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适读人群 ：信号与信息处理、电路与系统、通信与电子工程、模式识别与人工智能、计算机信息处理等

配套资源：电子教案

获奖情况：“十二五”江苏省高等学校重点教材

本书特色：

★ 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。

★ 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。

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。

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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书籍介绍

适读人群 ：信号与信息处理、电路与系统、通信与电子工程、模式识别与人工智能、计算机信息处理等

配套资源：电子教案

获奖情况：“十二五”江苏省高等学校重点教材

本书特色：

★ 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。

★ 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。

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。