Speech Separation By Humans And Machines pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Divenyi, Pierre (EDT)

出品人:

页数:319

译者:

出版时间:

价格:1475.60元

装帧:HRD

isbn号码:9781402080012

丛书系列:

图书标签:

科技
心理学
语音分离
语音增强
机器学习
深度学习
信号处理
音频处理
人机交互
语音识别
模式识别
人工智能

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具体描述

The "cocktail-party effect" -- the ability to focus on one voice

in a sea of noises -- is a highly sophisticated skill that is usually

effortless to listeners but largely impossible for machines.

Investigating and unraveling this capacity spans numerous fields

including psychology, physiology, engineering, and computer science.

All these perspectives are brought together in this volume which, for

the first time, provides a comprehensive and authoritative discussion

of our understanding of how humans separate speech, and the state

of the art in approaching these abilities with machines.

This material is drawn from an October 2003 workshop, sponsored by the

National Science Foundation, on speech separation. Leading

authorities from around the world were invited to present their

perspectives and discuss the points of contact to other perspectives.

The result is a clear and uniform overview of this problem, and a

primer in what is emerging as an important, active and successful area

for the development of new techniques and applications.

Chapters include historical and current summaries of relevant research

in experimental science and engineering, along with more in-depth

descriptions of several of the most exciting current research projects

and techniques, including the latest experimental results

illuminating how listeners organize the mixtures of sound they hear,

and the most powerful and successful signal processing and machine

learning techniques for the separation of real-world recordings of

sound mixtures by one or more microphones.

There is no comparable collection that seeks to bring together the

underlying experimental science and the wide variety of technical

approaches to give an integrated picture of the problem and solutions

to speech separation.

好的，这是一份关于《Speech Separation By Humans And Machines》的图书简介，它侧重于该领域内的关键技术、历史发展和未来挑战，而不涉及该特定书籍的具体内容。图书主题：语音分离技术：从人耳到机器智能的深度探索引言：声音世界的重构与解析在日常的听觉体验中，我们不断地与复杂的声景共存：咖啡馆里的交谈声、街道上的车流噪音、广播中的音乐与人声交织。然而，人类大脑却能出色地完成一项看似简单实则极其复杂的任务——将这些混合的声音流精准地分离成独立的声源，特别是将目标人物的语音从背景噪音和多说话人对话中提取出来。这项能力不仅是人类感知的核心组成部分，也是现代信号处理和人工智能领域亟待攻克的重大挑战。本书旨在深入探讨语音分离（Speech Separation）领域的核心原理、技术演进及其在现实世界中的应用。我们聚焦于理解人类听觉系统的分离机制，并以此为启发，系统地梳理和评估当前机器智能在解决这一难题时所采用的各种先进方法。第一部分：听觉的奥秘与信号处理基础语音分离的基石在于对声音的物理特性和人类处理机制的深刻理解。本部分将首先建立坚实的理论基础。 1. 声音的物理本质与混合模型：我们从声学角度审视语音信号的产生和传播。重点讨论时域、频域以及时频域（如短时傅里叶变换STFT）中的信号表示。语音混合过程通常被建模为源信号的叠加，我们详细分析不同混合场景（如同时发声、时间交错）下的数学描述。 2. 人类听觉皮层的分离策略：人类如何实现“鸡尾酒会效应”？我们将探讨心理声学和神经科学的研究成果，了解双耳听觉如何利用时间差（ITD）和强度差（ILD）进行空间定位和分离。同时，研究侧重于皮层如何利用声纹特征、发音节奏和语义上下文进行“基于模式的竞争”和“焦点追踪”。这部分内容为后续的机器模型设计提供了重要的生物启发。 3. 传统信号处理方法的回顾：在机器学习兴起之前，语音分离主要依赖于精巧的信号处理算法。我们将回顾并深入分析盲源分离（BSS）的经典方法，特别是独立成分分析（ICA）在解决非受限混合问题上的理论局限与实际应用。此外，对基于时频掩蔽（Time-Frequency Masking）的传统方法，如基于幅度或幅度/相位分离的技术，进行详尽的梳理，明确其在特定噪声环境下（如加性噪声）的表现。第二部分：机器学习驱动的语音分离革命随着深度学习的崛起，语音分离领域经历了范式转变。机器模型开始模仿甚至超越传统方法的性能极限。 1. 深度学习基础与特征工程：本部分概述了用于语音处理的核心神经网络架构，包括循环神经网络（RNNs，特别是LSTMs和GRUs）、卷积神经网络（CNNs）以及它们在处理序列数据上的优势。重点讨论特征表示，例如梅尔频率倒谱系数（MFCCs）或更精细的线性预测谱，以及如何将其有效地输入到深度模型中。 2. 基于深度学习的分离范式：我们详细区分当前主流的深度分离框架：掩蔽法 (Masking-based Methods)：这是最流行的范式。模型学习预测一个理想的掩蔽（如理想二值掩蔽 IBM 或理想时间-频率比率掩蔽 iITD），然后将此掩蔽应用于混合信号的谱图上，以分离出目标源。我们分析不同掩蔽类型的优势与代价。直接映射法 (Direct Mapping Methods)：模型直接从混合信号映射到分离后的目标信号的波形或频谱。这通常需要更复杂的网络结构来处理相位信息或直接生成时域波形。 3. 关键网络架构的演进：深入探讨当前领先的网络结构：时域网络：介绍如 WaveNet、Conv-TasNet 等完全在原始波形上操作的网络，它们在处理非线性、短时依赖关系上的卓越能力。时频域网络：分析基于 U-Net 结构、自注意力机制（Self-Attention）以及Transformer 架构在时频图谱上进行特征提取和分离的最新进展。特别关注如何利用自注意力机制捕捉长距离依赖和不同声源间的相互关系。 4. 评估标准与数据集：任何分离技术的有效性都依赖于可靠的评估。本部分将详细介绍常用的客观度量，如分离后语音质量度量（PESQ, STOI）和源间干扰比（SIR, SAR），并讨论用于训练和基准测试的标准多说话人数据集（如 LibriMix、WSJ0-2mix）。第三部分：多说话人分离（MSS）的特有挑战多说话人分离（MSS）是语音分离领域中最具挑战性的任务之一，因为它涉及到多个具有相似声学特征的信号的解耦。 1. 声源重构与顺序无关性：在多说话人场景下，我们通常不知道哪些输出对应于哪个说话人（Order Ambiguity）。本部分讨论如何通过聚类技术（如谱聚类或基于嵌入向量的聚类）来解决重构的顺序问题，以及如何设计能够产生多个独立输出通道的网络。 2. 说话人嵌入与说话人识别的结合：为了更好地区分说话人，分离系统往往会集成说话人识别（Speaker Verification）模块。我们探讨如何利用预训练的说话人嵌入向量（如 x-vectors 或 d-vectors）来引导分离网络，使其能够关注特定说话人的声纹特征。 3. 实时性与鲁棒性：讨论在资源受限设备上实现低延迟分离的技术，如块级处理和轻量级网络设计。同时，分析模型在应对非理想条件（如混响、远场拾音和高信噪比环境）下的鲁棒性策略。第四部分：前沿研究与未来展望本部分着眼于语音分离技术的最新发展趋势及其对未来人机交互的深远影响。 1. 语音增强与分离的联合优化：在实际应用中，分离往往与噪声抑制（Speech Enhancement）交织在一起。我们考察如何设计统一的框架来同时处理加性噪声和干扰性语音，实现端到端的优化。 2. 少样本与无监督学习：面对数据稀疏性问题，探讨少样本学习（Few-Shot Learning）如何利用有限的参考语音来分离新的混合场景。同时，研究无监督或自监督学习方法，减少对大量人工标注数据的依赖。 3. 可解释性与信任度：随着模型复杂度的增加，理解模型决策变得至关重要。本部分将探讨如何利用注意力图谱、特征可视化等工具，增强语音分离系统的可解释性，从而建立用户对AI分离结果的信任。结论：迈向全景听觉智能语音分离技术不仅是信号处理的试金石，更是实现真正自然人机交互的关键一步。从模仿人类的双耳机制，到利用万亿参数的深度网络，该领域正以前所未有的速度发展。本书系统地梳理了这些理论和实践的脉络，为研究人员、工程师以及对听觉技术感兴趣的读者提供了一份全面的路线图，以期共同推动声音重构与解析技术的下一个飞跃。