Automatic Speech and Speaker Recognition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Lee, Chin-Hui; Soong, Frank K.; Paliwal, Kuldip K.

出品人:

页数:536

译者:

出版时间:1996-03-31

价格:USD 336.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792397069

丛书系列:

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现代通信系统中的信号处理与网络优化 内容提要： 本书深入探讨了现代通信系统中的核心技术，聚焦于信号的获取、处理、传输与接收，以及由此衍生的网络架构与优化策略。全书内容涵盖了从基础的通信理论到前沿的无线通信技术，旨在为工程师、研究人员和高年级学生提供一个全面且实用的技术参考。我们将详细解析数字信号处理（DSP）在通信系统中的关键应用，包括调制解调、信道编码、多址接入技术，并对当前主流的无线通信标准（如5G及未来6G）的物理层设计进行深入剖析。此外，本书还将重点介绍网络层的性能评估、资源分配机制以及面向能效与安全性的优化算法。 --- 第一部分：通信基础与信号处理核心 第一章：通信系统概述与信道建模 本章首先建立了现代通信系统的基本框架，阐述了从信息源到信息接收的完整流程。我们将详细讨论模拟信号与数字信号的差异，以及数字化过程中的采样、量化与编码。重点在于信道特性的研究，包括噪声模型（如加性高斯白噪声AWGN）、衰落信道（如瑞利、莱斯信道）的数学描述及其对系统性能的影响。信道脉冲响应、群延迟色散等概念将被详尽阐述，为后续的均衡技术奠定理论基础。 第二章：数字信号处理在通信中的应用 本章专注于DSP技术如何克服信道对信号的扭曲。我们将深入探讨离散时间信号的傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在频谱分析中的作用。关键内容包括数字滤波器的设计（IIR与FIR），特别是在消除带外干扰和噪声整形方面的应用。此外，本章还将详细介绍同步技术，如载波恢复、位定时恢复，这些是实现可靠数据传输的关键步骤。 第三章：调制、解调与信道编码 调制技术是连接数字信息与模拟物理载波的桥梁。本章系统梳理了线性调制（如ASK、FSK、PSK）和非线性调制（如QAM）的原理、星座图设计及其在不同信噪比下的误码率（BER）性能。 在抗干扰方面，信道编码是核心技术。我们将对比卷积码和分组码（如汉明码、BCH码、Reed-Solomon码）的性能。更重要的是，本章将聚焦于现代通信系统广泛采用的低密度奇偶校验码（LDPC）和Turbo码的译码算法（如BP算法），分析它们如何逼近香农极限。 第二部分：无线接入技术与物理层设计 第四章：多址接入技术与频谱效率 现代无线系统的核心挑战在于如何在有限的频谱资源上支持大量用户。本章详细对比了频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）的优缺点，并重点分析了正交频分多址（OFDMA）的技术细节。在OFDMA部分，我们将探讨循环前缀（CP）的作用、子载波的选择性衰落补偿，以及在频率资源块（RB）分配中的优化策略。 第五章：先进的MIMO系统理论 多输入多输出（MIMO）技术通过空间复用极大地提升了系统吞吐量和可靠性。本章从矩阵代数基础出发，解释了信道容量的提升潜力。我们将详细分析空时分组码（STBC）的设计原理及其在多径环境下的性能优势。对于高阶MIMO系统，本章将深入探讨迫零（ZF）检测、最小均方误差（MMSE）检测的算法实现，以及基于奇异值分解（SVD）的信道预编码技术。 第六章：面向未来的蜂窝网络物理层 本章紧密围绕最新的蜂窝标准展开，探讨了从4G到5G物理层设计的关键演进。对于5G，我们将重点分析其两大关键技术：毫米波（mmWave）通信中遇到的传播挑战（如穿透损耗、高路径损耗）以及波束赋形（Beamforming）的原理与实现，包括模拟波束赋形、混合波束赋形和数字波束赋形的设计考量。此外，本章还将介绍大规模MIMO (Massive MIMO) 对预编码和信道状态信息（CSI）获取的需求与挑战。 第三部分：网络优化与资源管理 第七章：无线资源调度与流量控制 无线资源调度是实现网络服务质量（QoS）保障的关键。本章从优化理论角度出发，分析了时域、频域和空域的资源分配问题。我们将对比经典的调度算法，如最大载波边际（Max C/I/PF）调度、比例公平（Proportional Fair）调度，并探讨在异构网络（HetNets）环境下，如何平衡宏基站与微小站之间的负载和干扰。 第八章：网络能效与绿色通信 随着网络规模的扩大，能耗已成为制约发展的瓶颈。本章将探讨通信系统中的主要功耗来源（射频单元、基带处理、冷却系统）。我们研究了多种提升能效的策略，包括基于睡眠模式的动态功率控制、基于业务负载的基站休眠技术，以及如何通过优化信道编码和调制阶数来平衡频谱效率与能耗。 第九章：网络安全与干扰管理 无线信道的开放性使得网络安全面临严峻挑战。本章分析了无线通信中主要的威胁模型，如截听、欺骗和拒绝服务攻击。我们将介绍物理层安全（Physical Layer Security）的基本概念，如保密熵率，以及利用信道不确定性（如MIMO信道的不对称性）进行密钥协商的机制。同时，本章还将讨论干扰的识别、分类（如同频干扰、邻频干扰）和缓解技术，包括干扰消除和接收机联合处理。 第十章：软件定义网络（SDN）与网络功能虚拟化（NFV）在通信中的应用 本章展望了未来网络架构的趋势。我们将解释SDN如何实现控制面与数据面的分离，从而增强网络的灵活性和可编程性。NFV则展示了如何将传统硬件功能（如防火墙、核心网组件）虚拟化到通用服务器上。最后，我们将探讨SDN/NFV框架如何应用于无线接入网（RAN）的集中式处理和优化调度，以实现更高效的动态资源配置。 --- 适用读者： 本书内容翔实，理论深度足够支撑研究生阶段的学习与研究，同时实践案例和工程细节也为从事通信系统设计、射频规划、网络优化和算法开发的一线工程师提供了极具价值的参考指南。

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这本书的出版，对于那些希望深入了解自动语音和说话人识别技术的研究人员和从业者来说，无疑是一场及时雨。我曾尝试阅读过一些分散的论文和技术报告，但总觉得缺乏一个系统性的框架。而《Automatic Speech and Speaker Recognition》恰恰弥补了这一遗憾。它以一种非常严谨和全面的方式，覆盖了该领域的几乎所有重要方面，从基础理论到高级算法，从经典模型到前沿进展。 我特别欣赏书中对不同算法的对比分析，作者并没有简单地罗列各种方法，而是深入探讨了它们各自的优缺点，以及在不同场景下的适用性。这种深入浅出的分析，对于我们选择合适的技术方案，非常有指导意义。而且，书中对实际应用中的一些挑战，例如噪声、混响、多人说话等问题，也给出了切实可行的解决方案和思考方向。这本书的价值，不仅仅在于它所传达的知识，更在于它能够激发读者去思考、去创新。

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作为一名在相关领域摸爬滚打多年的工程师，我一直渴望能有一本能够系统性地梳理当前自动语音和说话人识别技术发展脉络的著作。而《Automatic Speech and Speaker Recognition》恰恰满足了我的这一需求。这本书的结构设计堪称精妙，它并没有将这两个紧密相连但又各有侧重的领域割裂开来，而是巧妙地将它们编织在一起，展现了它们之间千丝万缕的联系。在深入探讨语音识别的声学模型、语言模型、解码算法的同时，作者也对说话人识别的特征提取、模型建立、匹配策略等关键问题进行了深入的剖析。 让我印象深刻的是，书中对最新技术的研究进展把握得非常到位，尤其是在深度学习模型在语音和说话人识别领域的应用方面，作者给出了非常详尽的阐述和实例分析。他并没有停留在表面，而是深入到各个模型的内部机制，解释了它们为何能够取得如此显著的性能提升。此外，书中对数据集、评测标准等方面的介绍，也为实际工程应用提供了宝贵的参考。读完这本书，我感觉自己的技术视野得到了极大的拓展，也对未来该领域的发展方向有了更清晰的认识。

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我一直对人机交互中的“听”和“说”这两个环节充满着浓厚的兴趣，尤其是在人工智能飞速发展的今天，机器如何才能像人一样地理解和回应我们的语言，更是让我着迷。《Automatic Speech and Speaker Recognition》这本书，正好触及了我内心深处的探索欲望。我并不是一个专业的科学家，但这本书的写作方式却让我感到非常亲切和易于理解。 作者并没有将这本书写成一本冰冷的学术论文集，而是注入了许多他对这个领域的热情和思考。他会从一个宏观的视角，探讨语音识别和说话人识别的意义和价值，然后逐步深入到技术细节。我尤其喜欢书中关于声学特性和说话人特性的章节，作者用非常生动的语言描述了人声的细微之处，以及这些细微之处是如何被机器捕捉和分析的。读这本书，就像是在与一位睿智的朋友交流，他不仅告诉我“是什么”，更告诉我“为什么”。

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这本书，我拿到的时候，简直是惊喜连连。我一直对语言的奥秘、机器如何理解和模仿人类声音这件事充满好奇，所以当我在书店里瞥见《Automatic Speech and Speaker Recognition》这个名字时，我的直觉告诉我，这可能就是我一直在寻找的答案。翻开第一页，我就被作者严谨却又引人入胜的文笔所吸引。他并没有一开始就抛出复杂的数学公式或者晦涩的算法，而是从语音识别和说话人识别的基本概念讲起，娓娓道来，就像一位经验丰富的老师，循循善诱地引导着读者一步步进入这个精彩的领域。 我特别喜欢书中对历史的梳理，从早期那些笨拙的语音识别系统，到如今能够识别不同口音、语速甚至情绪的先进技术，作者以一种宏大的视角，展现了这一领域数十年的发展历程。这让我对这项技术有了更深刻的理解，也更加钦佩那些为之付出努力的科学家们。书中对各种技术流派的介绍也十分详尽，无论是基于统计的模型，还是后来的深度学习方法，作者都用清晰的图示和恰当的比喻，将复杂的原理解释得通俗易懂。我并非科班出身，但读这本书的过程，却从未感到吃力，反而充满了探索的乐趣。

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我是一名对技术前沿充满好奇心的学生，一直以来，语音交互技术都是我最为关注的焦点之一。当我偶然间看到《Automatic Speech and Speaker Recognition》这本书时，我的眼睛立刻亮了起来。我一直觉得，如果机器能够真正“听懂”我们说话，并能区分“谁”在说话，那将是多么了不起的成就。这本书，仿佛就是为我揭示了这一神奇世界的大门。 作者的写作风格非常独特，他能够将极其复杂的理论知识，用一种生动有趣的方式呈现出来。书中不乏大量的图表和公式，但我并不觉得枯燥，反而是每一次看到新的插图，都会有一种豁然开朗的感觉。他不仅仅是在讲解技术，更是在讲述一个关于人类如何创造更智能的机器、让机器更好地服务于我们的故事。我尤其喜欢书中关于语音信号处理的章节，作者用非常直观的方式解释了声波是如何被数字化、被分析的，让我对声音的本质有了全新的认识。

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