第一章 语音的介绍 1
1.1语音的通讯 1
1.2信号处理 1
1.3数字信号处理 2
1.4数字语音处理 3
1.5应用范围 4
第二章 语音的产生及其数学模式 5
2.1发音器官 5
2.2声学语音学（Acoustic Phonetics） 9
2.3语音的声学理论 16
2.4无损管模式 23
2.5语音信号数字模式 27
第三章 时域中的语音处理 30
3.1时域关连的语音处理 30
3.2短时段能量与平均音量 32
3.3短时段平均过零点率 34
3.4基频周期的估计 36
3.5短时段自相关函数 37
第四章 语音波形的表示法与编码 39
4.1语音信号的取样及其统计模式 39
4.2量化 41
4.3适应量化 44
4.4微分量化 48
4.5 Delta调度 51
4.6微分PCM（DPCM） 54
第五章 语音线性预估编码 57
5.1线性预估分析的原理 57
5.2 LPC公式的解 63
5.3 LPC分析公式的比较 66
5.4预估误差 66
5.5线性预估的频域意义 76
5.6线性预估与无损管模式的关系 80
5.7 LPC系数与其他语音参数的关系 81
5.8线性预估参数语音合成 82
5.9 LPC参数的应用 83
第六章 语音合成自动化 87
6.1语音合成的概念 87
6.2激发源 89
6.3发音腔道的共振模拟 91
6.4语音技术 91
6.5送气音与擦音的产生 95
6.6线性预估式的语音合成 95
第七章 人机数字语音处理 97
7.1语者辨认与语音辨认 97
7.2相似性判断法 106
7.3 LPC距离测量 107
7.4马可夫隐藏层模型（Hidden Markov Model） 109
第八章 人机语音诊断 115
8.1“听”的介绍 115
8.2耳部结构 115
8.3听觉神经感应 116
8.4听觉神经影响 118
8.5声谱图 118
8.6仪器分析与评估 120
8.7语音的突想 123
第九章 语音辨认与类神经网络 125
9.1使用的科学基础 125
9.2语音辨认的大小程度 126
9.3语音辨认的技术 126
9.4语音特质分析 126
9.5类神经网络 129
9.6类神经网络与语音辨认商品的应用 130
9.7技术的评估 131
9.8内神经与类神经 132