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圖書簡介

本書從人類的發聲機理和聽覺機理出發，全面系統地介紹了現代語音信號處理的基礎、原理、方法與應用。首先介紹了語音信號的基本性質和數學模型；詳細闡述了短時時域處理技術、變換域分析、線性預測分析。矢量量化的基本原理與方法；重點介紹了語音編碼、語音識別、語音合成和語音增強等語音處理的幾項最重要的技術；最后介紹了語音通信應用中的幾個關鍵技術和實時語音處理系統設計的基本方法。著眼于語音信號處理的新發展，本書還對信號處理領域的小波、混飩、分形以及人工神經網絡等新技術新方法在語音信號處理中的應用進行了討論。附錄部分給出了語音處理有關技術的理論推導及一些實用的C程序和MATLAB程序的實例，供相關人員學習應用時參考。 本書內容廣泛，重點突出，原理闡述深入淺出，注重理論與實際應用的結合，可讀性強。本書可作為高等院校通信工程、電子工程、信息工程等專業高年級本科生和信號與信息處理、通信與信息系統等學科研究生的教材，也可供語音處理和信息技術研究的科研及工程人員參考。
目錄
第1章 緒論
1.1 概述
1.2 語音處理的研究方法
1.3 語音處理的應用
1.4 本書的內容與組織
1.5 習題
第2章 語音信號處理基礎
2.1 語音的波形及特性
2.2 語音的產生
2.3 漢語語音的基本特性
2.4 語音信號的簡化數字模型
2.5 聽覺系統和聽覺特性
2.6 小結
2.7 習題
第3章 語音信號的時域分析
3.1 概述
3.2 語音短時分析技術
3.3 短時能量和平均幅度
3.4 短時平均過零率
3.5 短時自相關分析
3.6 語音端點檢測
3.7 基音周期估計
3.8 小結
3.9 習題
第4章 語音信號的變換分析
4.1 語音信號的頻域分析
4.2 語音信號的同態處理
4.3 語音信號的非線性處理
4.4 分形內插語音編碼算法
4.5 小結
4.6 習題
第5章 語音信號線性預測分析
5.1 LP分析的基本原理
5.2 LP正則方程的自相關解法和自協方差解法
5.3 模型增益G的確定
5.4 線譜對LSP分析
5.5 LP導出的其他語音參數
5.6 LP分析的頻域解釋
5.7 小結
5.8 習題
第6章 矢量量化
6.1 概述
6.2 無記憶矢量量化器
6.3 有記憶矢量量化器
6.4 特片矢量及失真測度
6.5 小結
6.6 習題
第7章 語音編碼
7.1 語音編碼的基本概念
7.2 波形編碼
7.3 參數編碼和混合編碼
7.4 混合激勵線性預測MELP
7.5 語音編碼的質量評估
7.6 小結
7.7 習題
第8章 語音識別
8.1 概述
8.2 動態時間規整
8.3 隱馬爾可夫模型
8.4 HMM的基本問題
8.5 連續HMM和半連續HMM
8.6 HMM相似度的比較
8.7 HMM的應用
8.8 孤立詞識別
8.9 連接詞識別
8.10 連續語音識別
8.11 說話人自適應技術
8.12 關鍵詞確認
8.13 說話人識別
8.14 人工神經網絡在語音識別中的應用
8.15 魯校語音識別的研究
8.16 小結
8.17 習題
第9章 語音合成
9.1 概述
9.2 文-語轉換系統
9.3 文本分析
9.4 韻律生成
9.5 語音生成
9.6 小結
9.7 習題
第10章 語音增強
10.1 概述
10.2 基于語音譜特征的諧波增強算法
10.3 基于短時譜估計的增強算法
10.4 基于信號子空間的增強算法
10.5 基于語音生成模型的增強算法
10.6 語音增強的新發展
10.7 小結
10.8 習題
第11章 語音通信應用中的關鍵技術
11.1 不連續傳輸DTX
11.2 語音激活檢測VAD
11.3 回波抵消
11.4 聲碼器同步
11.5 糾錯編碼
11.6 小結
11.7 習題
第12章 語音處理的實時實現
12.1 DSP語音處理系統
12.2 可編程DSP芯片應用基礎
12.3 CCS DSP集成開發環境
12.4 一個基于TMS320VC5409 DSP應用系統的開發
12.5 小結
12.6 習題
附錄

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