现代语言信号处理 本书特色

本书系统介绍了语音信号处理的基础、原理、方法、应用、新理论、新成果与新技术，以及该研究领域的背景知识、研究现状、应用前景和发展趋势。 全书分三篇共17章。**篇语音信号处理基础，包括第1章绪论，第2章语音信号处理的基础知识；第二篇语音信号分析，包括第3章时域分析，第4章短时傅里叶分析，第5章倒谱分析与同态滤波，第6章线性预测分析，第7章语音信号的非线性分析，第8章语音特征参数检测与估计，第9章矢量量化，第10章隐马尔可夫模型；第三篇语音信号处理技术与应用，包括第11章语音编码，第12章语音合成，第13章语音识别，第14章说话人识别和语种辨识，第15章智能信息处理技术在语音信号处理中的应用，第16章语音增强，第17章基于麦克风阵列的语音信号处理。 本书体系完整，结构严谨；系统性强，层次分明；内容深入浅出，原理阐述透彻；取材广泛，繁简适中；内容丰富而新颖；联系实际应用。

现代语言信号处理 目录

目 录
**篇 语音信号处理基础

第1章 绪论 1
1.1 语音信号处理的发展历史 1
1.2 语音信号处理的主要研究内容及发展
概况 3
1.3 本书的内容 7
思考与复习题 8
第2章 语音信号处理的基础知识 9
2.1 概述 9
2.2 语音产生的过程 9
2.3 语音信号的特性 12
2.3.1 语言和语音的基本特性 12
2.3.2 语音信号的时间波形和频谱特性 13
2.3.3 语音信号的统计特性 15
2.4 语音产生的线性模型 16
2.4.1 激励模型 17
2.4.2 声道模型 18
2.4.3 辐射模型 20
2.4.4 语音信号数字模型 21
2.5 语音产生的非线性模型 22
2.5.1 fm-am模型的基本原理 22
2.5.2 teager能量算子 22
2.5.3 能量分离算法 23
2.5.4 fm-am模型的应用 24
2.6 语音感知 24
2.6.1 听觉系统 24
2.6.2 神经系统 25
2.6.3 语音感知 26
思考与复习题 29

第二篇 语音信号分析

第3章 时域分析 30
3.1 概述 30
3.2 数字化和预处理 31
3.2.1 取样率和量化字长的选择 31
3.2.2 预处理 33
3.3 短时能量分析 34
3.4 短时过零分析 36
3.5 短时相关分析 39
3.5.1 短时自相关函数 39
3.5.2 修正的短时自相关函数 40
3.5.3 短时平均幅差函数 42
3.6 语音端点检测 42
3.6.1 双门限前端检测 43
3.6.2 多门限过零率前端检测 43
3.6.3 基于fm-am模型的端点检测 43
3.7 基于高阶累积量的语音端点检测 44
3.7.1 噪声环境下的端点检测 44
3.7.2 高阶累积量与高阶谱 44
3.7.3 基于高阶累积量的端点检测 46
思考与复习题 48
第4章 短时傅里叶分析 50
4.1 概述 50
4.2 短时傅里叶变换 50
4.2.1 短时傅里叶变换的定义 50
4.2.2 傅里叶变换的解释 51
4.2.3 滤波器的解释 54
4.3 短时傅里叶变换的取样率 55
4.4 语音信号的短时综合 56
4.4.1 滤波器组求和法 56
4.4.2 fft求和法 58
4.5 语谱图 59
思考与复习题 61
第5章 倒谱分析与同态滤波 62
5.1 概述 62
5.2 同态信号处理的基本原理 62
5.3 复倒谱和倒谱 63
5.4 语音信号两个卷积分量复倒谱的性质 64
5.4.1 声门激励信号 64
5.4.2 声道冲激响应序列 65
5.5 避免相位卷绕的算法 66
5.5.1 微分法 67
5.5.2 *小相位信号法 67
5.5.3 递推法 69
5.6 语音信号复倒谱分析实例 70
5.7 mel频率倒谱系数 72
思考与复习题 73
第6章 线性预测分析 74
6.1 概述 74
6.2 线性预测分析的基本原理 74
6.2.1 基本原理 74
6.2.2 语音信号的线性预测分析 75
6.3 线性预测方程组的建立 76
6.4 线性预测分析的解法(1)—自相关和
协方差法 77
6.4.1 自相关法 78
6.4.2 协方差法 79
6.4.3 自相关和协方差法的比较 80
6.5 线性预测分析的解法(2)—格型法 81
6.5.1 格型法基本原理 81
6.5.2 格型法的求解 83
6.6 线性预测分析的应用—lpc谱估计和
lpc复倒谱 85
6.6.1 lpc谱估计 85
6.6.2 lpc复倒谱 87
6.6.3 lpc谱估计与其他谱分析方法的
比较 88
6.7 线谱对(lsp)分析 89
6.7.1 线谱对分析原理 89
6.7.2 线谱对参数的求解 91
6.8 极零模型 91
思考与复习题 93
第7章 语音信号的非线性分析 94
7.1 概述 94
7.2 时频分析 94
7.2.1 短时傅里叶变换的局限 95
7.2.2 时频分析 96
7.3 小波分析 97
7.3.1 概述 97
7.3.2 小波变换的定义 97
7.3.3 典型的小波函数 99
7.3.4 离散小波变换 100
7.3.5 小波多分辨分析与mallat算法 100
7.4 基于小波的语音分析 101
7.4.1 语音分解与重构 101
7.4.2 清/浊音判断 102
7.4.3 语音去噪 102
7.4.4 听觉系统模拟 103
7.4.5 小波包变换在语音端点检测中的

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