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内容简介:
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的研究成果和技术。赵力编著的《语音信号处理(第3版高等院校通信与信息专业规划教材)》共分13章,内容包括:绪论、语音信号处理的基础知识、语音信号处理的常用算法、语音信号分析、语音信号特征提取技术、语音增强、语音识别、说话人识别、语音编码、语音合成与转换、语音信号情感处理、语音隐藏、声源定位。
本书可作为高等院校的教材或教学参考书,同时也可供语音信号处理等领域的工程技术人员参考。
书籍目录:
前言
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
2.1.1 语音发音系统一
2.1.2 语音听觉系统一
2.1.3 人耳听觉特性一
2.2 语音信号生成的数学模型
2.2.1 激励模型
2.2.2 声道模型
2.2.3 辐射模型
2.2.4 语音信号的数字模型
2.3 语音基本概念与参数
2.3.1 声压与声强
2.3.2 响度
2.3.3 频率与音高
2.4 语音信号的数字化和预处理
2.4.1 预滤波、采样、A/D转换
2.4.2 预加重与去加重
2.5 语音信号处理的应用
2.6 思考与复习题
第3章 语音信号处理的常用算法
3.1 矢量量化
3.1.1 矢量量化的基本原理
3.1.2 矢量量化的失真测度
3.1.3 线性预测失真测度
3.1.4 识别失真测度
3.1.5 矢量量化器的 码本设计
3.2 隐马尔可夫模型
3.2.1 概述
3.2.2 隐马尔可夫模型的定义
3.2.3 隐马尔可夫模型的基本算法
3.2.4 隐马尔可夫模型的结构类型
3.3 神经网络
3.3.1 神经网络概述
3.3.2 人工神经网络的构成
3.3.3 神经网络模型及算法
3.3.4 基于神经网络的模式识别应用
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
4.3.1 短时能量及短时平均幅度分析
4.3.2 短时过零率分析
4.3.3 短时相关分析
4.3.4 短时平均幅度差函数
4.4 语音信号的频域分析
4.4.1 利用短时傅里叶变换求语音的短时谱
4.4.2 语音的短时谱的临界带特征矢量
4.5 语音信号的倒谱分析
4.5.1 同态信号处理的基本原理
4.5.2 复倒谱和倒谱
4.5.3 Mel频率倒谱系数
4.6 语音信号的线性预测分析
4.6.1 线性预测分析的基本原理
4.6.2 线性预测方程组的求解
4.6.3 LPC谱估计和LPC复倒谱
4.6.4 线谱对(LSP)分析
4.6.5 LPC与LSP参数的转换
4.7 语音信号的小波分析
4.7.1 短时傅里叶变换
4.7.2 连续小波变换
4.7.3 离散小波变换
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
5.2.1 双门限法
5.2.2 自相关法
……
第6章 语音增强
第7章 语音编码
第8章 语音合成与转换
第9章 语音识别
0章 说话人识别
1章 语音信号情感处理
2章 语音隐藏
3章 声源定位
作者介绍:
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出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
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。
网站评分
书籍多样性:4分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:6分
使用便利性:3分
书籍清晰度:8分
书籍格式兼容性:6分
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好书都要花钱,如果要学习,建议买实体书;如果只是娱乐,看看这个网站,对你来说,是很好的选择。
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五星好评
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用了才知道好用,推荐!太好用了
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我说完了。
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网站体验不错
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我是新来的考古学家
- 网友 温***欣:
可以可以可以
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:4分
主题深度:9分
文字风格:5分
语言运用:8分
文笔流畅:6分
思想传递:7分
知识深度:9分
知识广度:6分
实用性:7分
章节划分:7分
结构布局:3分
新颖与独特:7分
情感共鸣:5分
引人入胜:4分
现实相关:7分
沉浸感:8分
事实准确性:3分
文化贡献:3分