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內(nèi)容簡介

　　本書系統(tǒng)地介紹了語音信號處理的基礎(chǔ)、概念、原理、方法與應用，以及該學科領(lǐng)域取得的新進展，同時介紹了本門學科的背景知識、發(fā)展概況、研究現(xiàn)狀、應用前景和發(fā)展趨勢與方向。既著重基本理論、方法的闡述，又著重新方法和新技術(shù)。全書分3篇共17章，其中第1篇語音信號處理基礎(chǔ)，包括第1章緒論，第2章語音信號處理的基礎(chǔ)知識；第2篇語音信號分析，包括第3章至第9章，介紹語音信號的各種分析方法和技術(shù)，包括時域分析、短時傅里葉分析、同態(tài)濾波及倒譜分析、線性預測分析、矢量量化技術(shù)、隱馬爾可夫模型技術(shù)以及語音檢測分析；第3篇語音信號處理技術(shù)與應用，包括第10章至第17章，分別介紹語音編碼（1）——波形編碼、語音編碼（2）——聲碼器技術(shù)及混合編碼、語音合成、語音識別、說話人識別、語音增強、神經(jīng)網(wǎng)絡在語音信號處理中的應用及語音信號處理中的一些新興與前沿技術(shù)。本書物理概念清晰、分析透徹，原理闡述深入淺出、簡潔明了，取材廣泛、選編得當，內(nèi)容豐富而新穎，并介紹了本學科領(lǐng)域的一些最新的研究進展；語言通俗易懂、簡潔流暢；全書層次分明、條理清晰、結(jié)構(gòu)嚴謹，并注意各部分內(nèi)容的有機結(jié)合；既有較強的理論系統(tǒng)性，又體現(xiàn)一定應用的觀點。本書可作為高等院校信號與信息處理、通信與電子系統(tǒng)、計算機應用等專業(yè)及學科的高年級本科生、研究生教材，也可供該領(lǐng)域的科研及工程技術(shù)人員參考。

作者簡介

暫缺《語言信號處理》作者簡介

圖書目錄

第一篇  語音信號處理基礎(chǔ)
第一章  緒    論
1. 1  語音信號處理概述
1. 2  語音信號處理的發(fā)展概況
1. 3  本書的內(nèi)容
第二章  語音信號處理的基礎(chǔ)知識
2. 1  概    述
2. 2  語音產(chǎn)生的過程
2. 3  語音信號的特性
2. 4  語音信號產(chǎn)生的數(shù)字模型
2. 5  語音感知
第二篇  語音信號分析
第三章  語音信號的時域分析
3. 1  概    述
3. 2  語音信號的數(shù)字化和預處理
3. 3  短時能量分析
3. 4  短時過零分析
3. 5  短時相關(guān)分析
第四章  語音信號的短時傅里葉分析
4. 1  概    述
4. 2  短時傅里葉變換
4. 3  短時傅里葉變換的取樣率
4. 4  語音信號的短時綜合
4. 5  語譜圖
第五章  語音信號的同態(tài)濾波及倒譜分析
5. 1  概    述
5. 2  同態(tài)信號處理的基本原理
5. 3  復倒譜和倒譜
5. 4  語音信號兩個卷積分量復倒譜的性質(zhì)
5. 5  避免相位卷繞的算法
5. 6  語音信號復倒譜分析實例
第六章  語音信號的線性預測分析
6. 1  概    述
6. 2  線性預測分析的基本原理
6. 3  線性預測方程組的建立
6. 4  線性預測分析的解法(一)--自相關(guān)法和協(xié)方差法
6. 5  線性預測分析的解法(二)--格型法
6. 6  線性預測分析應用--LPC譜估計和LPC復倒譜
6. 7  線譜對(LSP)分析
6. 8  極零模型
第七章  語音信號的矢量量化
7. 1  概    述
7. 2  矢量量化的基本原理
7. 3  失真測度
7. 4  最佳矢量量化器和碼本的設計
7. 5  降低復雜度的矢量量化系統(tǒng)
7. 6  語音參數(shù)的矢量量化
第八章  隱馬爾可夫模型(HMM)
8. 1  概    述
8. 2  隱馬爾可夫模型的引入
8. 3  隱馬爾可夫模型的定義
8. 4  隱馬爾可夫模型三項問題的求解
8. 5  HMM的一些實際問題
第九章  語音檢測分析
9. 1  基音檢測
9. 2  共振峰估值
第三篇  語音信號處理技術(shù)與應用
第十章  語音編碼(一)--波形編碼
10. 1  概    述
10. 2  語音信號的壓縮編碼原理
10. 3  脈沖編碼調(diào)制(PCM)及其自適應
10. 4  預測編碼及其自適應APC
10. 5  自適應差分脈沖編碼調(diào)制(ADPCM)及自適應增量調(diào)制(ADM)
10. 6  子帶編碼(SBC)
10. 7  自適應變換編碼(ATC)
第十一章  語音編碼(二)--聲碼器技術(shù)及混合編碼
11. 1  概    述
11. 2  聲碼器的基本結(jié)構(gòu)
11. 3  相位聲碼器和通道聲碼器
11. 4  同態(tài)聲碼器
11. 5  線性預測聲碼器
11. 6  混合編碼
11. 7  各種語音編碼方法的比較
11. 8  語音編碼的性能指標和質(zhì)量評價
第十二章  語音合成
12. 1  概    述
12. 2  語音合成原理
12. 3  共振峰合成
12. 4  線性預測合成
12. 5  專用語音合成硬件及語音合成器芯片
第十三章  語音識別
13. 1  概    述
13. 2  語音識別原理
13. 3  動態(tài)時間規(guī)整
13. 4  有限狀態(tài)矢量量化技術(shù)
13. 5  孤立詞識別系統(tǒng)
13. 6  連續(xù)語音識別
第十四章  說話人識別
14. 1  概    述
14. 2  特征選取
14. 3  說話人識別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
14. 4  說話人識別中的識別方法
第十五章  語音增強
15. 1  概    述
15. 2  語音特性. 人耳感知特性及噪聲特性
15. 3  濾波器法
15. 4  非線性處理
15. 5  減譜法
15. 6  自相關(guān)相減法
15. 7  自適應噪聲對消
15. 8  基于子波分析技術(shù)的語音增強簡介
第十六章  人工神經(jīng)網(wǎng)絡在語音信號處理中的應用
16. 1  概    述
16. 2  神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念
16. 3  神經(jīng)網(wǎng)絡的模型結(jié)構(gòu)
16. 4  語音信號處理中神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)方法的結(jié)合
16. 5  神經(jīng)網(wǎng)絡語音合成
16. 6  神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別
16. 7  神經(jīng)網(wǎng)絡說話人識別
16. 8  神經(jīng)網(wǎng)絡語音增強
參考文獻
漢英名詞術(shù)語對照