Signals and Systems for Speech and Hearing

出版者:Academic Press

作者:Stuart Rosen

页数:340

出版时间:1991-01-01

价格:USD 57.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780125972314

具体描述

This novel book introduces speech and hearing sciences students to the principles of "signal" and "system" analysis. Beginning with an examination of what signals and systems are, the book develops a thorough background from which many of the most important issues in speech and hearing can be tackled. Numerous illustration

Key Features

* The first dedicated text on this subject

* Presents techniques for speech and hearing analysis and experiments

* Contains minimal mathematics in describing a highly technical field

* An introductory text for students in speech, hearing and psychology

用户评价

这本《Signals and Systems for Speech and Hearing》的书，说实话，内容组织得非常新颖，尤其是在介绍信号处理基础概念时，作者似乎有一种将抽象理论与实际听觉感知无缝连接的魔力。我记得刚开始看的时候，还担心那些傅里叶变换、Z变换之类的数学工具会让我望而却步，但作者的处理方式极其巧妙，他们总是先抛出一个与听力相关的实际问题——比如为什么我们能分辨出不同乐器的音色，或者噪音是如何影响言语可懂度的——然后再引入相应的数学工具来解释这些现象。这种自下而上的教学法，极大地减轻了我的学习负担。书中对语音信号的时域和频域分析给出了非常详尽的图示和案例，清晰地展示了共振峰如何随时间变化，以及这些变化如何对应到我们对元音的感知上。特别是关于听觉神经编码的章节，作者结合了生理学的最新研究，构建了一个非常可信的声学模型，让我对人耳的复杂性有了全新的认识。唯一的遗憾是，对于某些更高级的非线性系统和自适应滤波技术，似乎介绍得略显保守，可能是为了保持对初学者的友好性，但对于有一定背景的读者来说，可能需要查阅其他参考资料来补充这部分深度。总而言之，这是一本极佳的入门教材，它成功地架起了纯粹的信号处理理论和生物声学应用之间的桥梁，阅读体验非常流畅且富有启发性。

阅读这本教材给我最大的感受是其严谨的学术态度，它几乎没有引入任何过于口语化或“接地气”的类比来稀释理论的纯粹性。作者坚持用最精确的数学语言来定义每一个概念，从定义到定理，再到证明，逻辑链条环环相扣，几乎没有给出任何“你懂的”的含糊地带。这种风格非常适合需要通过严格学术训练来打下扎实基础的研究生或工程师。书中对脉冲响应、转移函数以及卷积积分的讲解，简直是教科书级别的范例，我甚至把它当作复习和准备面试的参考手册。然而，这种极致的严谨性也带来了一个副作用：学习曲线非常陡峭。对于那些希望通过这本书快速上手处理实际音频问题的初学者来说，可能会感到挫败。很多时候，你需要花费数倍的时间去消化一个章节的数学推导，才能真正理解它在声学上意味着什么。我个人认为，如果能在关键的数学概念之后，穿插更多具有实际操作意义的、甚至是略带“黑箱”性质的工程实例，来作为理论的锚点，这本书的普适性会大大增强。目前来看，它更偏向于培养理论家的摇篮，而非一线实践者的工具箱。

这本书在对待“系统”这个核心概念的处理上，显得有些……过于传统和教条化。它花了大量的篇幅来构建经典的线性时不变（LTI）系统的框架，来解释我们对声音的感知。诚然，LTI模型是信号处理的基石，理解它至关重要。但是，当我们真正面对现实世界中的听觉系统时，会发现它远比LTI模型复杂得多——听觉系统本身就是高度非线性的，动态范围极大，并且具有显著的自适应性。书中对这些非线性效应的讨论，大多集中在几个简短的章节，点到为止，显得有些力不从心。比如，对响度感知和掩蔽效应的深入分析，就明显感觉是硬塞进去的补充材料，缺乏与前面LTI理论的有机结合。我期待看到更多关于自适应滤波器在处理非平稳语音信号中的应用，或者至少是对听觉神经元放电模式的更深入的建模，这些内容似乎被故意轻描淡写了。这使得这本书在“Speech and Hearing”这个应用层面上，更像是一本优秀的“Signals and Systems”教材的应用案例集，而不是一本真正将两者深度融合的专著。对于追求前沿听觉建模的读者来说，这本书提供的理论深度略显不够。

我必须承认，这本书的排版和图表设计是业界的一股清流。在许多理工科书籍充斥着晦涩难懂的纯文本和简陋的黑白线条图时，《Signals and Systems for Speech and Hearing》在视觉上传达信息的方式堪称典范。色彩的运用恰到好处，比如用不同的颜色区分时域和频域的表示，用高亮和阴影来强调关键的滤波器的特性曲线。这对于理解那些原本就复杂的频谱图和波形叠加过程，起到了立竿见影的帮助。清晰的图示让很多原本需要花费大量时间去推导和想象的过程，变得一目了然。这种对用户体验的关注，体现了作者团队对教学质量的重视。例如，在解释如何使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）时，书中不仅给出了详细的数学推导，更配上了从原始语音波形逐步简化到特征向量的完整流程图，每一步的意义都标注得清清楚楚。这种“所见即所得”的教学方法，极大地提高了学习效率。不过，如果非要挑剔的话，偶尔会出现图注与正文描述略有出入的情况，可能是在后续修订中没有完全保持一致，但这并不影响整体的阅读体验。

说实话，这本书的篇幅和深度，对于一个刚接触这个交叉领域的学生来说，简直是“量贩式”的知识倾销，优点和缺点都非常突出。它的知识密度高到令人窒息，几乎每一页都有新的术语和公式涌现。我花了好大力气才跟上作者的思路，尤其是关于语音生成的声道模型部分，涉及到的偏微分方程和声学阻抗的概念，即便是翻阅了许多参考书，才勉强理解了其背后的物理意义。不过，这本书的优点在于其覆盖面的广度，它似乎想把从声带振动模型到耳蜗响应的所有关键环节都囊括进来。对于那些追求“一本书搞定所有”的读者，这本书无疑提供了坚实的理论框架。然而，这种广度也牺牲了深度。例如，在讨论现代数字听力设备（如高级助听器或人工耳的信号处理算法）时，作者往往只停留在理论描述的层面，缺乏具体的工程实现细节和代码示例，这使得我们很难直接将学到的知识转化为实际可操作的算法。对我个人而言，更倾向于那些专注于某个特定主题，然后深入挖掘其数学本质和工程应用的著作。这本书更像是一部百科全书式的参考手册，而非一本细致入微的“操作指南”。它适合那些需要快速建立宏观认知，但对于具体实现路径不那么在意的研究人员。