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編輯推薦: |
★本书根据作者多年教学及科研实践的体会,跟踪语音信号处理的发展动态,并参考近几年来相关文献,概括地描述了语音信号处理和应用所涉及的各个分支。★教材注重理论紧密联系实际,不仅有基础理论,而且还有基本原理和实际系统应用,可读性好,可教性高。★全书结构按照由浅入深、循序渐进的教学思想写作,内容全面生动,深入浅出,引导学生从掌握基本原理到领会具体应用技术,系统全面地学习语音信号处理与应用的重要环节。
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內容簡介: |
本书介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用,以及该学科领域近年来取得的一些新成果、新进展及新技术。全书共分十二章。内容包括:绪论;语音信号处理的基础知识;语音信号的分析技术;语音信号的矢量量化;隐马尔可夫模型技术;神经网络在语音信号处理中的应用;语音编码;语音合成;语音识别;说话人识别和语种辨识技术;语音信号的情感信息处理技术;语音增强技术。本书不仅可作为高等院校通信与信息专业的教材,还可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、模式识别以及计算机科学等领域的科研人员参考。
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目錄:
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第1章 绪论第2章 语音信号处理的基础知识2.1 语音发音及感知系统2.2 语音信号生成的数学模型2.3语音基本概念与参数2.4 语音信号的数字化和预处理2.5 语音信号处理的应用2.6 思考与复习题第3章 语音信号处理常用算法3.1 矢量量化3.2隐马尔可夫模型(HMM)3.3 神经网络3.4 思考与复习题第4章 语音信号分析4.1 概述4.2 语音分帧4.3 语音信号的时域分析4.4 语音信号的频域分析4.5 语音信号的倒谱分析4.6 语音信号的线性预测分析4.7语音信号的小波分析4.8 思考与复习题第5章 语音信号特征提取技术5.1 概述5.2 端点检测5.3 基音周期估计5.4 共振峰估计5.5 思考与复习题第6章 语音增强6.1 概述6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性 6.3 滤波器法6.4 相关特征法 6.5 非线性处理法6.6 减谱法6.7 Weiner滤波法6.8 思考与复习题第7章 语音编码7.1 概 述7.2 语音编码的评价指标7.3 语音信号的波形编码7.4 语音信号的参数编码7.5语音信号的混合编码7.6 思考与复习题第8章 语音合成与转换8.1 概述8.2 语音合成算法8.3 文语转换系统(TTS)8.4 常用语音转换的方法8.5 语音转换的研究方向8.6 思考与复习题第9章 语音识别9.1 概述9.2 语音识别原理和识别系统的组成9.3 孤立字(词)识别系统9.4 连续语音识别系统的性能评测9.5 思考与复习题第10章 说话人识别10.1 概 述10.2 说话人识别方法和系统结构10.3 应用VQ的说话人识别系统10.4 应用DTW的说话人确认系统10.5 应用HMM的说话人识别系统10.6 应用GMM的说话人识别系统10.7 尚需进一步探索的研究课题10.8 思考与复习题第11章 语音信号情感处理11.1 概述11.2 情感理论与情感诱发实验11.3 情感的声学特征分析11.4 实用语音情感的识别算法研究11.4.3 高斯混合模型的基本原理11.5 跨语言的语音情感识别11.6 应用与展望11.7 思考与复习题第12章 语音隐藏12.1 概述12.2 国内外研究现状及存在的问题12.3 语音信息隐藏基础12.4 常用评价指标12.5 基本语音信息隐藏算法12.6 总结与展望12.7 思考与复习题第13章 声源定位13.1 概述13.2 双耳听觉定位原理及方法13.3 麦克风阵列模型13.4 基于麦克风阵列的声源定位方法分类13.5 总结与展望13.6 思考与复习题
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