Discrete-Time Speech Signal Processing pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:Prentice Hall PTR

作者:Thomas F. Quatieri

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2001-11-08

價格:USD 100.00

裝幀:Paperback

isbn號碼:9780132429429

叢書系列:

圖書標籤:

• 語音
• 聲學
• 科普
• 語音信號處理
• 離散時間信號處理
• 數字信號處理
• 通信信號處理
• 信號分析
• 語音識彆
• 語音編碼
• 濾波器設計
• 傅裏葉變換
• 小波變換

語音信號處理基礎：從模擬到數字的飛躍 本書聚焦於語音信號處理領域的核心原理與實踐，旨在為讀者提供一個全麵且深入的理解框架，涵蓋從聲學基礎到現代數字信號處理技術的關鍵環節。本書內容緊密圍繞語音信號的産生、采集、量化、特徵提取、分析與閤成展開，特彆強調理論知識與工程應用的結閤。 第一部分：語音的物理基礎與感知模型 第1章：人聲的産生與聲學基礎 本章詳細闡述瞭人類發聲器官的解剖結構及其協同工作機製。首先，深入探討瞭肺部驅動、喉部聲帶振動（基頻的産生）和聲道（口腔、鼻腔、咽腔）的共振特性，這是語音聲學的基礎。我們將引入聲帶振動模型，如倒置Lumped-Element模型，分析其周期性和非綫性對音色的影響。隨後，重點介紹聲道係統的聲學特性，包括共振峰（Formants）的形成機製及其與元音識彆的關係。我們將使用傅裏葉變換的視角來剖析語音信號的頻譜結構，區分元音、輔音的聲學差異，特彆是周期性噪聲（清音）與周期性激發（濁音）的頻譜特徵。 第2章：語音信號的感知與聽覺模型 本章深入研究人類聽覺係統如何感知和解釋語音信號。我們從心理聲學（Psychoacoustics）的角度齣發，介紹聽覺閾值、響度、音高感和音色感的物理基礎。關鍵內容包括：人耳對不同頻率的敏感度差異，引入等響度麯綫（Equal-loudness contours）和掩蔽效應（Masking Effects）。我們重點討論臨界帶寬（Critical Bandwidth）的概念，以及將其應用於語音編碼和感知加權濾波的設計。此外，本章還會介紹基於時間-頻率分析的聽覺通路模型，解釋大腦如何從復雜的聲學輸入中分離齣語音信息。 第二部分：語音信號的數字化與預處理 第3章：模擬語音到數字語音的轉換 本章詳述將連續的模擬語音信號轉化為離散數字信號的關鍵步驟。詳細介紹采樣定理（Nyquist-Shannon Sampling Theorem）在語音處理中的應用，討論采樣率的選擇對信號保真度的影響。隨後，深入講解量化過程，包括均勻量化和非均勻量化（如$mu$-law和A-law壓縮），這些技術是現代語音通信係統（如PSTN）的基礎。本章還將覆蓋量化噪聲的分析與抑製，為後續的數字處理奠定堅實基礎。 第4章：語音信號的預處理與端點檢測 在進行復雜的分析之前，信號需要經過適當的預處理。本章聚焦於噪聲抑製、預加重（Pre-emphasis）和去加重（De-emphasis）技術。預加重如何提升高頻部分的信噪比，增強輔音信息。核心內容是語音端點檢測（Voice Activity Detection, VAD），介紹基於能量、過零率以及更先進的統計模型的檢測算法，確保後續處理隻針對實際的語音段。此外，本章還將涉及短時傅裏葉分析（STFT）的原理，包括窗函數（如Hamming, Hanning）的選擇及其對時頻分辨率的影響。 第三部分：時域與頻域特徵提取 第5章：時域分析與基頻估計 本章側重於從時域信號中直接提取語音參數。重點分析短時自相關函數（Short-Time Autocorrelation Function, STACF）的性質，及其與綫性預測編碼（LPC）的內在聯係。基頻（Pitch/F0）的精確估計是濁音分析的核心。本章詳細比較瞭多種F0估計算法，包括基於自相關函數的方法（如AR-PITCH），倒頻分析（Cepstral Analysis）在F0分離中的優勢，以及更魯棒的基於峰值檢測和平均互信息（Average Mutual Information, AMI）的算法。 第6章：綫性預測編碼（LPC）與聲譜包絡估計 綫性預測編碼是語音處理中最重要的參數化技術之一。本章深入探討瞭LPC模型的數學基礎，即如何用一個有限階的綫性濾波器逼近聲道係統傳遞函數。詳細介紹Durbin-Levinson算法求解LPC係數，並討論瞭如何利用這些係數（倒譜係數或LPC譜包絡）來描述元音的共振峰結構。本章還將介紹LPC譜的倒譜域錶示及其在語音識彆中的應用。 第7章：梅爾頻率倒譜係數（MFCC）及其變體 MFCC是當前應用最廣泛的語音特徵之一。本章係統闡述瞭MFCC的完整提取流程：首先，通過模擬人耳聽覺特性的梅爾刻度濾波器組設計；其次，能量計算與對數變換；最後，離散餘弦變換（DCT）的應用。本章對比瞭標準MFCC、Rasta-PLP等特徵的優缺點，並探討瞭如何計算這些特徵的一階和二階導數（動態特徵）以捕獲語音的時變信息。 第四部分：語音閤成與編碼 第8章：參數語音閤成技術 本章探討如何利用提取的語音參數來生成聽起來自然的語音。詳細介紹基於共振峰的閤成方法，以及最主流的基於綫性預測的源-濾波模型（Source-Filter Model）。重點分析激勵源（聲帶脈衝、噪聲源）的建模，以及如何通過調整F0、LPC係數和能量來控製閤成語音的音高、音色和情感。本章還會簡要介紹早期風格閤成（Formant Synthesis）的局限性。 第9章：綫性預測編碼（LPC）與語音壓縮 本章從數據壓縮的角度審視LPC技術。深入講解全激勵綫性預測（F-LPC）和殘差激勵綫性預測（CELP）編碼器的基本結構。重點分析如何對LPC係數、F0和殘差信號進行高效的量化和編碼，以最小化比特率。討論CELP如何在保證可懂度的前提下實現低碼率編碼，這是現代語音編解碼器（如GSM/AMR）的核心技術。 第五部分：高級分析與應用背景 第10章：語音信號的基頻與共振峰的精確分離 本章集中討論在復雜背景下，如何魯棒地分離基頻和共振峰。除瞭時域和倒頻域的方法外，還將介紹基於譜分析的共振峰追蹤技術，例如峰值追蹤算法（Peak picking）。對於F0，將探討利用小波變換（Wavelet Transform）在多分辨率分析中進行分離的潛力，特彆是在處理非穩態語音段時的方法。 第11章：語音信號處理在識彆係統中的定位 本章為後續的語音識彆和說話人識彆奠定基礎，但本書不會深入涉及復雜的識彆算法（如HMM或深度學習模型）。重點在於解釋語音特徵（如MFCC）如何被映射到特定的聲學模型單元（如音素或三音素）。本章還會討論聲學特徵的均值和方差歸一化（Normalization）在提高係統魯棒性中的重要作用，以及語種和說話人歸一化方法的原理概述。 本書通過嚴謹的數學推導、清晰的信號流程圖和豐富的工程實例，確保讀者不僅理解“如何做”，更能理解“為什麼這樣做”，為從事高級語音技術研究或工程開發打下堅實的理論和實踐基礎。

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