语音信号数字处理技术--聚文网

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内容简介

语音信号数字处理是语音/语言学与数字信号处理技术相结合的一门交叉学科。它与认知科学、心理学、生理学、语言学、物理声学、计算机科学、信号与信息处理、模式识别和人工智能等学科密切相关。在本课程中，我们将学习数字语音信号处理的基本理论和关键技术。此外，还将概述语音信号处理领域的具体应用和技术发展。本课程旨在提高学生运用基本理论解决语音信号处理实际问题的能力。本书同时在“国家智慧教育平台”和“学堂在线”慕课平台配套有面向研究生和留学生的全英文课程，课程名称为“语音信号数字处理”。本书适用于相关课程的本科生、研究生以及相关领域的技术从业人员。

作者简介

王晶，北京理工大学信息与电子学院副教授，博士生导师，曾为香港中文大学和美国俄亥俄州立大学访问学者，入选北京市高等学校青年人才计划，主要研究领域为语音和音频信号处理、多媒体通信、虚拟现实等，承担国家自然科学基金、国家科技重大专项、工信部智能制造专项、北京市自然基金等多项国家和省部级课题。目前是国际ISO/IEC JTC1 SC24/SC29专家委员，中国AVS数字音视频编解码标准组织专家成员、IEEE高级会员、中国通信学会高级会员、中国电子学会高级会员、中国人工智能学会会员、中国计算机学会会员等。至今已发表SCI/EI检索学术论文60余篇，授权发明专利10余项，获得AVS产业技术创新奖，主持获批电子行业标准1项，主持研制虚拟现实音频国家标准1项。

第1章绪论 1.1 概述 1.2 语音信号数字处理的应用 1.3 语音信号处理的发展历史 1.4 认识语音信号第2章语音信号处理基础 2.1 语音的产生 2.2 语音的感知 2.3 短时分析技术 2.4 基音周期估计第3章语音质量评价技术 3.1 语音质量评价技术概述 3.2 语音质量主观评价技术 3.3 语音质量客观评价技术 3.4 语音质量评价技术的应用与发展第4章线性预测分析技术 4.1 线性预测分析基本概念 4.2 线性预测参数的估计 4.3 基于线性预测的频谱分析 4.4 线性预测等效参数第5章同态分析技术 5.1 同态系统 5.2 倒谱和复倒谱 5.3 同态滤波 5.4 同态分析应用第6章矢量量化技术 6.1 量化的基本概念 6.2 矢量量化的基本原理 6.3 最优矢量量化器的设计 6.4 矢量量化方法分类第7章隐马尔可夫模型 7.1 隐马尔可夫模型的前期知识 7.2 隐马尔可夫模型的基本概念 7.3 隐马尔可夫模型的3个基本问题 7.4 隐马尔可夫模型的特性和类型第8章语音编码 8.1 语音编码概述 8.2 语音编码分类 8.3 语音编码关键技术 8.4 语音编码性能评价第9章语音识别 9.1 语音识别概述 9.2 基本的语音识别系统 9.3 语音关键词检测技术 9.4 语音识别技术的挑战第10章语音增强 10.1 语音增强概述 10.2 单通道语音增强 10.3 麦克风阵列语音增强 10.4 其他语音增强技术

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