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內容簡介： 本书的重点是研究和阐述数字语音信号，即可以在计算机和某些设备中保存和处理的离散时间信号。本书的主要内容涉及数字语音信号处理的基本理论、声音对象的数学分析和建模方法，同时还介绍了语音信号处理领域的具体应用和前沿技术。 本书包括12章。第l章绪论，简要介绍语音信号处理的应用、发展历程和语音信号的基本知识。第2章描述语音处理的基本原理，重点介绍对应于人类说话和听音过程的语音产生和感知模型，以及在数字语音信号处理中经常使用的两种技术：短时分析和基音估计。第3章介绍语音质量的主观和客观评价技术，并列出了一些常用的评价标准。第4章至第7章详细阐述了语音处理的一些关键技术，如线性预测分析、同态分析、矢量量化和隐马尔可夫模型，这些传统的处理技术对于语音乃至其他信号处理领域都有很好的学术研究和应用意义。第8章至第11章从应用角度分别讲解4个最常见的语音处理研究方向：语音编码、语音识别、语音增强和语音合成。第12章简要介绍了深度学习在语音信号处理的中的应用，主要包括基于深度学习的语音识别和语音增强技术。 语音信号数字处理是语音／语言学与数字信号处理技术相结合的一门交叉学科，它与认知科学、心理学、生理学、语言学、物理声学、计算机科学、信号与信息处理、模式识别和人工智能等学科密切相关。在本教材中，学生将学习数字语音信号处理的基本理论和关键技术，以提高学生运用基本理论解决语音信号处理实际问题的能力。 目錄： 第1章 绪论 1.1 概述 1.2 语音信号数字处理的应用 1.3 语音信号处理的发展历史 1.4 认识语音信号 第2章 语音信号处理基础 2.1 语音的产生 2.2 语音的感知 2.3 短时分析技术 2.4 基音周期估计 第3章 语音质量评价技术 3.1 语音质量评价技术概述 3.2 语音质量主观评价技术 3.3 语音质量客观评价技术 3.4 语音质量评价技术的应用与发展 第4章 线性预测分析技术 4.1 线性预测分析基本概念 4.2 线性预测参数的估计 4.3 基于线性预测的频谱分析 4.4 线性预测等效参数 第5章 同态分析技术 5.1 同态系统 5.2 倒谱和复倒谱 5.3 同态滤波 5.4 同态分析应用 第6章 矢量量化技术 6.1 量化的基本概念 6.2 矢量量化的基本原理 6.3 最优矢量量化器的设计 6.4 矢量量化方法分类 第7章 隐马尔可夫模型 7.1 隐马尔可夫模型的前期知识 7.2 隐马尔可夫模型的基本概念 7.3 隐马尔可夫模型的3个基本问题 7.4 隐马尔可夫模型的特性和类型 第8章 语音编码 8.1 语音编码概述 8.2 语音编码分类 8.3 语音编码关键技术 8.4 语音编码性能评价 第9章 语音识别 9.1 语音识别概述 9.2 基本的语音识别系统 9.3 语音关键词检测技术 9.4 语音识别技术的挑战 第10章 语音增强 10.1 语音增强概述 10.2 单通道语音增强 10.3 麦克风阵列语音增强 10.4 其他语音增强技术 第11章 语音合成 11.1 语音合成概述 11.2 语音合成的关键技术 11.3 基音同步叠接相加算法简介 11.4 文语转换系统 第12章 深度学习语音处理技术 12.1 深度学习发展背景 12.2 典型的神经网络概述 12.3 深度学习用于语音识别 12.4 深度学习用于语音增强 参考文献

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