来,充满了人文关怀。即便是对这个领域了解不深的新手,也能从中汲取到前所未有的信息量和阅读乐趣,为后续深入学习做好充分的心理和知识准备。

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