前言 近年来，以语音识别为代表的音频处理技术取得了重大突破。2008年底，谷歌公司发布了第1个语音搜索应用； 2010年，苹果公司收购Siri并将其改造成语音助手。此后的十余年，语音技术的发展日新月异。与此同时，相关领域也有一些新技术如雨后春笋般涌现，例如根据声音样本生成语音的声音克隆技术、用AI技术模仿人类唱歌的虚拟歌手、将歌声与伴奏分离的人声分离技术等。毋庸讳言，音频处理与计算机视觉一样都处于人工智能大潮的风口之上。 音频信号处理涉及众多的理论知识，单单语音识别领域就涉及梅尔倒谱系数(MFCC)、Fbank特征、共振峰、端点检测、动态时间规整(DTW)、高斯混合模型(GMM)、隐马尔可夫模型(HMM)等众多的概念，要在短时间内掌握这些内容纯属不易。以笔者的经验而言，理论性强的内容最好用浅显易懂的语言配以精美的插图进行阐述，加上精心设计的动手环节(计算过程或程序示例)则往往事半功倍，本书正是秉承这一理念写作而成。 与语音相比，音乐更具节奏性，而曲调、和弦等要素更是语音信号所不具备的，因此音乐信号的分析处理与语音信号有着明显的不同。此外，音乐还能以MIDI格式保存，这种近似乐谱的文件格式被广泛地应用于音乐创作、编辑等领域。MIDI音乐不仅可以通过音乐制作软件生成，也可以通过一些第三方库用编程的方式实现，而这也为自动作曲提供了极大的便利。本书不仅将对音乐信号分析的理论和方法进行讲解，也将对MIDI格式的处理和编曲等内容进行详细介绍。 随着人工智能时代的到来，深度学习在音频分类和识别等领域都发挥着不可或缺的作用。本书的最后几章将关注深度学习及其在音频处理领域的应用。对于深度学习知之甚少的读者也不必担心，相关章节将从深度学习的基本概念讲起，以浅显易懂的语言对神经网络领域的有关理论由浅入深地进行介绍，并引入PyTorch这个深度学习框架解决一些实际问题。 总而言之，本书的内容相当丰富，但同一些纯理论的书籍不同的是，本书力图以类似科普读物的风格让读者“轻松、快速”地入门。当然，这里的“入门”不仅是理论知识的入门，也是实战技术的入门。 本书主要内容 本书共13章，各章的主要内容如下： 第1章介绍声学基础知识、音频文件格式等最为基础的内容。 第2章介绍Python的基础操作，并对Python的绘图功能进行了重点强化。 第3章介绍各种获取音频信号的方法，例如从话筒拾取信号，从音频文件读取，从视频文件提取，计算机生成或合成等。 第4章介绍音频信号分析的基础内容，包括分帧、加窗、时域分析、频谱图、傅里叶变换、语谱图、小波变换等。 第5章介绍语音信号相关概念及共振峰、端点检测、基音检测、梅尔倒谱系数提取等内容。 第6章介绍传统的语音识别方法，包括动态时间规整、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等内容。 第7章介绍用Whisper进行语音识别的方法和技巧。 第8章介绍文本转语音(TTS)和语音合成的实战技术。 第9章介绍频带能量比、频谱特征、恒Q变换等音乐分析方法及包络提取、节拍检测、音高识别、调性分析等内容。 第10章先对MIDI文件格式进行深入剖析，然后介绍用Mido和Music21进行MIDI编曲等内容。 第11章先介绍深度学习和PyTorch的基础知识，然后介绍一个深度学习的案例。 第12章介绍卷积神经网络和循环神经网络等常用的神经网络，并用一个案例展示其实际应用。 第13章介绍语音识别中涉及的深度学习技术，主要包括Word2Vec、ELMo、Transformer模型等内容。 阅读建议 总体来讲，本书内容由浅入深，因此建议读者按顺序阅读。对于有一定基础的读者，可以跳过基础部分从感兴趣的内容开始。本书涉及了大量的第三方库，考虑到各层次读者的需要，书中采用了Python的Anaconda版，IDE则采用Spyder(Anaconda自带无须另行安装)，其中Python的版本为3．11．5。对于初学者而言，推荐使用较新版本的Anaconda，因为有些第三方库需要较新版本的支持。Python基础较好的读者可根据需要采用PyCharm等其他IDE。 本书第1~3章为基础部分，读者可根据自身情况选读。 第4章是音频处理的基础部分，无论是语音还是音乐信号的处理都会用到其中的概念和算法，建议读者学习时不要跳过。 第5~8章主要涉及语音识别与合成，既有理论又有实战，建议读者先通读一遍，以便了解其中的概念和原理，然后边运行程序边加深对算法的理解。 第9章和第10章主要与音乐相关，实战内容较多，多动手实践对相关内容的掌握有益无害。 第11~13章则是深度学习的内容。该部分内容涉及面广且内容较多，因为此书在内容安排上遵循了“由浅入深”的原则，所以建议初次接触的读者从头开始循序渐进地进行学习，在对相关概念和原理有一定理解之后再进入实战。 扫描封底的文泉云盘防盗码，再扫描目录上方的二维码可下载本书源码。 致谢 感谢我的家人，感谢你们一直以来对我的理解和支持! 本书的写作也得到了清华大学出版社赵佳霓编辑的大力帮助，在此深表感谢！ 由于本书涉及内容广泛，加上笔者水平有限，难免存在疏漏之处，还请各位读者不吝批评指正。 姚利民 2024年10月