音響師自學(xué)指南是一本實(shí)用性較強(qiáng)的音響技術(shù)書籍，是作者二十余年音響從業(yè)經(jīng)驗(yàn)和十余年培訓(xùn)精華的總結(jié)。音響師自學(xué)指南以把復(fù)雜的技術(shù)簡單化為宗旨，以自學(xué)為指導(dǎo)思路，用通俗的語言、由淺入深地講述音響師需要掌握的音響系統(tǒng)知識。本書主要內(nèi)容包括：電聲知識、音箱系統(tǒng)、增益結(jié)構(gòu)、儀表與刻度、系統(tǒng)調(diào)試、動態(tài)效果器、數(shù)字調(diào)音臺、返聽系統(tǒng)、現(xiàn)

隨著語音算法技術(shù)的不斷發(fā)展與完善，如何進(jìn)行工程落地成為語音商業(yè)應(yīng)用中普遍面臨的問題。工程落地不僅要考慮模型效果，還要考慮資源占用、模塊聯(lián)調(diào)且整個架構(gòu)要具有可靠性、可擴(kuò)展性和可維護(hù)性。本書圍繞如何從零構(gòu)建一個完整的語音識別系統(tǒng)，深入淺出地介紹了語音識別前端算法、語音識別算法及說話人日志算法原理；基于Kaldi的模型訓(xùn)練；

語音降噪處理是信號處理的重要分支領(lǐng)域。近年來，該領(lǐng)域在人工智能與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的驅(qū)動下取得了突破性進(jìn)展。本書系統(tǒng)總結(jié)語音降噪處理的深度學(xué)習(xí)方法，盡可能涵蓋該方法的前沿進(jìn)展。全書共分8章。第1章是緒論；第2章介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和常見的深度網(wǎng)絡(luò)模型；第3～6章集中介紹基于深度學(xué)習(xí)的語音降噪處理前端算法，其中，第3章介紹語

本書共六章，從走進(jìn)音視頻技術(shù)切入，分別介紹了音視頻技術(shù)的概念、音響設(shè)備常用連接頭、常用的音頻線材、線材的制作、線材測試和焊接標(biāo)準(zhǔn)。本書內(nèi)容淺顯易懂，通過大量圖片和操作指導(dǎo)，將音視頻制作接頭過程用的材料與制作方法逐一講解，有助于學(xué)生完成各種復(fù)雜的接線工作。它緊密結(jié)合生活及工作，無論是專業(yè)人士還是非專業(yè)人士使用，都易學(xué)易懂

本書是根據(jù)作者在音頻降噪領(lǐng)域的研究成果而著，全書共分為10章，主要內(nèi)容包括緒論、基于高斯混合模型的非監(jiān)督在線建模噪聲功率譜估計(jì)、結(jié)合優(yōu)化U-Net和殘差網(wǎng)絡(luò)的單通道語音增強(qiáng)算法、基于差分麥克風(fēng)陣列的變步長LMS語音增強(qiáng)算法、語音頻帶擴(kuò)展研究綜述、基于時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音頻帶擴(kuò)展、基于編解碼器網(wǎng)絡(luò)的語音頻帶擴(kuò)展、基于時

本書介紹了現(xiàn)代語音信號處理的基礎(chǔ)、原理、方法和應(yīng)用，并且給出一些相關(guān)算法的Python庫和調(diào)用函數(shù)。全書共15章，第1章介紹了語音信號處理的發(fā)展歷程、人工智能基礎(chǔ)和相關(guān)研究方向；第2~4章介紹了語音信號處理的一些基礎(chǔ)理論、方法和參數(shù)；第5章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識；第6~15章將語音信號處理的研究方向分為前端

數(shù)字聲頻技術(shù)應(yīng)用

本書以聲信號為中心，以基本數(shù)字信號處理原理為基礎(chǔ)，以典型聲學(xué)工程應(yīng)用為背景，以MATLAB為實(shí)現(xiàn)工具，較全面地介紹聲學(xué)基礎(chǔ)知識、聲信號的來源與特點(diǎn)、聲信號分析處理方法、數(shù)字信號處理基本理論、聲信號處理算法的MATLAB實(shí)現(xiàn)及其在語音信號分析、水下目標(biāo)識別、廳堂音質(zhì)虛擬和噪聲與振動控制等領(lǐng)域的應(yīng)用，同時也對近年來的熱門信

音質(zhì)主觀評價是錄音師、音響產(chǎn)品設(shè)計(jì)師及聲學(xué)設(shè)計(jì)師等聲頻行業(yè)的從業(yè)人員重要的工作工具。在工作中，他們通常需要運(yùn)用耳朵對聲音傳輸鏈路中每個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的聲音進(jìn)行主觀評價，進(jìn)而采用相應(yīng)的技術(shù)手段進(jìn)行調(diào)整，為聽眾創(chuàng)造出悅耳的聲音。同時，在進(jìn)行某些聲頻設(shè)備或錄音作品評比時，又要求他們能夠準(zhǔn)確的運(yùn)用主觀評價方法，并對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)

本書使用新的TensorFlow2作為語音識別的基本框架，引導(dǎo)讀者入門并掌握基于深度學(xué)習(xí)的語音識別基本理論、概念以及實(shí)現(xiàn)實(shí)際項(xiàng)目。全書內(nèi)容循序漸進(jìn)，從搭建環(huán)境開始，逐步深入理論、代碼及應(yīng)用實(shí)踐，是語音識別技術(shù)圖書的**。本書分為10章，內(nèi)容包括語音識別概況與開發(fā)環(huán)境搭建、TensorFlow和Keras、深度學(xué)習(xí)的理論