了得網研究生_數字音頻技術及應用

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數字音頻技術及應用
該商品所屬分類：研究生 -> 工學
【市場價】	193-280元
【優惠價】	121-175元
【作者】	謝明
【所屬類別】	圖書教材研究生/本科/專科教材工學
【出版社】	機械工業出版社
【ISBN】	9787111574118
【折扣說明】	一次購物滿999元台幣免運費+贈品一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
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內容介紹

開本：16開

紙張：膠版紙

包裝：平裝-膠訂

是否套裝：否

國際標準書號ISBN：9787111574118

叢書名：普通高等教育電子信息類規劃教材

作者：謝明

出版社：機械工業出版社

出版時間：2017年08月

編輯推薦

配套資源：電子教案
本書特色：
★ 本教材注重數字音頻技術領域中經典的基本知識、基本理論，刪減一些比較陳舊落後的技術知識，同時補充一些反映學科*發展水平的重要研究成果，在加強問題討論方面進行有益的探索，力求把小結和習題部分作為培養學生創新精神和實踐能力的舞臺，有利於學生的主動學習和主動發展。習題部分的設計要注重學生的探究活動、實踐體驗和合作交流，同時要兼顧到學生的個性差異以及不同層次學生的不同需要。
★ 教材注重理論緊密聯繫實際，不僅有基礎理論，還有基本原理和實際繫統應用，可讀性好，可教性高。
★ 本書對涉及的基本原理都有整個推導過程，學生可以在課後對這些基礎內容自行預習和復習，課堂上教師可以在基本原理基礎上進行深入課題的討論，實現翻轉課堂的教學形式。

本書配套授課電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費注冊、審核通過後下載，或聯繫編輯索取（微信：15910938545 ，QQ：2681679180，email：2681679180@qq.com，電話：010-88379739）另外，為方便任課教師進行交流，提供電氣信息類教師QQ交流群： 33811098，歡迎加入！

配套資源：電子教案
本書特色：
★ 本教材注重數字音頻技術領域中經典的基本知識、基本理論，刪減一些比較陳舊落後的技術知識，同時補充一些反映學科*發展水平的重要研究成果，在加強問題討論方面進行有益的探索，力求把小結和習題部分作為培養學生創新精神和實踐能力的舞臺，有利於學生的主動學習和主動發展。習題部分的設計要注重學生的探究活動、實踐體驗和合作交流，同時要兼顧到學生的個性差異以及不同層次學生的不同需要。
★ 教材注重理論緊密聯繫實際，不僅有基礎理論，還有基本原理和實際繫統應用，可讀性好，可教性高。
★ 本書對涉及的基本原理都有整個推導過程，學生可以在課後對這些基礎內容自行預習和復習，課堂上教師可以在基本原理基礎上進行深入課題的討論，實現翻轉課堂的教學形式。

本書配套授課電子課件，需要的教師可登錄www.cmpedu.com免費注冊、審核通過後下載，或聯繫編輯索取（微信：15910938545 ，QQ：2681679180，email：2681679180@qq.com，電話：010-88379739）另外，為方便任課教師進行交流，提供電氣信息類教師QQ交流群： 33811098，歡迎加入！

內容簡介

本書從基礎理論到專業知識，從基本原理到實際繫統和仿真設計，從簡單到復雜，深入淺出、圖文並茂、有案有例、繫統地介紹了音頻信息處理的基礎理論、基本方法和簡要算法。本書共有十章，包括緒論、音頻信息處理與識別繫統、音頻信息采集與數字化、音頻信息變換、音頻信息編碼、音頻信息濾波、音頻信息增強、音頻信息的信噪分離、音頻信息的分割與合成、音頻信息的編輯。
本書可以作為從事通信與信息工程、信號與信息處理、信息技術與電子工程、計算機網絡與多媒體技術、自動化與智能化、生物醫學工程等方面的教學、科研、工程、技術人員學習參考，也可作為大專院校相關專業的本科和研究生教材。

目錄
前言1
第1章緒論4
1.1.序言4
1.2.聲學基礎6
1.3.人類聽覺感知基礎10
1.3.1.人類聽覺感知繫統10
1.3.2.人類聽覺感知的特性12
1.3.3.人類聽覺感知效應13
1.3.4.人類聽覺感知力與評價14
1.4.音頻信息處理理論與技術14
1.5.本章小結16
第2章音頻信息處理與識別繫統18
2.1.音頻信息處理與識別繫統結構18目錄
前言1
第1章緒論4
1.1.序言4
1.2.聲學基礎6
1.3.人類聽覺感知基礎10
1.3.1.人類聽覺感知繫統10
1.3.2.人類聽覺感知的特性12
1.3.3.人類聽覺感知效應13
1.3.4.人類聽覺感知力與評價14
1.4.音頻信息處理理論與技術14
1.5.本章小結16
第2章音頻信息處理與識別繫統18
2.1.音頻信息處理與識別繫統結構18
2.2.音頻信息處理與識別硬件繫統19
2.3.音頻信息處理與識別軟件繫統21
2.4.音頻信息處理軟件繫統23
2.5.音頻信息識別軟件繫統24
2.6.本章小結26
第3章音頻信息采集與數字化28
3.1.概述28
3.2.聲音傳感器28
3.3.前置放大器31
3.4.A／D模數轉換器35
3.5.音頻信息采樣39
3.5.1.等間隔周期的線性采樣40
3.5.2.非等間隔非周期的非線性采樣43
3.6.音頻信息量化45
3.6.1.等間隔線性量化函數45
3.6.2.非等間隔非線性量化函數46
3.6.3.非等間隔自適應量化函數47
3.7.音頻信息的描述48
3.7.1.時間域描述48
3.7.2.頻率域描述49
3.7.3.軟件域描述49
3.8.音頻信息文件格式49
3.9.本章小結51
第4章音頻信息變換55
4.1.正交變換55
4.2.傅裡葉變換56
4.2.1.一維連續傅立葉變換56
4.2.2.二維連續傅立葉變換57
4.2.3.一維離散傅立葉變換57
4.2.4.二維離散傅立葉變換58
4.2.5.矩陣與快速傅立葉變換59
4.2.6.快速傅裡葉變換60
4.2.7.傅立葉變換的性質61
4.3.餘弦變換63
4.3.1.一維連續餘弦變換63
4.3.2.二維連續餘弦變換64
4.3.3.一維離散餘弦變換64
4.3.4.二維離散餘弦變換65
4.3.5.矩陣與快速餘弦變換66
4.4.沃爾什變換68
4.4.1.一維沃爾什變換68
4.4.2.二維沃爾什變換72
4.4.3.快速沃爾什變換。73
4.4.4.沃爾什變換的性質74
4.5.哈爾變換77
4.5.1.一維哈爾變換77
4.5.2.二維哈爾變換80
4.5.3.哈爾函數的性質81
4.5.4.快速哈爾變換81
4.6.Gabor變換83
4.6.1.一維連續Gabor變換83
4.6.2.一維連續Gabor變換的另一種形式85
4.6.3.一維離散Gabor變換86
4.6.4.二維連續Gabor變換86
4.6.5.二維離散Gabor變換87
4.6.6.Gabor變換的性質87
4.7.小波變換88
4.7.1.一維連續小波變換89
4.7.2.一維離散小波變換92
4.7.3.二維連續小波變換94
4.7.4.二維離散小波變換95
4.7.5.快速小波變換95
4.7.6.小波變換的性質96
4.8.KL變換98
4.8.1.KL變換98
4.8.2.KL變換的性質100
4.9.希爾伯特變換100
4.9.1.連續信號的Hilbert變換100
4.9.2.離散信號的Hilbert變換102
4.10.本章小結103
第5章音頻信息編碼106
5.1.概述106
5.2.霍夫曼編碼106
5.3.仙農-範諾編碼110
5.4.算數編碼113
5.5.行程編碼116
5.6.LZW編碼117
5.7.餘弦變換編碼120
5.8.小波變換編碼122
5.9.矢量量化編碼124
5.10.預測編碼127
5.11.PCM編碼130
5.12.子帶編碼131
5.13.國際編碼標準132
5.14.本章小結135
第6章音頻信息濾波140
6.1.概述140
6.2.低通濾波141
6.2.1.理想低通濾波141
6.2.2.指數低通濾波142
6.2.3.梯形低通濾波143
6.2.4.高斯低通濾波144
6.2.5.巴特沃爾斯低通濾波145
6.3.高通濾波145
6.3.1.理想高通濾波145
6.3.2.指數高通濾波147
6.3.3.梯形高通濾波148
6.3.4.高斯高通濾波149
6.3.5.巴特沃爾斯高通濾波150
6.4.帶通濾波150
6.4.1.理想帶通濾波150
6.4.2.指數帶通濾波152
6.4.3.梯形帶通濾波153
6.4.4.高斯帶通濾波154
6.4.5.巴特沃爾斯帶通濾波155
6.5.帶阻濾波156
6.5.1.理想帶阻濾波156
6.5.2.指數帶阻濾波157
6.5.3.梯形帶阻濾波159
6.5.4.高斯帶阻濾波159
6.5.5.巴特沃爾斯帶阻濾波160
6.6.梳狀濾波161
6.6.1.理想梳狀濾波161
6.6.2.指數梳狀濾波161
6.6.3.梯形梳狀濾波162
6.6.4.高斯梳狀濾波162
6.6.5.巴特沃爾斯梳狀濾波163
6.7.頻域濾波器的參數164
6.8.復原濾波166
6.9.時域濾波169
6.9.1.均值濾波169
6.9.2.中值濾波170
6.9.3.微分濾波171
6.9.4.積分濾波172
6.9.5.微分積分濾波172
6.9.6.線性組合濾波173
6.9.7.高斯-拉普拉斯濾波173
6.9.8.Gabor濾波174
6.10.卡爾曼濾波174
6.10.1.卡爾曼濾波175
6.10.2.擴展的卡爾曼濾波176
6.11.本章小結178
第7章音頻信息增強181
7.1.概述181
7.2.時間域增強181
7.2.1.加減增強181
7.2.2.乘除增強182
7.2.3.線性增強182
7.2.4.指數增強182
7.2.5.對數增強183
7.2.6.冪函數增強183
7.2.7.高斯增強183
7.2.8.巴特沃爾斯增強183
7.2.9.平滑增強184
7.2.10.銳化增強184
7.3.頻率域增強185
7.3.1.加減增強185
7.3.2.乘除增強185
7.3.3.線性增強186
7.3.4.指數增強186
7.3.5.對數增強186
7.3.6.冪函數增強187
7.3.7.高斯增強187
7.3.8.巴特沃爾斯增強187
7.3.9.平滑增強187
7.4.直方圖增強189
7.4.1.概率統計直方圖189
7.4.2.時域幅度直方圖增強190
7.5.模式增強196
7.5.1.加減增強197
7.5.2.乘除增強197
7.5.3.線性增強197
7.5.4.指數增強198
7.5.5.對數增強198
7.5.6.冪函數增強198
7.5.7.高斯增強199
7.5.8.巴特沃爾斯增強199
7.5.9.平滑增強199
7.5.10.銳化增強200
7.5.11.微分銳化增強200
7.5.12.微分積分銳化增強200
7.6.特殊效果增強200
7.6.1.延時增強201
7.6.2.回聲增強回聲201
7.6.3.混響增強203
7.6.4.調制增強205
7.7.本章小結207
第8章音頻信息的信噪分離208
8.1.概述208
8.2.時間域分離208
8.2.1.微分信噪分離208
8.2.2.積分信噪分離209
8.3.頻率域分離209
8.3.1.高通濾波譜減信噪分離210
8.3.2.低通濾波譜減信噪分離210
8.3.3.帶阻濾波譜減信噪分離210
8.4.變換域信噪分離211
8.4.1.直方圖變換信噪分離211
8.4.2.Gabor變換信噪分離212
8.4.3.小波變換信噪分離214
8.5.噪聲對消215
8.5.1.噪聲模型216
8.5.2.噪聲對消220
8.5.3.RLSE算法224
8.6.本章小結225
第9章音頻信息的分割與合成228
9.1.概述228
9.2.端點檢測的分割228
9.2.1.功率譜單閾值法229
9.2.2.局部小平均功率法230
9.2.3.功率譜雙峰谷點法232
9.2.4.功率譜多峰谷點法234
9.3.包絡檢測的分割236
9.3.1.檢波法包絡檢測237
9.3.2.低通濾波法包絡檢測238
9.3.3.極值定理法包絡檢測240
9.3.4.包絡檢測目標分割244
9.4.Gabor濾波和變換的分割244
9.4.1.Gabor濾波的目標信息分割245
9.4.2.Gabor變換的目標信息分割246
9.5.小波變換的分割247
9.6.幅度合成249
9.6.1.加性合成249
9.6.2.乘性合成250
9.6.3.綜合合成250
9.6.4.調制合成251
9.6.5.卷積合成251
9.7.頻率合成252
9.7.1.加性合成252
9.7.2.乘性合成252
9.7.3.綜合合成253
9.7.4.卷積合成253
9.8.變換合成254
9.8.1.對數變換合成254
9.8.2.Gabor變換合成255
9.8.3.小波變換合成255
9.9.本章小結255
第10章音頻信息的編輯258
10.1.概述258
10.2.線性編輯258
10.3.非線性編輯260
10.4.算術編輯262
10.5.本章小結271

前言

聲音，自從宇宙形成以來，就形成於宇宙，就存在於宇宙。不過，那些聲音是自然聲，例如風聲、雨聲、雷電聲；浪聲、水聲、爆炸聲等。聲音，自從動物形成以來，就產生於動物界，就存在於動物界。一些聲音是動物聲，例如鳴叫、會話、歌唱、運動聲等。一些聲音是人類聲，例如語音、歌聲、讀書聲；笑聲、哭聲、呼叫聲等。還有一些聲音是人造聲，例如樂音、鐘聲、機器聲等。
聲音的感知、傳輸、處理、識別、存儲，自從動物形成以來，就產生於動物界，就存在於動物界。早的，也是原始的聲音感知，是動物的聲音傳感細胞、組織或器官。早的，也是原始的聲音傳輸，是動物的發聲細胞、組織或器官。早的，也是原始的聲音處理，是動物的神經細胞、組織、器官或大腦。早的，也是原始的聲音識別，也是動物的神經細胞、組織、器官或大腦。聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲的能力，隨著動物的進化、進步、升級而增強。人類是進化、進步快、級別的動物，具有強的聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲的能力。聲音，自從宇宙形成以來，就形成於宇宙，就存在於宇宙。不過，那些聲音是自然聲，例如風聲、雨聲、雷電聲；浪聲、水聲、爆炸聲等。聲音，自從動物形成以來，就產生於動物界，就存在於動物界。一些聲音是動物聲，例如鳴叫、會話、歌唱、運動聲等。一些聲音是人類聲，例如語音、歌聲、讀書聲；笑聲、哭聲、呼叫聲等。還有一些聲音是人造聲，例如樂音、鐘聲、機器聲等。
聲音的感知、傳輸、處理、識別、存儲，自從動物形成以來，就產生於動物界，就存在於動物界。早的，也是原始的聲音感知，是動物的聲音傳感細胞、組織或器官。早的，也是原始的聲音傳輸，是動物的發聲細胞、組織或器官。早的，也是原始的聲音處理，是動物的神經細胞、組織、器官或大腦。早的，也是原始的聲音識別，也是動物的神經細胞、組織、器官或大腦。聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲的能力，隨著動物的進化、進步、升級而增強。人類是進化、進步快、級別的動物，具有強的聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲的能力。
迄今為止，早的原始的聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲，仍然存在於動物界，進行於動物界。但是，隨著宇宙的進化，動物界的發展，人類世界和人類社會的快速進步和高速發展，與時俱進的現實化和現代化，早的原始的聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲已經不能適應宇宙的進化，已經不能適應人類世界和人類社會的進步和發展。人類需要高深的理論、先進的方法、高級的手段、嶄新的設施進行聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲，去適應世界的變革，去滿足社會的需求，去解決社會的問題，去維繫人類的生成。因此，聲音感知、傳輸、處理、識別、存儲的研究具有不可缺少的重大的理論意義和社會價值。
音頻信息感知、傳輸、處理、識別、存儲，早的恐怕要算是1876年3月10日美籍英國人亞歷山大•格雷阨姆•貝爾（Alexander Graham Bell）發明的貝爾電話（Bell Telephone）。貝爾電話是把聲音轉換成音頻電信號，音頻電信號通過金屬線從電話發送端傳輸到電話接收端，在電話接收端，再把音頻電信號轉換成聲音。貝爾電話包含了音頻信息的感知和傳輸功能，但還沒有音頻信息處理和識別功能。貝爾電話也是早的有線通信繫統（Cable Communication）。後來，貝爾電話經過不斷的研究、改進、創新，發展成了當代的電信網絡電話和電信網絡通信（Telecommunication）。如今的電信網絡電話和通信具有高級先進的聲電轉換和電聲轉換，強大的智能化的音頻信息傳輸、處理、識別、存儲功能。貝爾有線電話也發展成了當代的無線電話（Wireless Phone）和移動電話（Mobile Phone）。如今，移動電話比電信電話功能更強大，智能化程度更高。盡管當代的電信電話和移動電話非常先進，非常高級，非常智能化，但是，它們仍然需要繼續研究，不斷創新，向前發展，更先進更智能地滿足人類更高更多更美好的需求。
音頻信息存儲，早的恐怕要算是1877年8月15日美國人托馬斯•阿爾瓦•愛迪生（Thomas Alva Edison）發明的留聲機（Gramophone）和唱片（Microgroove）。愛迪生留聲機是把聲音轉換成波形軌道存儲在介質唱片上，被稱為留聲，即錄音。回放時再從介質唱片上讀取軌道波形轉換成聲音，被稱為放聲，或放唱。愛迪生留聲機隻有聲音的存/取功能，還沒有聲音的傳輸、處理和識別功能。愛迪生留聲機當時也被稱為說話機。後來，愛迪生留聲機經過不斷的研究、改進、創新，發展成了當代的有線無線電聲音視網絡繫統。如今的有線無線電聲音視網絡繫統具有高級先進的聲電轉換和電聲轉換，強大的智能化的音頻信息傳輸、處理、識別、存儲功能。盡管當代的電聲音視繫統非常先進，非常高級，非常智能化，但是，它們仍然需要繼續研究，不斷創新，向前發展，更先進更智能地滿足人類更高更多更美好的需求。
隨著人類的進步和社會的發展，人們對音頻信息的感知、傳輸、處理、識別、存儲的需求越來越多，要求越來越高。當前，海量音頻信息感知的速度、精度、靈敏度、分辨率、質量、自動化程度、智能化程度等還不夠高，海量音頻信息的傳輸、處理、識別的速度、精度、效率、自動化程度、智能化程度等還不夠高，海量音頻信息的存儲空間和存儲容量還不夠大，存取的速度、自動化程度、智能化程度等還不夠高。因此，音頻信息感知、傳輸、處理、識別、存儲的新理論、新方法、新技術、新工藝、新設備的探索、研究、創新、開發不能停滯不前，需要繼續不斷的努力。音頻信息的感知、傳輸、處理、識別、存儲中，音頻信息的感知和存儲是音頻信息的源頭和尾閭，音頻信息的識別是終極目標，音頻信息處理是實現終極目標的關鍵，音頻信息傳輸是連接音頻信息感知、處理、識別、存儲的橋梁。因此音頻信息處理的研究是必不可少，非常重要、非常關鍵的。
音頻信息的采集、傳輸、處理、識別、制作等的理論與技術廣泛應用於人類社會的各個方面。可以說，隻要有聲音的時間、地點、場合、領域，都需要音頻信息處理與識別。例如人，隻要不是聾子，隻要沒睡著，耳和大腦都在接收、處理、識別音頻信息。在空間科學領域，包括航天、航空，需要進

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