马建芬的这本《语音信号盲分离与增强算法的研究》主要介绍有关语音信号盲分离与增强的基本理论、主要算法，以及作者在这一领域的最新研究和探索。主要内容包括：语音增强、语音信号盲分离研究的发展现状；语音质量的主/客观评价方法；盲源分离问题的基本理论和主要算法；基于神经网络的语音信号盲分离算法；语音盲分离的时一频分析算法；语音信号帧长和互信息量之间的关系；计算听觉场景模型的概念；基于Wang—Brown模型CASA系统的构造；基于Hu-Wang模型CASA系统的构造以及进行单通道盲分离的原理和过程；对比Wang-Brown模型与Hu-Wang模型在语音增强中的效果；基于谱相减的语音增强算法；快速自适应噪声估计在LOGSTSA-MMSE语音增强算法中的应用；基于小波变换的语音增强算法。《语音信号盲分离与增强算法的研究》在重点讲述作者在语音分离与增强这一领域的最新成果的同时，注重基础知识的描述，适合相关专业的研究生和从事这一领域的科研人员阅读。通过阅读本书，读者可以掌握语音分离与增强的基础知识，并了解这一领域的前沿知识。