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

本书根据作者多年从事录音技术的教学与实践经验，系统地讲解了拾音、调音、录音、还音等各个环节所涉及的技术设备基本原理、技术特性、使用技巧等方面知识。主要内容有：各种传声器的原理、性能特点和选择使用，调音台的功能、原理和调控技巧，各种音频效果处理设备的功能原理、技术参数和使用方法，各种模拟磁带录音机原理，数字音频的编码、压缩、记录等基础理论，各种数字录音设备和音频工作站的应用，MIDI的技术原理和常见数字音频文件格式介绍，音频功率放大器和扬声器的原理与应用，音响系统的组成，数字音频信号传输技术

本书牢牢把握融媒体背景下，声音创作艺术、技术与学术共融的专业特征，厚理论、重实践、求创新，力求做到理论与实践相结合，开拓读者的专业视野，增强读者的创新能力、协作能力与自主学习能力。为顺应技术迭代与新媒体的发展，本书将重点以互联网，尤其是移动媒体端应用广泛的播客为例，手把手由创意策划到录制剪辑，再到输出发布，讲授全流程创作思路与制作技巧。同时，对接音频分享网站、vlog、微信等主要融媒体声音阵地，帮助读者熟悉并掌握各类平台的操作步骤与技术参数，以及跨平台的内容联动与传播。适用于高校影视专业学

本书以高等职业教育的人工智能类专业人才培养基本要求为指导, 以培养学生掌握智能语音信号处理及应用为目标, 以“必须、够用”为原则,采用“项目教学法”, 系统介绍了智能语音信号处理的基本理论、方法以及Python在语音信号处理中的应用。全书包含六个教学项目, 其中, 项目1介绍了智能语音的概念乐展、未来趋势以及应用, 语音信号的采集读写和播放的技术原理以及处理的-般流程; 项目2介绍了语信号分析的基础知识, 语谱图的概念、应用和绘制方法; 项目3介绍了语音识别技术的应用; 项目4介绍了语

本书介绍了现代语音信号处理的基础、原理、方法和应用，并且给出一些相关算法的Python库和调用函数。全书共15章，第1章介绍了语音信号处理的发展历程、人工智能基础和相关研究方向；第2~4章介绍了语音信号处理的一些基础理论、方法和参数；第5章介绍了神经网络与深度学习的基础知识；第6~15章将语音信号处理的研究方向分为前端处理（包括语音增强、回声消除、声源定位和波束形成）、后端应用（包括语音识别、说话人识别和语音情感计算）和其他研究（包括语音合成与转换、语音隐藏和助听器声信号处理）三个部分，并介绍了

本书是根据作者在音频降噪领域的研究成果而著，全书共分为10章，主要内容包括绪论、基于高斯混合模型的非监督在线建模噪声功率谱估计、结合优化U-Net和残差网络的单通道语音增强算法、基于差分麦克风阵列的变步长LMS语音增强算法、语音频带扩展研究综述、基于时间卷积神经网络的语音频带扩展、基于编解码器网络的语音频带扩展、基于时频感知神经网络的语音频带扩展、IMCRA-OMLSA噪声动态估计下的心音降噪、结合SVM和香农能量的HSMM心音分割方法。

本书以声信号为中心，以基本数字信号处理原理为基础，以典型声学工程应用为背景，以MATLAB为实现工具，较全面地介绍声学基础知识、声信号的来源与特点、声信号分析处理方法、数字信号处理基本理论、声信号处理算法的MATLAB实现及其在语音信号分析、水下目标识别、厅堂音质虚拟和噪声与振动控制等领域的应用，同时也对近年来的热门信号处理算法做简要的介绍。
本书将声学应用和信号处理理论紧密结合，讲述由浅入深、简明易懂，针对性和实用性强，可作为高等学校声学或信号处理相关专业的本科生教材，亦可供相关