内容简介
本书是根据作者十余年从事语音信号处理的教学和科研工作的经验与体会编写的，同时参考了国内外多本有关专著和教材，汲取了数篇博士论文和大量的近期学术论文的学术思想。全书共分十章，除第一章绪论之外，第二章集中介绍了与语音信号处理关系最为密切的语音学基础知识，紧接着四章讨论了语音信号处理四大分支--语音识别、说话人识别、语音合成和语音编码的专门技术，专门技术部分超过本书一半的篇幅。
目录
第一章 绪论
1. 1 语音处理技术的发展概况
1. 2 语音信号处理的应用
第二章 语音学概要
2. 1 语音声学基础
2. 2 语音的感知
2. 3 语音的产生
2. 4 元音
2. 5 辅音
2. 6 汉语音节
第三章 语音信号的时域处理方法
3. 1 语音信号及其数字化
3. 2 语音信号的时间依赖处理
3. 3 短时能量和短时平均幅度
3. 4 短时平均过零率
3. 5 语音端点检测
3. 6 短时自相关函数
3. 7 短时平均幅度差函数
3. 8 基音周期估计方法
第四章 语音信号频谱分析
4. 1 短时傅里叶变换的定义和物理意义
4. 2 基于短时傅里叶变换的语谱图及其时频分辨率
4. 3 基于短时傅里叶变换的信号重构
4. 4 基音同步分析法
4. 5 复倒谱和倒谱
4. 6 语音信号的倒谱分析与同态解卷积
第五章 语音信号线性预测原理
5. 1 线性预测的基本原理
5. 2 线性预测方程组的解法
5. 3 线性预测的频域解释
5. 4 线性预测的几种推演参数
5. 5 线谱对分析法
5. 6 基于线性预测参数的声道滤波器的实现
第六章 语音信号的表示与谱失真测度
6. 1 时频分布理论和语音信号的时频表示
6. 2 小波理论及其在语音处理中的应用
6. 3 语音信号的参数表示及其失真测度
6. 4 矢量量化技术及其在语音处理中的应用
第七章 语音识别
7. 1 语音识别系统
7. 2 语音识别中的特征提取及谱失真测度
7. 3 矢量量化技术在语音识别中的应用
7. 4 模板匹配法
7. 5 隐马尔可夫模型技术
7. 6 连接词语音识别系统
7. 7 大词汇量连续语音识别系统
7. 8 说话人自适应技术
7. 9 关键词检出
7. 10 语音理解
7. 11 人工神经网络技术在语音识别中的应用
第八章 说话人识别和语种辨识
8. 1 说话人识别的基本原理和应用
8. 2 说话人识别的特征选择
8. 3 说话人识别的主要方法
8. 4 ..
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