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第1章 绪论1

1.1 序言1

1.2 声学基础2

1.3 人类听觉感知基础6

1.3.1 人类听觉感知系统6

1.3.2 人类听觉感知的特性7

1.3.3 人类听觉感知效应7

1.3.4 人类听觉感知力与评价8

1.4 音频信息处理理论与技术9

1.5 本章小结11

第2章 音频信息处理与识别系统12

2.1 音频信息处理与识别系统结构12

2.2 音频信息处理与识别硬件系统13

2.3 音频信息处理与识别软件系统15

2.3.1 音频信息处理软件系统16

2.3.2 音频信息识别软件系统17

2.4 本章小结19

第3章 音频信息采集与数字化20

3.1 概述20

3.2 声音传感器20

3.3 前置放大器22

3.4 A-D模数转换器25

3.5 音频信息采样28

3.5.1 等间隔周期的线性采样29

3.5.2 非等间隔非周期的非线性采样31

3.6 音频信息量化33

3.6.1 等间隔线性量化函数33

3.6.2 非等间隔非线性量化函数34

3.6.3 非等间隔自适应量化函数35

3.7 音频信息的描述36

3.7.1 时间域描述36

3.7.2 频率域描述36

3.7.3 软件域描述36

3.8 音频信息文件格式37

3.9 本章小结38

第4章 音频信息变换39

4.1 正交变换39

4.2 傅里叶变换40

4.2.1 一维连续傅里叶变换40

4.2.2 二维连续傅里叶变换40

4.2.3 一维离散傅里叶变换41

4.2.4 二维离散傅里叶变换41

4.2.5 矩阵与快速傅里叶变换42

4.2.6 快速傅里叶变换43

4.2.7 傅里叶变换的性质44

4.3 余弦变换45

4.3.1 一维连续余弦变换46

4.3.2 二维连续余弦变换46

4.3.3 一维离散余弦变换46

4.3.4 二维离散余弦变换47

4.3.5 矩阵与快速余弦变换47

4.4 沃尔什变换49

4.4.1 一维沃尔什变换49

4.4.2 二维沃尔什变换53

4.4.3 快速沃尔什变换54

4.4.4 沃尔什变换的性质54

4.5 哈尔变换56

4.5.1 一维哈尔变换57

4.5.2 二维哈尔变换58

4.5.3 哈尔函数的性质59

4.5.4 快速哈尔变换60

4.6 Gabor变换61

4.6.1 一维连续Gabor变换61

4.6.2 一维连续Gabor变换的另一种形式63

4.6.3 一维离散Gabor变换63

4.6.4 二维连续Gabor变换64

4.6.5 二维离散Gabor变换64

4.6.6 Gabor变换的性质64

4.7 小波变换65

4.7.1 一维连续小波变换66

4.7.2 一维离散小波变换68

4.7.3 二维连续小波变换70

4.7.4 二维离散小波变换70

4.7.5 快速小波变换70

4.7.6 小波变换的性质71

4.8 KL变换72

4.8.1 KL变换及其逆变换73

4.8.2 KL变换的性质74

4.9 Hibert变换74

4.9.1 连续信号的Hilbert变换75

4.9.2 离散信号的Hilbert变换76

4.10 本章小结77

第5章 音频信息编码78

5.1 概述78

5.2 霍夫曼编码78

5.3 仙农-范诺编码81

5.4 算数编码84

5.5 行程编码87

5.6 LZW编码87

5.7 余弦变换编码90

5.8 小波变换编码92

5.9 矢量量化编码94

5.10 预测编码96

5.11 PCM编码98

5.12 子带编码99

5.13 国际编码标准101

5.14 本章小结103

第6章 音频信息滤波104

6.1 概述104

6.2 低通滤波105

6.2.1 理想低通滤波105

6.2.2 指数低通滤波106

6.2.3 梯形低通滤波106

6.2.4 高斯低通滤波107

6.2.5 巴特沃尔斯低通滤波107

6.3 高通滤波108

6.3.1 理想高通滤波108

6.3.2 指数高通滤波109

6.3.3 梯形高通滤波110

6.3.4 高斯高通滤波110

6.3.5 巴特沃尔斯高通滤波110

6.4 带通滤波111

6.4.1 理想带通滤波111

6.4.2 指数带通滤波112

6.4.3 梯形带通滤波113

6.4.4 高斯带通滤波113

6.4.5 巴特沃尔斯带通滤波114

6.5 带阻滤波114

6.5.1 理想带阻滤波114

6.5.2 指数带阻滤波115

6.5.3 梯形带阻滤波116

6.5.4 高斯带阻滤波117

6.5.5 巴特沃尔斯带阻滤波117

6.6 梳状滤波118

6.6.1 理想梳状滤波118

6.6.2 指数梳状滤波118

6.6.3 梯形梳状滤波119

6.6.4 高斯梳状滤波119

6.6.5 巴特沃尔斯梳状滤波120

6.7 频域滤波器的参数120

6.8 复原滤波122

6.9 时域滤波125

6.9.1 均值滤波125

6.9.2 中值滤波126

6.9.3 微分滤波127

6.9.4 积分滤波128

6.9.5 微分积分滤波128

6.9.6 线性组合滤波129

6.9.7 高斯-拉普拉斯滤波129

6.9.8 Gabor滤波129

6.10 卡尔曼滤波130

6.10.1 基本卡尔曼滤波130

6.10.2 扩展的卡尔曼滤波131

6.11 本章小结133

第7章 音频信息增强134

7.1 概述134

7.2 时间域增强134

7.2.1 加减增强134

7.2.2 乘除增强135

7.2.3 线性增强135

7.2.4 指数增强135

7.2.5 对数增强136

7.2.6 幂函数增强136

7.2.7 高斯增强136

7.2.8 巴特沃尔斯增强136

7.2.9 平滑增强137

7.2.10 锐化增强137

7.3 频率域增强138

7.3.1 加减增强138

7.3.2 乘除增强138

7.3.3 线性增强139

7.3.4 指数增强139

7.3.5 对数增强139

7.3.6 幂函数增强139

7.3.7 高斯增强140

7.3.8 巴特沃尔斯增强140

7.3.9 平滑增强140

7.4 直方图增强141

7.4.1 概率统计直方图142

7.4.2 时域幅度直方图增强142

7.5 模式增强148

7.5.1 加减增强149

7.5.2 乘除增强149

7.5.3 线性增强149

7.5.4 指数增强150

7.5.5 对数增强150

7.5.6 幂函数增强150

7.5.7 高斯增强150

7.5.8 巴特沃尔斯增强151

7.5.9 平滑增强151

7.5.10 锐化增强152

7.5.11 微分锐化增强152

7.5.12 微分积分锐化增强152

7.6 特殊效果增强152

7.6.1 延时增强153

7.6.2 回声增强153

7.6.3 混响增强155

7.6.4 调制增强156

7.7 本章小结158

第8章 音频信息的信噪分离160

8.1 概述160

8.2 时间域信噪分离160

8.2.1 微分信噪分离160

8.2.2 积分信噪分离161

8.3 频率域信噪分离161

8.3.1 高通滤波谱减信噪分离161

8.3.2 低通滤波谱减信噪分离162

8.3.3 带阻滤波谱减信噪分离162

8.3.4 带通滤波谱减信噪分离162

8.4 变换域信噪分离163

8.4.1 直方图变换信噪分离163

8.4.2 Gabor变换信噪分离164

8.4.3 小波变换信噪分离165

8.5 噪声对消166

8.5.1 噪声模型166

8.5.2 噪声对消170

8.5.3 RLSE算法173

8.6 本章小结174

第9章 音频信息的分割与合成175

9.1 概述175

9.2 端点检测的分割175

9.2.1 功率谱单阈值法175

9.2.2 局部最小平均功率法177

9.2.3 功率谱双峰谷点法178

9.2.4 功率谱多峰谷点法180

9.3 包络检测的分割181

9.3.1 检波法包络检测181

9.3.2 低通滤波法包络检测183

9.3.3 极值定理法包络检测184

9.3.4 包络检测目标分割186

9.4 Gabor滤波和变换的分割187

9.4.1 Gabor滤波的目标信息分割187

9.4.2 Gabor变换的目标信息分割188

9.5 小波变换的分割189

9.6 幅度合成190

9.6.1 加性合成190

9.6.2 乘性合成191

9.6.3 综合合成191

9.6.4 调制合成192

9.6.5 卷积合成192

9.7 频率合成192

9.7.1 加性合成192

9.7.2 乘性合成193

9.7.3 综合合成193

9.7.4 卷积合成194

9.8 变换合成194

9.8.1 对数变换合成194

9.8.2 Gabor变换合成195

9.8.3 小波变换合成195

9.9 本章小结195

第10章 音频信息的编辑196

10.1 概述196

10.2 线性编辑196

10.3 非线性编辑198

10.4 算术编辑199

10.5 本章小结207

参考文献209