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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APC 123

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