123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)的重點(diǎn)是研究和闡述數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)，即可以在計(jì)算機(jī)和某些設(shè)備中保存和處理的離散時(shí)間信號(hào)。本書(shū)的主要內(nèi)容涉及數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)處理的基本理論、聲音對(duì)象的數(shù)學(xué)分析和建模方法，同時(shí)還介紹了語(yǔ)音信號(hào)處理領(lǐng)域的具體應(yīng)用和前沿技術(shù)。本書(shū)包括12章。第l章緒論，簡(jiǎn)要介紹語(yǔ)音信號(hào)處理的應(yīng)用、發(fā)展歷程和語(yǔ)音信號(hào)的基本知識(shí)。第2章描述語(yǔ)音處理的基本原理，重點(diǎn)介紹對(duì)應(yīng)于人類說(shuō)話和聽(tīng)音過(guò)程的語(yǔ)音產(chǎn)生和感知模型，以及在數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)處理中經(jīng)常使用的兩種技術(shù)：短時(shí)分析和基音估計(jì)。第3章介紹語(yǔ)音質(zhì)量的主觀和客觀評(píng)價(jià)技術(shù)，并列出了一些常用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。第4章至第7章詳細(xì)闡述了語(yǔ)音處理的一些關(guān)鍵技術(shù)，如線性預(yù)測(cè)分析、同態(tài)分析、矢量量化和隱馬爾可夫模型，這些傳統(tǒng)的處理技術(shù)對(duì)于語(yǔ)音乃至其他信號(hào)處理領(lǐng)域都有很好的學(xué)術(shù)研究和應(yīng)用意義。第8章至第11章從應(yīng)用角度分別講解4個(gè)最常見(jiàn)的語(yǔ)音處理研究方向：語(yǔ)音編碼、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)和語(yǔ)音合成。第12章簡(jiǎn)要介紹了深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音信號(hào)處理的中的應(yīng)用，主要包括基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音識(shí)別和語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)。語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理是語(yǔ)音／語(yǔ)言學(xué)與數(shù)字信號(hào)處理技術(shù)相結(jié)合的一門(mén)交叉學(xué)科，它與認(rèn)知科學(xué)、心理學(xué)、生理學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、物理聲學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、信號(hào)與信息處理、模式識(shí)別和人工智能等學(xué)科密切相關(guān)。在本教材中，學(xué)生將學(xué)習(xí)數(shù)字語(yǔ)音信號(hào)處理的基本理論和關(guān)鍵技術(shù)，以提高學(xué)生運(yùn)用基本理論解決語(yǔ)音信號(hào)處理實(shí)際問(wèn)題的能力。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理技術(shù)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章緒論
1.1 概述
1.2 語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理的應(yīng)用
1.3 語(yǔ)音信號(hào)處理的發(fā)展歷史
1.4 認(rèn)識(shí)語(yǔ)音信號(hào)
第2章語(yǔ)音信號(hào)處理基礎(chǔ)
2.1 語(yǔ)音的產(chǎn)生
2.2 語(yǔ)音的感知
2.3 短時(shí)分析技術(shù)
2.4 基音周期估計(jì)
第3章語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)
3.1 語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)概述
3.2 語(yǔ)音質(zhì)量主觀評(píng)價(jià)技術(shù)
3.3 語(yǔ)音質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)技術(shù)
3.4 語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展
第4章線性預(yù)測(cè)分析技術(shù)
4.1 線性預(yù)測(cè)分析基本概念
4.2 線性預(yù)測(cè)參數(shù)的估計(jì)
4.3 基于線性預(yù)測(cè)的頻譜分析
4.4 線性預(yù)測(cè)等效參數(shù)
第5章同態(tài)分析技術(shù)
5.1 同態(tài)系統(tǒng)
5.2 倒譜和復(fù)倒譜
5.3 同態(tài)濾波
5.4 同態(tài)分析應(yīng)用
第6章矢量量化技術(shù)
6.1 量化的基本概念
6.2 矢量量化的基本原理
6.3 最優(yōu)矢量量化器的設(shè)計(jì)
6.4 矢量量化方法分類
第7章隱馬爾可夫模型
7.1 隱馬爾可夫模型的前期知識(shí)
7.2 隱馬爾可夫模型的基本概念
7.3 隱馬爾可夫模型的3個(gè)基本問(wèn)題
7.4 隱馬爾可夫模型的特性和類型
第8章語(yǔ)音編碼
8.1 語(yǔ)音編碼概述
8.2 語(yǔ)音編碼分類
8.3 語(yǔ)音編碼關(guān)鍵技術(shù)
8.4 語(yǔ)音編碼性能評(píng)價(jià)
第9章語(yǔ)音識(shí)別
9.1 語(yǔ)音識(shí)別概述
9.2 基本的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
9.3 語(yǔ)音關(guān)鍵詞檢測(cè)技術(shù)
9.4 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的挑戰(zhàn)
第10章語(yǔ)音增強(qiáng)
10.1 語(yǔ)音增強(qiáng)概述
10.2 單通道語(yǔ)音增強(qiáng)
10.3 麥克風(fēng)陣列語(yǔ)音增強(qiáng)
10.4 其他語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù)
第11章語(yǔ)音合成
11.1 語(yǔ)音合成概述
11.2 語(yǔ)音合成的關(guān)鍵技術(shù)
11.3 基音同步疊接相加算法簡(jiǎn)介
11.4 文語(yǔ)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)
第12章深度學(xué)習(xí)語(yǔ)音處理技術(shù)
12.1 深度學(xué)習(xí)發(fā)展背景
12.2 典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
12.3 深度學(xué)習(xí)用于語(yǔ)音識(shí)別
12.4 深度學(xué)習(xí)用于語(yǔ)音增強(qiáng)
參考文獻(xiàn)