- 声学基础薄弱：系统讲解声学基础知识，帮助读者建立音频信号处理的理论框架，避免因概念不清而卡壳。
- 编程上手难：通过Python基础与PyTorch实战案例，让零基础读者也能快速上手音频处理代码。
- 理论与实践脱节：每章配以具体示例，从信号获取到分析处理，手把手演示如何将理论落地为可运行代码。
- 语音识别迷茫：详解传统与深度学习语音识别技术，并给出实战代码，解决读者不知如何实现语音识别的困惑。
- 音乐分析无从下手：介绍常用音乐分析方法和Python编曲技巧，帮助读者轻松处理音乐信号。
★★★
中级
入门初级中级进阶高级
- 高校学生：适合电子、计算机、人工智能等专业学生，作为音频处理课程的入门教材，快速掌握基础与实战。
- 转行开发者：对音频处理感兴趣但缺乏背景的开发者，可通过本书系统学习Python与PyTorch在音频领域的应用。
- 音频爱好者：喜欢音乐或语音技术的爱好者，能从中获得实用技巧，实现简单的音频分析与合成。
- 初级工程师：刚入行从事语音或音乐相关工作的工程师，本书能帮其补齐理论基础并提升编码能力。
- 基础优先：先精读第1-2章，确保掌握声学概念和Python语法，这是后续学习的地基。
- 动手实践：第3-8章建议边学边敲代码，重点完成语音识别实战，加深对信号处理流程的理解。
- 音乐章节选读：若对音乐不感兴趣，可略读第9-10章，但建议了解基本分析方法，便于扩展知识面。
- 深度学习重点：第11-13章是进阶内容，建议结合PyTorch官方文档，多跑示例代码，理解模型训练过程。
- 配套练习：每章末尾的思考题和项目，务必独立完成，以检验学习效果。
- 理论扎实：掌握声学基础、音频信号特征及常用分析方法，为后续深入打下坚实基础。
- 实战技能：能独立使用Python和PyTorch实现语音识别、语音合成、音乐分析等典型任务。
- 工具熟练：熟练使用librosa、torchaudio等音频处理库，提升开发效率。
- 思维提升：理解深度学习在音频领域的应用逻辑，学会设计简单的处理流程。
- 项目经验：通过书中完整案例，积累从数据准备到模型部署的实战经验。
📖 书籍简介
近年来人工智能技术突飞猛进，以语音识别为代表的音频处理技术取得了大量突破，但该领域内理论结合实战的入门书籍却较为缺乏，本书旨在为有志学习音频信号处理的读者提供一本实用的入门书籍。
本书共13章，第1章和第2章是基础部分，包括声学基础知识及Python基础等内容；第3到4章介绍了音频信号的获取及分析方法；第5~8章介绍了语音识别基础、传统语音识别技术及语音识别、语音合成的实战技术；第9章和第10章介绍了常用的音乐分析方法及Python编曲等内容；第11~13章介绍了深度学习的基础知识及如何用PyTorch对语音和音乐信号进行分析处理。
本书以通俗易懂的语言、图文并茂的讲解力图使读者在短时间内掌握音频信号处理的基本技术。本书既可供包括高校学生在内的各类初学者快速入门、也可供该领域的专业技术人员及爱好者参考。
📑 章节目录
第1章基础知识 1.1声学基础 1．1．1声音的产生和传播 1．1．2声波的描述 1．1．3声音的客观衡量 1．1．4声音的主观属性 1．2音频文件格式 1．2．1WAV文件格式 1．2．2MP3文件格式 1．2．3MIDI文件格式 1．2．4其他文件格式 1.3Praat简介 1．3．1Praat概要 1．3．2Praat的下载和安装
