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深度學習
數字音頻信號處理(原書第3版) 版權信息
- ISBN：9787302644507
- 條形碼：9787302644507 ; 978-7-302-64450-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數字音頻信號處理(原書第3版) 本書特色
本書原著由德國漢堡赫爾穆特-施密特大學信號處理和通信領域教授Udo Zölzer所著，是跟蹤20年數字音頻信號處理技術發展的傾力之作，由首批國家級一流本科課程“語音信號處理”教師團隊太原理工大學張雪英教授等傾情翻譯。本書是學生學習音頻信號處理課程的理想教材，也是音頻工程師、軟/硬件開發人員以及學術界和工業界研究人員的寶貴參考。本書講解了數字音頻信號處理技術的各種應用，包括從音頻流和計算機生成的音樂以及實時信號處理和虛擬聲音處理；涵蓋量化、濾波器、動態范圍控制、房間模擬、采樣率轉換和音頻編碼的基本原理；描述了數字音頻信號處理技術的理論基礎和它們的實際應用；討論了用于現代演播室技術、數字傳輸系統、存儲媒體和家庭娛樂的音頻組件。
數字音頻信號處理(原書第3版) 內容簡介
本書清晰易懂地介紹了數字音頻處理和編碼的基本原理和實際應用。本書解釋了廣泛的基本音頻處理技術，強調了自動調整不同算法的新方向，并討論了**進的DASP方法。第三版更新了音頻處理的**信號處理算法。全新的章節涵蓋非線性處理、用于音頻應用的機器學習（ML）、失真、軟/硬剪輯、過驅動、均衡器和延遲效果、采樣和重建等。內容涵蓋量化、濾波器、動態范圍控制、房間模擬、采樣率轉換和音頻編碼的基礎知識，描述了DASP技術、其理論基礎和實際應用。
數字音頻信號處理(原書第3版) 目錄
第1章引言
1.1連續時間信號和卷積
1.2連續時間傅里葉變換和拉普拉斯變換
1.3采樣和重構
1.4離散時間信號和卷積
1.5離散時間傅里葉變換和Z變換
1.6離散傅里葉變換
1.7FIR和IIR濾波器
1.8自適應濾波器
1.8.1基于自相關方法的自適應線性預測
1.8.2基于LMS方法的自適應線性預測
1.8.3用于編碼和源濾波器處理的線性預測
1.9習題
第2章量化
2.1信號量化
2.1.1經典量化模型
2.1.2量化定理
2.1.3量化誤差的統計量
2.2抖動
2.2.1基礎知識
2.2.2實現
2.2.3示例
2.3量化頻譜整形——噪聲整形
2.4數的表示
2.4.1定點數表示
2.4.2浮點數表示
2.4.3格式轉換和算法的影響
2.5JS小程序——量化、抖動和噪聲整形
2.6習題
第3章采樣率轉換
3.1基礎知識 3.1.1上采樣和抗鏡像濾波 3.1.2下采樣和抗混疊濾波 3.2同步轉換 3.3異步轉換 3.3.1單級方法 3.3.2多級方法 3.3.3插值濾波器的控制 3.4插值方法 3.4.1多項式插值 3.4.2拉格朗日插值 3.4.3樣條插值 3.5習題
第4章模數/數模轉換 4.1方法 4.1.1奈奎斯特采樣 4.1.2過采樣 4.1.3ΔΣ調制 4.2AD轉換器 4.2.1技術指標 4.2.2并行轉換器 4.2.3逐次逼近 4.2.4計數器方法 4.2.5ΔΣ AD轉換器 4.3DA轉換器 4.3.1技術指標 4.3.2開關電壓源和電流源 4.3.3加權電阻器和電容器 4.3.4R2R電阻網絡 4.3.5ΔΣ DA轉換器 4.4JS小程序——過采樣和量化 4.5習題 第5章音頻處理系統 5.1數字信號處理器 5.1.1定點DSP 5.1.2浮點DSP 5.2數字音頻接口 5.2.1雙通道AES/EBU接口 5.2.2多通道音頻數字接口(MADI) 5.2.3HDMI中的音頻 5.2.4計算機音頻接口 5.2.5音頻網絡接口 5.3雙通道系統 5.4多通道系統 第6章均衡器 6.1基本知識 6.2遞歸音頻濾波器 6.2.1設計 6.2.2參數濾波器結構 6.2.3量化效應 6.3非遞歸音頻濾波器 6.3.1快速卷積基礎知識 6.3.2長序列的快速卷積 6.3.3頻率采樣濾波器設計 6.4多互補濾波器組 6.4.1原則 6.4.2示例： 八段多互補濾波器組 6.5基于延遲的音頻效果 6.6JS小程序——音頻過濾器 6.7習題 第7章房間模擬 7.1基礎知識 7.1.1房間聲學 7.1.2基于模型的房間脈沖響應 7.1.3房間脈沖響應的測量 7.1.4模擬房間脈沖響應 7.2早期反射 7.2.1Ando的調查 7.2.2Gerzon算法 7.3后續混響 7.3.1Schroeder算法 7.3.2一般反饋系統 7.3.3反饋全通系統 7.4房間脈沖響應的近似 7.5JS小程序——快速卷積 7.6習題 第8章動態范圍控制 8.1基本原理 8.2靜態曲線 8.3動態特性 8.3.1電平測量 8.3.2增益因子平滑 8.3.3時間常數 8.4執行過程 8.4.1限幅器 8.4.2壓縮器 8.4.3壓縮器、擴展器和噪聲門 8.4.4組合系統 8.5實現 8.5.1采樣率降低 8.5.2曲線近似值 8.5.3立體聲處理 8.6多頻帶DRC 8.7動態均衡器 8.8源濾波器DRC 8.8.1概述 8.8.2與DRC組合 8.8.3應用 8.9JS小程序——動態范圍控制 8.10習題 第9章音頻編碼 9.1無損音頻編碼 9.2有損音頻編碼 9.3心理聲學 9.3.1臨界頻帶和絕對聽力閾值 9.3.2掩蔽 9.4ISOMPEG1音頻編碼 9.4.1濾波器組 9.4.2心理聲學模型 9.4.3動態比特分配和編碼 9.5MPEG2音頻編碼 9.6MPEG2高級音頻編碼 9.7MPEG4音頻編碼 9.8頻帶復制 9.9約束能量重疊變換——增益和波形編碼 9.9.1增益量化 9.9.2波形量化 9.9.3區間編碼 9.9.4CELT解碼 9.10JS小程序——心理聲學 9.11習題 第10章非線性處理 10.1基本原理 10.2過驅、失真、限幅 10.3非線性濾波器 10.4混疊及其抑制 10.5模擬建模 10.5.1波形數字濾波器 10.5.2狀態空間方法 10.6習題 第11章音頻中的機器學習 11.1引言 11.2無監督學習和有監督學習 11.3梯度下降和反向傳播 11.3.1前饋人工神經網絡 11.3.2卷積神經網絡 11.4應用 11.4.1參數濾波器自適應 11.4.2房間仿真 11.4.3音頻去噪 11.5習題
3.1基礎知識 3.1.1上采樣和抗鏡像濾波 3.1.2下采樣和抗混疊濾波 3.2同步轉換 3.3異步轉換 3.3.1單級方法 3.3.2多級方法 3.3.3插值濾波器的控制 3.4插值方法 3.4.1多項式插值 3.4.2拉格朗日插值 3.4.3樣條插值 3.5習題
第4章模數/數模轉換 4.1方法 4.1.1奈奎斯特采樣 4.1.2過采樣 4.1.3ΔΣ調制 4.2AD轉換器 4.2.1技術指標 4.2.2并行轉換器 4.2.3逐次逼近 4.2.4計數器方法 4.2.5ΔΣ AD轉換器 4.3DA轉換器 4.3.1技術指標 4.3.2開關電壓源和電流源 4.3.3加權電阻器和電容器 4.3.4R2R電阻網絡 4.3.5ΔΣ DA轉換器 4.4JS小程序——過采樣和量化 4.5習題 第5章音頻處理系統 5.1數字信號處理器 5.1.1定點DSP 5.1.2浮點DSP 5.2數字音頻接口 5.2.1雙通道AES/EBU接口 5.2.2多通道音頻數字接口(MADI) 5.2.3HDMI中的音頻 5.2.4計算機音頻接口 5.2.5音頻網絡接口 5.3雙通道系統 5.4多通道系統 第6章均衡器 6.1基本知識 6.2遞歸音頻濾波器 6.2.1設計 6.2.2參數濾波器結構 6.2.3量化效應 6.3非遞歸音頻濾波器 6.3.1快速卷積基礎知識 6.3.2長序列的快速卷積 6.3.3頻率采樣濾波器設計 6.4多互補濾波器組 6.4.1原則 6.4.2示例： 八段多互補濾波器組 6.5基于延遲的音頻效果 6.6JS小程序——音頻過濾器 6.7習題 第7章房間模擬 7.1基礎知識 7.1.1房間聲學 7.1.2基于模型的房間脈沖響應 7.1.3房間脈沖響應的測量 7.1.4模擬房間脈沖響應 7.2早期反射 7.2.1Ando的調查 7.2.2Gerzon算法 7.3后續混響 7.3.1Schroeder算法 7.3.2一般反饋系統 7.3.3反饋全通系統 7.4房間脈沖響應的近似 7.5JS小程序——快速卷積 7.6習題 第8章動態范圍控制 8.1基本原理 8.2靜態曲線 8.3動態特性 8.3.1電平測量 8.3.2增益因子平滑 8.3.3時間常數 8.4執行過程 8.4.1限幅器 8.4.2壓縮器 8.4.3壓縮器、擴展器和噪聲門 8.4.4組合系統 8.5實現 8.5.1采樣率降低 8.5.2曲線近似值 8.5.3立體聲處理 8.6多頻帶DRC 8.7動態均衡器 8.8源濾波器DRC 8.8.1概述 8.8.2與DRC組合 8.8.3應用 8.9JS小程序——動態范圍控制 8.10習題 第9章音頻編碼 9.1無損音頻編碼 9.2有損音頻編碼 9.3心理聲學 9.3.1臨界頻帶和絕對聽力閾值 9.3.2掩蔽 9.4ISOMPEG1音頻編碼 9.4.1濾波器組 9.4.2心理聲學模型 9.4.3動態比特分配和編碼 9.5MPEG2音頻編碼 9.6MPEG2高級音頻編碼 9.7MPEG4音頻編碼 9.8頻帶復制 9.9約束能量重疊變換——增益和波形編碼 9.9.1增益量化 9.9.2波形量化 9.9.3區間編碼 9.9.4CELT解碼 9.10JS小程序——心理聲學 9.11習題 第10章非線性處理 10.1基本原理 10.2過驅、失真、限幅 10.3非線性濾波器 10.4混疊及其抑制 10.5模擬建模 10.5.1波形數字濾波器 10.5.2狀態空間方法 10.6習題 第11章音頻中的機器學習 11.1引言 11.2無監督學習和有監督學習 11.3梯度下降和反向傳播 11.3.1前饋人工神經網絡 11.3.2卷積神經網絡 11.4應用 11.4.1參數濾波器自適應 11.4.2房間仿真 11.4.3音頻去噪 11.5習題
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數字音頻信號處理(原書第3版) 作者簡介
Udo Zölzer，德國漢堡赫爾穆特-施密特大學（Helmut Schmidt University Hamburg）信號處理和通信領域教授，主要研究方向為音視頻信號處理與通信，著有相關領域著作若干。
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