语音信号处理

本书系统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该学科领域取得的新进展，同时介绍了本门学科的背景知识、发展概况、研究现状、应用前景和发展趋势与方向。本书可作为高等院校信号与信息处理、通信与电子系统、计算机应用等专业及学科的高年级本科生、研究生教材。 第1篇语音信号处理基础
第1章绪论
1．1语音信号处理
1．2语音信号处理的发展概况
1．3本书的内容
第2章基础知识
2．1概述
2．2语音产生的过程
2．3语音信号的特性
2．4语音信号产生的数字模型
2．5语音感知
第2篇语音信号分析
第3章时域分析
3．1概述
3．2数字化和预处理
3．3短时能量分析
3．4短时过零分析
3．5短时相关分析
第4章短时傅里叶分析
4．1概述
4．2短时傅里叶变换
4．3短时傅里叶变换的取样率
4．4语音信号的短时综合
4．5语谱图
第5章同态滤波及倒谱分析
5．1
5．2同态信号处理的基本原理
5．3复倒谱和倒谱
5．4两个卷积分量复倒谱的性质
5．5避免相位卷绕的算法
5．6语音信号复倒谱分析实例
第6章线性预测分析
6．1概述
6．2线性预测分析的基本原理
6．3线性预测方程组的建立
6．4线性预测分析的解法(1)——自相关法和协方差法
6．5线性预测分析的解法(2)——格型法
6．6线性预测分析应用——IPC谱估计和IPC复倒谱
6．7线谱对(ISP)分析
6．8极零模型
第7章矢量量化
7．1概述
7．2矢量量化的基本原理
7．3失真测度
7．4最佳矢量量化器和码本的设计
7．5降低复杂度的矢量量化系统
7．6语音参数的矢量量化
第8章隐马尔可夫模型(13MM)
8．1概述
8．2隐马尔可夫模型的引人

8．3隐马尔可夫模型的定义
8．4隐马尔可夫模型三项问题的求解
8．5HMM的一些实际问题
第9章语音检测分析
9．1基音检测
9．2共振峰估值
第3篇语音信号处理技术与应用
第10章语音编码(1)——波形编码
10．1概述
10．2语音信号的压缩编码原理
10．3脉冲编码调制(PCM)及其自适应
10．4预测编码及其自适应APC
10．5自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)及自适应增量调制(ADM)
10．6子带编码(SBC)
10．7自适应变换编码(ATC)
第11章语音编码(2)——声码器技术及混合编码
11．1概述
11．2声码器的基本结构
11．3相位声码器和通道声码器
11．4同态声码器
11．5线性预测声码器
11．6混合编码
11．7各种语音编码方法的比较及语音编码研究方向
11．8语音编码的性能指标和质量评价
第12章语音合成
12．1概述
12．2语音合成原理
12．3共振峰合成
12．4线性预测合成
12．5专用语音合成硬件及语音合成器芯片
第13章语音识别
13．1概述
13．2语音识别原理
13．3动态时间规整
13．4有限状态矢量量化技术
13．5孤立词识别系统
13．6连续语音识别
13．7听觉视觉双模态语音识别(AVSR)
第14章说话人识别
14．1概述
14．2特征选取
14．3说话人识别系统的结构
14．4说话人识别中的识别方法
第15章语音增强
15．1概述
15．2语音特性、人耳感知特性及噪声特性
15．3滤波器法
15．4非线性处理
15．5减谱法
15．6自相关相减法

15．7自适应噪声对消
15．8基于子波分析技术的语音增强简介
第16章人工神经网络的应用
16．1概述
16．2神经网络的基本概念
16．3神经网络的模型结构
16．4神经网络与传统方法的结合
16．5神经网络语音合成
16．6神经网络语音识别
16．7神经网络说话人识别
16．8神经网络语音增强
第17章语音信号处理中的新兴与前沿技术
17．1混沌理论的应用
17．2分形理论的应用
17．3支持向量机(SVM)在语音识别和说话人识别中的应用
17．4语音信号的非线性预......

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16开

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