定 價:45 元
叢書名:高等院校通信與信息專業(yè)規(guī)劃教材
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- 作者:趙力等編著
- 出版時間:2016/3/1
- ISBN:9787111534600
- 出 版 社:機械工業(yè)出版社
- 中圖法分類:TN912.3
- 頁碼:282
- 紙張:膠版紙
- 版次:3
- 開本:16K
本書介紹了語音信號處理的基礎(chǔ)、原理、方法和應(yīng)用,以及該學(xué)科領(lǐng)域近年來取得的一些新成果、新進(jìn)展及新技術(shù)。全書共分十二章。內(nèi)容包括:緒論;語音信號處理的基礎(chǔ)知識;語音信號的分析技術(shù);語音信號的矢量量化;隱馬爾可夫模型技術(shù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音信號處理中的應(yīng)用;語音編碼;語音合成;語音識別;說話人識別和語種辨識技術(shù);語音信號的情感信息處理技術(shù);語音增強技術(shù)。本書不僅可作為高等院校通信與信息專業(yè)的教材,還可供從事信號與信息處理、通信、自動控制、模式識別以及計算機科學(xué)等領(lǐng)域的科研人員參考。
適讀人群 :信號與信息處理、電路與系統(tǒng)、通信與電子工程、模式識別與人工智能、計算機信息處理等
★本書根據(jù)作者多年教學(xué)及科研實踐的體會,跟蹤語音信號處理的發(fā)展動態(tài),并參考近幾年來相關(guān)文獻(xiàn),概括地描述了語音信號處理和應(yīng)用所涉及的各個分支。
★教材注重理論緊密聯(lián)系實際,不僅有基礎(chǔ)理論,而且還有基本原理和實際系統(tǒng)應(yīng)用,可讀性好,可教性高。
★全書結(jié)構(gòu)按照由淺入深、循序漸進(jìn)的教學(xué)思想寫作,內(nèi)容全面生動,深入淺出,引導(dǎo)學(xué)生從掌握基本原理到領(lǐng)會具體應(yīng)用技術(shù),系統(tǒng)全面地學(xué)習(xí)語音信號處理與應(yīng)用的重要環(huán)節(jié)。
前 言
本書是根據(jù)機械工業(yè)出版社高等院校通信與信息專業(yè)規(guī)劃教材出版規(guī)劃,由通信與信息專業(yè)規(guī)劃教材編審委員會編審、推薦出版的。自從2009年3月第2版出版以來,時間已過去了近6個年頭。6年來,本學(xué)科領(lǐng)域的理論與實踐研究迅速發(fā)展,分析方法不斷更新,技術(shù)應(yīng)用范圍日益擴展,對本教材的內(nèi)容的更新和結(jié)構(gòu)體系的進(jìn)一步完善提出了更高的要求。面對這一情況,我們結(jié)合教學(xué)實踐,在廣泛聽取從事本課程教學(xué)和研究的教師與學(xué)術(shù)專家意見的基礎(chǔ)上,逐步明確了編寫本書第3版的追求目標(biāo):即在相對穩(wěn)定中力求變革,處理好經(jīng)典理論的論述與最新技術(shù)的相互融合。正是在這樣的指導(dǎo)思想下,編者對第2版教材進(jìn)行了修訂、補充和更新。
新版教材力求系統(tǒng)地反映語音信號處理的基本原理與方法,以及近年來該領(lǐng)域的新進(jìn)展和新技術(shù);突出基本概念、原理、方法、應(yīng)用、研究現(xiàn)狀及學(xué)科發(fā)展趨勢。在結(jié)構(gòu)上,按照基礎(chǔ)、分析、處理、應(yīng)用的順序組織材料,從最經(jīng)典的技術(shù)與應(yīng)用逐步過渡到最新、最熱門的技術(shù)與應(yīng)用中,使之既能滿足教學(xué)需要,又反映出本學(xué)科領(lǐng)域近年來發(fā)展的新成果。
第3版教材與第2版相比,除了增減了部分章節(jié)以外,基本保持了原作風(fēng)貌,認(rèn)真修訂了第2版中的部分錯誤和疏漏。根據(jù)作者多年來給本科生和碩士研究生講授“語音信號處理”課程的體會,做了兩個主要的改變。首先,在結(jié)構(gòu)上,將第2版教材中的矢量量化、隱馬爾可夫模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等章節(jié)中較為零散、繁雜的內(nèi)容進(jìn)行了適當(dāng)刪減,最終合并成一章,這樣可以將后續(xù)語音信號處理技術(shù)與應(yīng)用中用到的相關(guān)理論在這一章中進(jìn)行集中介紹,從而更加突出后續(xù)內(nèi)容。其次,增加了一些現(xiàn)在較流行的內(nèi)容,如語音信號的情感處理、語音隱藏、聲源定位等方向中出現(xiàn)的新方法和新應(yīng)用場景等。
本書主要面向信號與信息處理、電路與系統(tǒng)、通信與電子工程、模式識別與人工智能、計算機信息處理等學(xué)科有關(guān)專業(yè)的本科高年級學(xué)生和研究生,也可以作為從事語音信號處理這一領(lǐng)域科研工作的技術(shù)人員的參考書。
本書的參考學(xué)時為本科生32學(xué)時、研究生40學(xué)時,可以根據(jù)不同的教學(xué)要求對其內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)取舍,靈活安排講課學(xué)時數(shù)。
本書由趙力、梁瑞宇、魏昕、奚言編寫。本書的出版得到了江蘇高校品牌專業(yè)建設(shè)工程項目PPZY2015A035的資助。作者參考和引用了一些學(xué)者的研究成果、著作和論文,具體出處見參考文獻(xiàn)。在此,作者向這些文獻(xiàn)的著作者表示敬意和感謝。
語音信號處理是一門理論性強、實用面廣、內(nèi)容新、難度大的交叉學(xué)科,同時這門學(xué)科又處于快速發(fā)展之中,盡管作者在編寫過程中始終注重理論緊密聯(lián)系實際,力求以盡可能簡明、通俗的語言,深入淺出地將這門學(xué)科介紹給讀者,但因作者水平有限,缺點錯誤在所難免,敬請廣大讀者批評指正。
為配合本書教學(xué),本書配套了《語音信號處理實驗教程》(書號:978-7-111-53071-8),以方便教師根據(jù)主教材來合理地組織實驗教學(xué),加深學(xué)生對所學(xué)知識的理解。
2015年5月作者
第1章 緒論
第2章 語音信號處理的基礎(chǔ)知識
2.1 語音發(fā)音及感知系統(tǒng)
2.2 語音信號生成的數(shù)學(xué)模型
2.3語音基本概念與參數(shù)
2.4 語音信號的數(shù)字化和預(yù)處理
2.5 語音信號處理的應(yīng)用
2.6 思考與復(fù)習(xí)題
第3章 語音信號處理常用算法
3.1 矢量量化
3.2隱馬爾可夫模型(HMM)
3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.4 思考與復(fù)習(xí)題
第4章 語音信號分析
4.1 概述
4.2 語音分幀
4.3 語音信號的時域分析
4.4 語音信號的頻域分析
4.5 語音信號的倒譜分析
4.6 語音信號的線性預(yù)測分析
4.7語音信號的小波分析
4.8 思考與復(fù)習(xí)題
第5章 語音信號特征提取技術(shù)
5.1 概述
5.2 端點檢測
5.3 基音周期估計
5.4 共振峰估計
5.5 思考與復(fù)習(xí)題
第6章 語音增強
6.1 概述
6.2 語音特性、人耳感知特性及噪聲特性
6.3 濾波器法
6.4 相關(guān)特征法
6.5 非線性處理法
6.6 減譜法
6.7 Weiner濾波法
6.8 思考與復(fù)習(xí)題
第7章 語音編碼
7.1 概 述
7.2 語音編碼的評價指標(biāo)
7.3 語音信號的波形編碼
7.4 語音信號的參數(shù)編碼
7.5語音信號的混合編碼
7.6 思考與復(fù)習(xí)題
第8章 語音合成與轉(zhuǎn)換
8.1 概述
8.2 語音合成算法
8.3 文語轉(zhuǎn)換系統(tǒng)(TTS)
8.4 常用語音轉(zhuǎn)換的方法
8.5 語音轉(zhuǎn)換的研究方向
8.6 思考與復(fù)習(xí)題
第9章 語音識別
9.1 概述
9.2 語音識別原理和識別系統(tǒng)的組成
9.3 孤立字(詞)識別系統(tǒng)
9.4 連續(xù)語音識別系統(tǒng)的性能評測
9.5 思考與復(fù)習(xí)題
第10章 說話人識別
10.1 概 述
10.2 說話人識別方法和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
10.3 應(yīng)用VQ的說話人識別系統(tǒng)
10.4 應(yīng)用DTW的說話人確認(rèn)系統(tǒng)
10.5 應(yīng)用HMM的說話人識別系統(tǒng)
10.6 應(yīng)用GMM的說話人識別系統(tǒng)
10.7 尚需進(jìn)一步探索的研究課題
10.8 思考與復(fù)習(xí)題
第11章 語音信號情感處理
11.1 概述
11.2 情感理論與情感誘發(fā)實驗
11.3 情感的聲學(xué)特征分析
11.4 實用語音情感的識別算法研究
11.4.3 高斯混合模型的基本原理
11.5 跨語言的語音情感識別
11.6 應(yīng)用與展望
11.7 思考與復(fù)習(xí)題
第12章 語音隱藏
12.1 概述
12.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及存在的問題
12.3 語音信息隱藏基礎(chǔ)
12.4 常用評價指標(biāo)
12.5 基本語音信息隱藏算法
12.6 總結(jié)與展望
12.7 思考與復(fù)習(xí)題
第13章 聲源定位
13.1 概述
13.2 雙耳聽覺定位原理及方法
13.3 麥克風(fēng)陣列模型
13.4 基于麥克風(fēng)陣列的聲源定位方法分類
13.5 總結(jié)與展望
13.6 思考與復(fù)習(xí)題