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內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《語(yǔ)音信號(hào)處理實(shí)用教程/21世紀(jì)高等院校信息與通信工程規(guī)劃教材》系統(tǒng)地介紹了語(yǔ)音信號(hào)處理的相關(guān)知識(shí)，系統(tǒng)地論述了語(yǔ)音信號(hào)處理的基礎(chǔ)、概念、原理、方法與應(yīng)用，以及該學(xué)科領(lǐng)域取得的一些新成果、新進(jìn)展及新技術(shù)。全書(shū)分3篇共15章，其中第1篇語(yǔ)音信號(hào)處理基礎(chǔ)篇，包括第1章緒論，第2章語(yǔ)音信號(hào)處理的基礎(chǔ)知識(shí)；第2篇語(yǔ)音信號(hào)分析篇，包括第3章至第9章，介紹語(yǔ)音信號(hào)的各種分析方法和技術(shù)，包括傳統(tǒng)方法，如時(shí)域、頻域處理等，還包括新方法和新技術(shù)，如同態(tài)處理、線性預(yù)測(cè)分析、矢量量化、隱馬爾可夫模型技術(shù)等；第3篇語(yǔ)音信號(hào)處理技術(shù)與應(yīng)用篇，包括第10章至第15章，分別介紹語(yǔ)音編碼、語(yǔ)音合成、語(yǔ)音識(shí)別、說(shuō)話人識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)及語(yǔ)音處理的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)。
　　《語(yǔ)音信號(hào)處理實(shí)用教程/21世紀(jì)高等院校信息與通信工程規(guī)劃教材》在編寫(xiě)上既重視基礎(chǔ)知識(shí)，又跟蹤前沿技術(shù)；既具有學(xué)術(shù)深度，又具有教材的系統(tǒng)性和可讀性。
　　全書(shū)層次分明，條理清晰，結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)，并注意各部分內(nèi)容的有機(jī)結(jié)合；既有較強(qiáng)的理論系統(tǒng)性，又體現(xiàn)一定應(yīng)用的觀點(diǎn)。
　　《語(yǔ)音信號(hào)處理實(shí)用教程/21世紀(jì)高等院校信息與通信工程規(guī)劃教材》可作為高等院校電子信息工程、通信工程、模式識(shí)別與人工智能等專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生、碩士研究生教材，也可供該領(lǐng)域的科研及工程技術(shù)人員參考。

作者簡(jiǎn)介:

目錄:第1篇 語(yǔ)音信號(hào)處理基礎(chǔ)篇
第1章 緒論
1.1 語(yǔ)音信號(hào)處理概述
1.2 語(yǔ)音信號(hào)處理的發(fā)展
1.3 語(yǔ)音信號(hào)處理的應(yīng)用
思考與練習(xí)
第2章 語(yǔ)音信號(hào)處理的基礎(chǔ)知識(shí)
2.1 語(yǔ)音和語(yǔ)言
2.2 語(yǔ)音產(chǎn)生的過(guò)程及其聲學(xué)特性
2.2.1 語(yǔ)音的發(fā)音器官
2.2.2 人類(lèi)語(yǔ)音的產(chǎn)生過(guò)程
2.2.3 共振峰頻率
2.3 語(yǔ)音信號(hào)的聲學(xué)特性
2.3.1 語(yǔ)音信號(hào)的物理屬性
2.3.2 語(yǔ)音信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性
2.3.3 語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間波形和頻譜特性
2.4 語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生的數(shù)字模型
2.4.1 激勵(lì)模型
2.4.2 聲道模型
2.4.3 輻射模型
2.4.4 完整的語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字模型
2.5 人類(lèi)的聽(tīng)覺(jué)功能
2.5.1 聽(tīng)覺(jué)器官
2.5.2 聽(tīng)覺(jué)感知
2.5.3 聲音三要素
2.5.4 聽(tīng)覺(jué)掩蔽效應(yīng)
思考與練習(xí)

第2篇 語(yǔ)音信號(hào)處理分析篇
第3章 語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域分析
3.1 語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字化和預(yù)處理
3.1.1 取樣和量化
3.1.2 預(yù)處理
3.1.3 語(yǔ)音信號(hào)的加窗處理
3.2 短時(shí)能量分析
3.2.1 短時(shí)平均能量
3.2.2 短時(shí)平均幅度
3.3 短時(shí)過(guò)零分析
3.4 短時(shí)相關(guān)分析
3.4.1 短時(shí)自相關(guān)函數(shù)
3.4.2 修正的短時(shí)自相關(guān)函數(shù)
3.4.3 短時(shí)平均幅度差函數(shù)
3.5 基音周期估值
3.5.1 基于短時(shí)自相關(guān)法的基音周期估值
3.5.2 基于短時(shí)平均幅度差函數(shù)AMDF法的基音周期估值
3.5.3 基音周期估值的后處理
思考與練習(xí)
第4章 語(yǔ)音信號(hào)的頻域分析
4.1 短時(shí)傅里葉變換的定義
4. 2 短時(shí)傅里葉變換的兩種解釋
4.2.1 標(biāo)準(zhǔn)傅里葉變換的解釋
4.2.2 濾波器的解釋
4.3 短時(shí)傅里葉變換的取樣率
4.3.1 時(shí)域取樣率
4.3.2 頻域取樣率
4.3.3 總?cè)勇?
4.4 語(yǔ)音信號(hào)的短時(shí)綜合
4.4.1 濾波器組求和法
4.4.2 快速傅立葉變換求和法
4.5 語(yǔ)譜圖
思考與練習(xí)
第5章 語(yǔ)音信號(hào)的同態(tài)處理
5.1 卷積同態(tài)處理的基本原理
5.2 復(fù)倒譜和倒譜
5.2.1 復(fù)倒譜
5.2.2 倒譜
5.3 語(yǔ)音信號(hào)的復(fù)倒譜
5.3.1 聲門(mén)激勵(lì)信號(hào)的復(fù)倒譜
5.3.2 聲道沖激響應(yīng)序列的復(fù)倒譜
5.4 復(fù)倒譜的幾種計(jì)算方法
5.4.1 微分法
5.4.2 最小相位信號(hào)法
5.4.3 遞推法
5.5 語(yǔ)音的倒譜分析及應(yīng)用
5.5.1 語(yǔ)音同態(tài)濾波系統(tǒng)構(gòu)成
5.5.2 語(yǔ)音的倒譜分析原理
5.5.3 語(yǔ)音的倒譜應(yīng)用
思考與練習(xí)
第6章 語(yǔ)音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)分析
6.1 線性預(yù)測(cè)分析的基本原理
6.1.1 信號(hào)模型
6.1.2 語(yǔ)音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)模型
6.2 線性預(yù)測(cè)方程的建立
6.3 線性預(yù)測(cè)分析的經(jīng)典解法
6.3.1 自相關(guān)法
6.3.2 協(xié)方差法
6.3.3 自相關(guān)法和協(xié)方差法的比較
6.4 格型法
6.4.1 格型法的基本原理
6.4.2 格型法的求解
6.5 線譜對(duì)LSP分析
6.5.1 LSP的定義和特點(diǎn)
6.5.2 LPC參數(shù)到LSP參數(shù)的轉(zhuǎn)換
6.5.3 LSP參數(shù)到LPC參數(shù)的轉(zhuǎn)換
6.6 導(dǎo)抗譜對(duì)ISP分析
6.6.1 ISP的定義和特點(diǎn)
6.6.2 LPC與ISP參數(shù)間的轉(zhuǎn)換
6.7 LPC導(dǎo)出的其它語(yǔ)音參數(shù)
6.7.1 反射系數(shù)
6.7.2 對(duì)數(shù)面積比系數(shù)
6.7.3 LPC倒譜系數(shù)
6.8 LPC分析的頻域解釋
6.8.1 最小預(yù)測(cè)誤差的頻域解釋
6.8.2 LPC譜估計(jì)
思考與練習(xí)
第7章 語(yǔ)音信號(hào)的矢量量化
7.1 矢量量化的基本原理
7.1.1 矢量量化的定義
7.1.2 矢量量化系統(tǒng)的工作過(guò)程
7.1.3 矢量量化與標(biāo)量量化的比較
7.1.4 失真測(cè)度
7.2 最佳矢量量化器
7.2.1 最佳劃分
7.2.2 最佳碼書(shū)
7.3 矢量量化器的設(shè)計(jì)算法
7.3.1 LBG算法
7.3.2 初始碼書(shū)的生成
7.3.3 空胞腔的處理
7.4 降低復(fù)雜度的矢量量化系統(tǒng)
7.4.1 樹(shù)形搜索矢量量化器
7.4.2 多級(jí)矢量量化器
7.4.3 波形/增益矢量量化器
7.4.4 分離均值矢量量化器
7.4.5 有記憶的矢量量化器
7.5 語(yǔ)音參數(shù)的矢量量化
思考與練習(xí)
第8章 隱馬爾可夫模型
8.1 隱馬爾可夫模型的引入
8.2 隱馬爾可夫模型的定義
8.3 隱馬爾可夫模型的計(jì)算
8.3.1 概率Pr [Y/λ ]的計(jì)算
8.3.2 HMM的識(shí)別
8.4 HMM的各種結(jié)構(gòu)類(lèi)型
8.4.1 A矩陣參數(shù)分類(lèi)
8.4.2 B矩陣參數(shù)分類(lèi)
8.4.3 其他一些特殊的HMM形式
8.5 HMM的一些實(shí)際問(wèn)題
8.5.1 下溢問(wèn)題
8.5.2 參數(shù)的初始化問(wèn)題
8.5.3 B矩陣參數(shù)的選擇
思考與練習(xí)
第9章 語(yǔ)音信號(hào)檢測(cè)分析
9.1 基音提取
9.1.1 自相關(guān)法
9.1.2 并行處理法
9.1.3 倒譜法
9.1.4 簡(jiǎn)化逆濾波法
9.2 共振峰估值
9.2.1 帶通濾波器組法
9.2.2 離散傅里葉變換（DFT）
9.2.3 倒譜法
9.2.4 LPC法
思考與練習(xí)

第3篇 語(yǔ)音信號(hào)處理應(yīng)用篇
第10章 語(yǔ)音編碼
10.1 語(yǔ)音信號(hào)的壓縮編碼原理
10.1.1 語(yǔ)音壓縮的基本原理
10.1.2 語(yǔ)音通信中的語(yǔ)音質(zhì)量
10.1.3 語(yǔ)音編碼的分類(lèi)
10.2 語(yǔ)音編碼性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)
10.2.1 編碼速率
10.2.2 編碼質(zhì)量
10.2.3 編解碼延時(shí)
10.2.4 算法復(fù)雜度
10.3 語(yǔ)音信號(hào)波形編碼
10.3.1 脈沖編碼調(diào)制
10.3.2 自適應(yīng)預(yù)測(cè)編碼
10.3.3 自適應(yīng)差分脈沖編碼調(diào)制
10.3.4 子帶編碼
10.3.5 變換編碼
10.4 語(yǔ)音信號(hào)參數(shù)編碼
10.4.1 聲碼器的工作原理
10.4.2 相位聲碼器
10.4.3 通道聲碼器
10.4.4 共振峰聲碼器
10.4.5 同態(tài)聲碼器
10.4.6 線性預(yù)測(cè)聲碼器
10.5 語(yǔ)音信號(hào)混合編碼
10.5.1 合成分析技術(shù)
10.5.2 感覺(jué)加權(quán)濾波器
10.5.3 激勵(lì)模型的改進(jìn)
10.5.4 G.728語(yǔ)音編碼標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介
10.6 語(yǔ)音信號(hào)寬帶變速率編碼
10.7 各種語(yǔ)音編碼方法的比較
10.7.1 波形編碼的信號(hào)壓縮技術(shù)
10.7.2 波形編碼和聲碼器的比較
10.7.3 各種聲碼器的比較
思考與練習(xí)
第11章 語(yǔ)音合成
11.1 概述
11.2 語(yǔ)音合成原理
11.2.1 波形合成法
11.2.2 參數(shù)合成法
11.2.3 規(guī)則合成法
11.3 語(yǔ)音合成系統(tǒng)的特性
11.3.1 合成單元
11.3.2 合成參數(shù)
11.3.3 合成音質(zhì)
11.4 共振峰合成
11.4.1 共振峰合成原理
11.4.2 級(jí)聯(lián)型共振峰模型
11.4.3 并聯(lián)型共振峰模型
11.4.4 共振峰合成實(shí)例
11.5 線性預(yù)測(cè)合成
11.6 基音同步疊加法
11.6.1 算法原理
11.6.2 算法實(shí)現(xiàn)步驟
11.7 文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)
11.7.1 文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)的組成
11.7.2 漢語(yǔ)按規(guī)則合成
11.8 語(yǔ)音合成技術(shù)的應(yīng)用
11.8.1 語(yǔ)音合成的典型應(yīng)用
11.8.2 專(zhuān)用語(yǔ)音合成硬件及語(yǔ)音合成器芯片
思考與練習(xí)
第12章 語(yǔ)音識(shí)別
12.1 概述
12.2 語(yǔ)音識(shí)別原理
12.3 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整
12.4 有限狀態(tài)矢量量化技術(shù)
12.4.l FSVQ原理及FSVQ聲碼器
12.4.2 FSVQ語(yǔ)音識(shí)別器
12.5 孤立詞識(shí)別系統(tǒng)
12.6 連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別
12.6.1 識(shí)別基元的選擇與切分
12.6.2 發(fā)音變化及音征提取
12.6.3 訓(xùn)練及新的識(shí)別方法
12.6.4 基于HMM統(tǒng)一框架的大詞匯量非特定人連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別
思考與練習(xí)
第13章 說(shuō)話人識(shí)別
13.1 概述
13.2 特征選取
13.2.1 說(shuō)話人識(shí)別所用特征
13.2.2 特征類(lèi)型的優(yōu)選準(zhǔn)則
13.3 說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
13.4 說(shuō)話人識(shí)別中的識(shí)別方法
13.4.1 模板匹配法
13.4.2 概率統(tǒng)計(jì)方法
13.4.3 動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整方法
13.4.4 矢量量化方法
13.4.5 隱馬爾可夫模型方法
13.4.6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法
13.5 聲紋識(shí)別應(yīng)用前景
13.5.1 聲紋識(shí)別特性
13.5.2 聲紋識(shí)別應(yīng)用
13.5.3 聲紋識(shí)別未來(lái)
思考與練習(xí)
第14章 語(yǔ)音增強(qiáng)
14.1 概述
14.2 語(yǔ)音特性、人耳感知特性及噪聲特性
14.2.1 語(yǔ)音特性
14.2.2 人耳感知特性
14.2.3 噪聲特性
14.3 語(yǔ)音增強(qiáng)算法
14.3.1 參數(shù)方法
14.3.2 非參數(shù)方法
14.3.3 統(tǒng)計(jì)方法
14.3.4 其他方法
14.4 濾波器法
14.4.1 固定濾波器
14.4.2 自適應(yīng)濾波
14.4.3 變換技術(shù)
14.5 非線性處理語(yǔ)音增強(qiáng)
14.5.1 中心削波
14.5.2 同態(tài)濾波法
14.6 譜減法
14.6.1 譜減法的原理
14.6.2 譜減法的改進(jìn)形式
14.6.3 譜減法語(yǔ)音增強(qiáng)的仿真實(shí)現(xiàn)
14.7 自相關(guān)相減法
14.8 自適應(yīng)噪聲對(duì)消
14.8.1 自適應(yīng)濾波
14.8.2 具有參考信號(hào)的自適應(yīng)噪聲
對(duì)消
14.8.3 利用延遲來(lái)建立參考信號(hào)的自
適應(yīng)噪聲對(duì)消
思考與練習(xí)
第15章 語(yǔ)音處理的實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)
15.1 可編程DSP芯片應(yīng)用基礎(chǔ)
15.1.1 DSP的發(fā)展歷程
15.1.2 DSP芯片的特點(diǎn)
15.1.3 DSP芯片的分類(lèi)
15.1.4 DSP芯片的基本結(jié)構(gòu)
15.1.5 常用DSP芯片簡(jiǎn)介
15.1.6 DSP芯片的應(yīng)用
15.2 基于DSP的語(yǔ)音處理系統(tǒng)
15.2.1 基于DSP的實(shí)時(shí)語(yǔ)音處理系統(tǒng)的構(gòu)成
15.2.2 基于DSP的實(shí)時(shí)語(yǔ)音處理系統(tǒng)的特點(diǎn)
15.2.3 基于DSP的實(shí)時(shí)語(yǔ)音處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)過(guò)程
15.3 DSPCCS集成開(kāi)發(fā)環(huán)境
15.3.1 DSP的開(kāi)發(fā)工具
15.3.2 CCS概述
15.3.3 CCS的構(gòu)成
15.4 基于TMS320C5409的實(shí)時(shí)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
15.4.1 硬件介紹
15.4.2 軟件設(shè)計(jì)
15.4.3 獨(dú)立系統(tǒng)形成
思考與練習(xí)
附錄 漢英名詞術(shù)語(yǔ)對(duì)照
參考文獻(xiàn)