本书系统地介绍了语音识别在大模型时代的新技术与新应用。全书共16章，原理部分涵盖声学特征、隐马尔可夫模型（HMM）、高斯混合模型（GMM）、深度神经网络（DNN）、语言模型和加权有限状态转换器（WFST）、语音大模型，重点描述了GMM-HMM、DNN-HMM和端到端（E2E）三种语音识别框架；应用部分包含Kaldi、WeNet、FunASR和sherpa-onnx等工业应用实践介绍，内容主要来自工程经验，极具实用性。

全书共10章，内容包括：绪论、语音产生与听觉感知、语音信号特征、常用建模算法、语音编码和质量评估、语音识别、说话人识别、语音合成、语音增强、语音分离。

本书系统地阐述语音信号处理的原理、方法、技术和应用，同时给出部分内容对应的MATLAB程序。全书共14章，第1～7章是基本理论部分，包括绪论、语音信号的数字模型、语音信号短时时域分析、语音信号短时频域分析、语音信号倒谱分析、语音信号线性预测分析和矢量量化；第8～14章是应用部分，包括语音编码原理及应用、语音识别原理及应用、神经网络原理及应用、语音合成原理及应用、语音情感识别原理及应用、语音增强原理及应用、语音质量评价和可懂度评价。本书内容全面，重点突出，原理阐述深入浅出，注重理论与实际应用的结合

全书共分11章，主要介绍了声学基础知识、音频信号的数字化、数字音频压缩编码的基本原理及相关标准、信道编码与调制技术、光盘存储技术、电子乐器数字接口(MIDI)、数字音频文件格式、音频处理与控制设备、数字音频工作站、数字声音广播、音频测量与分析等内容。每章都附有小结与习题，以指导读者加深对本书主要内容的理解。本书可作为高等院校广播电视工程、现代教育技术、电子信息和通信类专业的本科生教材或教学参考书，也可作为数字音响工程、影视节目制作、多媒体应用与开发等领域的技术人员的岗位培训和自学用书。

本书介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，以及该学科领域近年来取得的一些新的研究成果和技术。全书共分13章，内容包括：绪论、语音信号处理的基础知识、语音信号处理的常用算法、语音信号分析、语音信号特征提取技术、语音增强、语音识别、说话人识别、语音编码、语音合成与转换、语音信号情感处理、声源定位、多模态语音信号处理。
本书可作为高等院校的教材或教学参考书，同时也可供语音信号处理等领域的工程技术人员参考。

本书系统介绍了声音信号处理的背景知识、发展历史以及研究现状与趋势，并详细阐述了基础原理、处理方法、实践应用、新成果与新技术。 全书共9章。第1章绪论，第2章声音信号简介，第3章短时时域处理技术，第4章短时傅里叶变换，第5章声音信号的线性预测，第6章语音编码，第7章声音合成与转换，第8章语音识别，第9章基于深度学习技术的声音技术应用。 本书体系完整，结构严谨，系统性强，原理阐述透彻，联系实际应用，凸显理论与实践结合，包含丰富的实践案例。本书可作为高等院校信号与信息处理、通信与电子工程、

本教材紧密结合《数字音效》课程设计，以声音概念为理论基础、人种志方法论为研究方法，结合Audition声音编辑软件，以保护声音文化遗产为目标，结合声音研究实践案例，最终实现把数字音效教材与交互媒体专业课程结合。该课程将理论课与实践作业相结合，以更直接的方式接触和理解声音、空间和材质，使学生能够运用这些知识进行个人创作。学生能够应用有声版设计进行毕业设计实践，并提升对物质、非物质声音文化遗产保护的认知。

阅读本书，可以帮助你掌握MA音频制作技术，掌握旁白、现场音、SE、BGM表现视频的基本能力，了解视频作品的声音制作流程！本书主要向视频创作者、新媒体从业者、影视制作专业的学生介绍录音的采集、编辑及制作技术，使他们能够在一定程度上在成本相对有限的情况下编辑和制作专业水平的音频和视频。此外，对于那些想要将视频音频工作作为业务扩展的读者也有不小的帮助。现在，音频制作的门槛在逐渐降低，自媒体、短视频从业者、SOHO一族、自由艺术创作者所开辟的各种传媒新工作种类将变得越来越普遍。毫无疑问，个人创

本书全面介绍数字音频与视频技术的基础知识和基本技能，将Adobe公司的四大应用软件整合进一本教程，内容精炼，重点突出。全书共5章： 第1章为数字媒体概述，着重介绍数字媒体的基本概念和原理； 第2~5章分别为Adobe Photoshop数字图像处理、Adobe Audition音频编辑、
Adobe Premiere数字视频制作和Adobe After Effects影视后期，重点介绍各软件的核心功能及综合应用技巧。

本书适合作为高等院校“信息技术”“数字媒体技术”“影视后期

本书为语音信号处理领域的指导书。作者在东南大学、南京理工大学开设的本科生课程的基础上，介绍了语音信号处理的基本原理、分析方法以及该学科领域近年来取得的一些研究成果和技术，在理论和应用之间达到了极好的平衡。全书共11章，内容包括： 绪论、语音信号处理的声学理论与模型、传统语音信号分析方法、现代语音信号处理方法、语音信号的参数估计、语音编码、语音增强、语音合成、语音识别、说话人识别、语音信号中的情感信息处理。另外，在本书的每章中都加入了复习题，供读者思考。

本书可作为高等院校计算机应用