应用 103
7.5 混沌与分形 104
7.6 基于混沌的语音分析 105
7.6.1 语音信号的混沌性 105
7.6.2 语音信号的相空间重构 106
7.6.3 语音信号的lyapunov指数 108
7.6.4 基于混沌的语音、噪声判别 109
7.7 基于分形的语音分析 110
7.7.1 概述 110
7.7.2 语音信号的分形特征 111
7.7.3 基于分形的语音分割 112
思考与复习题 113
第8章 语音特征参数估计 114
8.1 基音估计 114
8.1.1 自相关法 115
8.1.2 并行处理法 117
8.1.3 倒谱法 118
8.1.4 简化逆滤波法 120
8.1.5 高阶累积量法 122
8.1.6 小波变换法 123
8.1.7 基音检测的后处理 124
8.2 共振峰估计 125
8.2.1 带通滤波器组法 125
8.2.2 dft法 126
8.2.3 倒谱法 127
8.2.4 lpc法 129
8.2.5 fm-am模型法 130
思考与复习题 131
第9章 矢量量化 132
9.1 概述 132
9.2 矢量量化的基本原理 133
9.3 失真测度 134
9.3.1 欧氏距离—均方误差 135
9.3.2 lpc失真测度 135
9.3.3 识别失真测度 137
9.4 *佳矢量量化器和码本的设计 137
9.4.1 矢量量化器*佳设计的两个条件 137
9.4.2 lbg算法 138
9.4.3 初始码书生成 138
9.5 降低复杂度的矢量量化系统 139
9.5.1 无记忆的矢量量化系统 140
9.5.2 有记忆的矢量量化系统 142
9.6 语音参数的矢量量化 144
9.7 模糊矢量量化 145
9.7.1 模糊集概述 146
9.7.2 模糊矢量量化 147
9.8 遗传矢量量化 148
9.8.1 遗传算法 148
9.8.2 遗传矢量量化 150
思考与复习题 151
第10章 隐马尔可夫模型 152
10.1 概述 152
10.2 隐马尔可夫模型的引入 153
10.3 隐马尔可夫模型的定义 155
10.4 隐马尔可夫模型三个问题的求解 156
10.4.1 概率的计算 157
10.4.2 hmm的识别 159
10.4.3 hmm的训练 160
10.4.4 em算法 161
10.5 hmm的选取 162
10.5.1 hmm的类型选择 162
10.5.2 输出概率分布的选取 163
10.5.3 状态数的选取 163
10.5.4 初值选取 163
10.5.5 训练准则的选取 165
10.6 hmm应用与实现中的一些问题 166
10.6.1 数据下溢 166
10.6.2 多输出(观察矢量序列)情况 166
10.6.3 训练数据不足 167
10.6.4 考虑状态持续时间的hmm 168
10.7 hmm的结构和类型 170
10.7.1 hmm的结构 170
10.7.2 hmm的类型 172
10.7.3 按输出形式分类 173
10.8 hmm的相似度比较 174
思考与复习题 175

第三篇 语音信号处理技术与应用

第11章 语音编码 176
11.1 概述 176
11.2 语音信号的压缩编码原理 178
11.2.1 语音压缩的基本原理 178
11.2.2 语音通信中的语音质量 179
11.2.3 两种压缩编码方式 180
11.3 语音信号的波形编码 180
11.3.1 pcm及apcm 180
11.3.2 预测编码及自适应预测编码 183
11.3.3 adpcm及adm 185
11.3.4 子带编码(sbc) 187
11.3.5 自适应变换编码(atc) 189
11.4 声码器 191
11.4.1 概述 191
11.4.2 声码器的基本结构 192
11.4.3 通道声码器 192
11.4.4 同态声码器 194
11.5 lpc声码器 195
11.5.1 lpc参数的变换与量化 196
11.5.2 lpc-10 197
11.5.3 lpc-10e 198
11.5.4 变帧率lpc声码器 199
11.6 各种常规语音编码方法的比较 200
11.6.1 波形编码的信号压缩技术 200
11.6.2 波形编码与声码器的比较 200
11.6.3 各种声码器的比较 201
11.7 基于lpc模型的混合编码 201
11.7.1 混合编码采用的技术 202
11.7.2 mplpc 204
11.7.3 rpelpc 207
11.7.4 celp 209
11.7.5 celp的改进形式 211
11.7.6 基于分形码本的celp 213
11.8 基于正弦模型的混合编码 214
11.8.1 正弦变换编码 215
11.8.2 多带激励(mbe)编码 215
11.9 极低速率语音编码 217
11.9.1 400～1.2kb/s数码率的声码器 217
11.9.2 识别-合成型声码器 218
11.10 语音编码的性能指标 219
11.11 语音编码的质量评价 221
11.11.1 主观评价方法 221
11.11.2 客观评价方法 222
11.11.3 主客观评价方法的结合 225
11.11.4 基于多重分形的语音质量评价 226
11.12 语音编码国际标准 227
11.13 语音编码与图像编码的关系 228
小结 229
思考与复习题 229
第12章 语音合成 231
12.1 概述 231
12.2 语音合成原理 232
12.2.1 语音合成的方法 232
12.2.2 语音合成的系统特性 234
12.3 共振峰合成 235
12.3.1 共振峰合成原理 235
12.3.2 共振峰合成实例 237
12.4 lpc合成 237
12.5 psola语音合成 239
12.5.1 概述 239
12.5.2 psola的原理 240
12.5.3 psola的实现 240
12.5.4 psola的改进 242
12.5.5 psola语音合成系统的发展 243
12.6 文语转换系统 243
12.6.1 组成与结构 243
12.6.2 文本分析 244
12.6.3 韵律控制 245
12.6.4 语音合成 248
12.6.5 tts系统的一些问题 248
12.7 基于hmm的参数化语音合成 249
12.8 语音合成的研究现状和发展趋势 253
12.9 语音合成硬件简介 255
思考与复习题 256
第13章 语音识别 257
13.1 概述 257
13.2 语音识别原理 260
13.3 动态时间规整 264
13.4 基于有限状态矢量量化的语音识别 266
13.5 孤立词识别系统 267
13.6 连接词识别 270
13.6.1 基本原理 270
13.6.2 基于dtw的连接词识别 271
13.6.3 基于hmm的连接词识别 273
13.6.4 基于分段k-均值的*佳词串分割及
模型训练 273
13.7 连续语音识别 274

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