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前言页1

第一章 绪论1

第二章 语音信号处理的基础知识3

2.1 语音和语言3

2.2 语音产生的过程及其声学特性4

2.3 语音感知5

2.4 语音信号的数字模型6

2.5 语音信号的统计特性12

2.6 语音特性分析实例12

2.7 语音的质量评价16

参考文献17

3.1 概述18

第三章 语音信号的时域分析18

3.2 语音信号的数字化和预处理19

3.3 短时能量分析20

3.4 短时过零分析24

3.5 短时相关分析26

参考文献33

第四章 语音信号的频域分析34

4.1 概述34

4.2 短时傅里叶变换34

4.3 短时傅里叶变换的取样率41

4.4 短时傅里叶反变换42

4.5 语谱图46

参考文献47

5.2 同态信号处理的基本原理48

5.1 概述48

第五章 语音信号的同态分析48

5.3 复倒谱和倒谱50

5.4 语音信号的复倒谱51

5.5 避免相位卷绕的算法53

5.6 语音信号复倒谱分析实例57

参考文献60

第六章 语音信号的线性预测分析61

6.1 概述61

6.2 线性预测分析的基本原理61

6.3 线性预测分析的解法65

6.4 格型法69

6.5 线性预测分析应用--LPC谱估计和LPC复倒谱73

6.6 线谱对(LSP)分析79

6.7 极零模型81

参考文献82

第七章 语音信号的矢量量化83

7.1 概述83

7.2 矢量量化的基本原理83

7.3 失真测度85

7.4 最佳矢量量化器和码本的设计87

7.5 降低复杂度的矢量量化系统90

7.6 语音参数的矢量量化93

参考文献94

第八章 隐马尔可夫模型(HMM)96

8.1 概述96

8.2 隐马尔可夫模型的引入96

8.3 隐马尔可夫模型的定义99

8.4 隐马尔可夫模型三项问题的求解100

8.5 HMM的一些实际问题102

参考文献103

第九章 基音提取与共振峰估值104

9.1 基音提取104

9.2 共振峰估值113

第十章 语音信号的波形编码118

10.1 概述118

10.2 语音信号的压缩编码原理119

10.3 脉冲编码调制(PCM)及其自适应120

10.4 预测编码及其自适应APC123

10.5 自适应差分脉冲编码调制(ADPCM)及自适应增量调制(ADM)126

10.6 子带编码(SBC)129

10.7 自适应变换编码(ATC)130

参考文献133

第十一章 语音信号的参数编码--声码器技术135

11.1 概述135

11.2 相位声码器和通道声码器136

11.3 同态声码器140

11.4 线性预测声码器142

11.5 新一代声码器144

11.6 各种波形编码与声码器的比较148

参考文献150

第十二章 语音合成152

12.1 概述152

12.2 语音合成原理153

12.3 共振峰合成155

12.4 线性预测合成158

12.5 专用语音合成硬件简介160

参考文献162

第十三章 语音识别163

13.1 概述163

13.2 语音识别原理165

13.3 动态时间规整167

13.4 有限状态矢量量化技术169

13.5 孤立字(词)识别系统172

13.6 连续语音识别175

参考文献177

第十四章 说话人识别178

14.1 概述178

14.2 特征选取179

14.3 说话人识别系统的结构181

14.4 说话人识别中的识别方法182

参考文献185

第十五章 语音增强186

15.1 概述186

15.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性186

15.3 滤波器法语音增强188

15.4 非线性处理语音增强190

15.5 减谱法语音增强191

15.6 自相关相减法语音增强194

15.7 自适应对消语音增强194

参考文献196

汉英名词术语对照198