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數字語音處理

數字語音處理

定 價:¥20.00

作 者: 姚天任編著
出版社: 華中理工大學出版社
叢編項: 研究生用書
標 簽: 電聲技術和語音信號處理

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ISBN: 9787560906188 出版時間: 1992-01-01 包裝: 膠版紙
開本: 21cm 頁數: 399頁 字數:  

內容簡介

  《研究生用書:數字語音處理》系統(tǒng)全面地討論了語言信號數字處理的理論基礎、各種方法和某些重要應用領域。全書十章,分別論及語音信號的基本性質和數字模型,短時時域處理技術,短時傅里葉分析,語音波形數字編碼,同態(tài)語音處理和倒譜分析,線性預測編碼,矢量量化,隱馬爾柯夫模型,以及語音壓縮、語音合成、語音識別和語音增強等典型應用領域?!堆芯可脮簲底终Z音處理》主要是為研究生和本科高年級學生寫的,但也可作為工程技術人員和科學研究工作者的一本有用的參考書。

作者簡介

  姚天任,1962年畢業(yè)于北京清華大學無線電電子學系。1982年至1984年為美國辛辛那提大學訪問學者?,F任華中科技大學教授、博士生導師,中國電子學會信號處理分會副理事長《信號處理》學報編委會副主編。作者主要著作有《高頻電子線路》、《數字信號處理》、《數字語音處理》和《現代數字信號處理》,分別獲全國高等學校優(yōu)秀教材獎、原電子部優(yōu)秀教材一等獎、湖北省科技進步三等獎。主要科研成果有“數論變換和多項式變換的理論和應用”等4項國家自然科學基金項目,“藍綠激光對潛通信”等3項“八五”和“九五”國防科技重點預研項目,分別獲中船總科技進步一等獎。在國內外重要刊物和學術會議上發(fā)表論文百余篇。作者目前的主要研究方向是多媒體信息處理和通信、現代數字信號處理、語音壓縮編碼、漢語語音識別和語音增強等。

圖書目錄

第一章  緒論                  
 1. 1  數字語音處理研究的內容                  
 1. 2  語音處理的發(fā)展歷史                  
 1. 3  本書的內容                  
 第二章  語音信號產生的數字模型                  
 2. 1  人類的語言器官                  
 2. 2  語音產生過程                  
 2. 3  語音信號產生的數字模型                  
 2. 4  語音信號的特性                  
 2. 4. 1  語音的聲學特性                  
 2. 4. 2  語音的時間波形和頻譜特性                  
 2. 4. 3  語音信號的統(tǒng)計特性                  
 2. 5  人類的聽覺功能                  
 第三章  語音波形的數字編碼                  
 3. 1  脈沖編碼調制(PCM)                  
 3. 1. 1  語音信號的取樣                  
 3. 1. 2  取樣語音信號的量化                  
 3. 1. 3  減小量化噪聲影響的方法                  
 3. 2  差分脈沖編碼調制(DPCM)                  
 3. 2. 1  DPCM原理                  
 3. 2. 2  DPCM的信噪比                  
 3. 2. 3  預測系數對差分增益的影響                  
 3. 3  增量調制(DM)                  
 3. 3. 1  DM原理                  
 3. 3. 2  DM的斜率過載失真和顆粒噪聲                  
 3. 3. 3  DM的信噪比                  
 3. 4  自適應技術在語音波形編碼中的應用                  
 3. 4. 1  一般原理                  
 3. 4. 2  自適應量化                  
 3. 4. 3  自適應增量調制(ADM)                  
 3. 4. 4  自適應線性預測                  
 3. 5  壓縮比特率的其它方法                  
 3. 5. 1  殘差信號壓縮                  
 3. 5. 2  噪聲整形                  
 3. 5. 3  多脈沖技術                  
 第四章  短時時域處理技術                  
 4. 1  語音信號的短時處理方法                  
 4. 2  短時能量和短時平均幅度                  
 4. 2. 1  短時能量                  
 4. 2. 2  短時平均幅度                  
 4. 3  短時平均過零率                  
 4. 4  短時自相關函數                  
 4. 4. 1  短時自相關函數的定義                  
 4. 4. 2  減少短時自相關函數計算量的方法                  
 4. 4. 3  語音信號的短時自相關函數的實例                  
 4. 4. 4  短時自相關函數的另一種計算方法                  
 4. 4. 5  短時平均幅度差函數                  
 4. 5  短時時域處理技術應用舉例                  
 4. 5. 1  語音段起止端點判別                  
 4. 5. 2  基音周期的估計                  
 4. 6  中值濾波在語音短時時域處理中的應用                  
 第五章  短時傅里葉分析                  
 5. 1  短時傅里葉變換的定義                  
 5. 1. 1  定義                  
 5. 1. 2  移動窗形狀對短時傅里葉變換的影響                  
 5. 1. 3  窗寬對短時頻譜的影響                  
 5. 1. 4  結論                  
 5. 2  短時傅里葉變換的某些性質                  
 5. 3  短時傅里葉變換的線性濾波實現                  
 5. 4  短時傅里葉譜的取樣                  
 5. 4. 1  短時傅里葉變換的時域取樣                  
 5. 4. 2  短時傅里葉變換的頻域取樣                  
 5. 4. 3  短時傅里葉變換時域和頻域總取樣率                  
 5. 5  語音的短時合成技術                  
 5. 5. 1  語音短時合成的濾波器組相加法                  
 5. 5. 2  短時傅里葉變換的欠速率取樣                  
 5. 5. 3  語音短時合成的疊接相加法                  
 5. 5. 4  短時頻譜變化對合成結果的影響                  
 5. 6  短時分析-合成數字濾波器組的設計                  
 5. 6. 1  設計中需要考慮的實際問題                  
 5. 6. 2  IIR濾波器組的設計                  
 5. 6. 3  FIR帶通濾波器組的設計                  
 5. 7  用快速傅里葉變換進行短時傅里葉分析                  
 5. 7. 1  基本原理                  
 5. 7. 2  減少計算量的其它考慮                  
 5. 7. 3  用FFT節(jié)省短時譜合成語音信號的計算量                  
 第六章  語音信號的線性預測                  
 6. 1  線性預測基本原理                  
 6. 2  線性預測和信號模型之間的關系                  
 6. 3  Levinson-Durbin算法                  
 6. 4  格型濾波器                  
 6. 4. 1  前向預測和反向預測                  
 6. 4. 2  格型濾波器的結構                  
 6. 4. 3  格型濾波器的性質                  
 6. 5  由已知數據計算預測系數的方法                  
 6. 5. 1  自相關法或Yule-Walker法                  
 6. 5. 2  協(xié)方差法                  
 6. 5. 3  Burg法                  
 6. 6  線性預測的頻域解釋                  
 6. 6. 1  最小預測誤差                  
 6. 6. 2  線性預測譜匹配性質                  
 6. 7  線性預測模型的局限性                  
 6. 7. 1  基音頻率對預測系數的影響                  
 6. 7. 2  高頻損失問題                  
 6. 8  線性預測分析應用舉例                  
 6. 8. 1  基音檢測                  
 6. 8. 2共振峰估計                  
 6. 9  對數面積比(LAR)參數                  
 第七章  語音信號的同態(tài)濾波和倒譜分析                  
 7. 1  廣義疊加原理                  
 7. 2  卷積同態(tài)系統(tǒng)                  
 7. 3  復倒譜的定義                  
 7. 3. 1  復對數的多值性問題                  
 7. 3. 2  X(z)的解析性問題                  
 7. 4  復倒譜的性質和計算方法                  
 7. 4. 1  復倒譜的性質                  
 7. 4. 2  復倒譜的計算方法                  
 7. 5  語音的倒譜分析                  
 第八章  矢量量化                  
 8. 1  矢量量化基本原理                  
 8. 1. 1  矢量量化過程                  
 8. 1. 2  失真的測度                  
 8. 1. 3  碼本的設計                  
 8. 1. 4  計算量和存貯量的估計                  
 8. 1. 5  幾個例子                  
 8. 2  矢量量化器的理論性能                  
 8. 2. 1  率-失真理論                  
 8. 2. 2  率-失真理論的一些結果                  
 8. 2. 3  標量量化                  
 8. 2. 4  矢量量化的一些理論結果                  
 8. 3  矢量源的標量量化和矢量量化                  
 8. 3. 1  比特分配                  
 8. 3. 2  相關源的矢量旋轉                  
 8. 3. 3  標量量化和矢量量化的比較                  
 8. 4  減少矢量量化中計算量和存貯量的方法                  
 8. 4. 1  二叉樹搜索                  
 8. 4. 2  多級矢量量化                  
 8. 4. 3  乘積碼                  
 8. 5  碼本的訓練和測試                  
 8. 6  碼本的魯棒性                  
 8. 7  時間依賴矢量量化                  
 8. 7. 1  選幀傳送                  
 8. 7. 2  分段量化                  
 8. 7. 3  自適應矢量量化器                  
 8. 8  語音波形矢量量化                  
 8. 8. 1  波形標量量化                  
 8. 8. 2  波形矢量量化                  
 第九章  隱馬爾柯夫模型(HMM)                  
 9. 1  隱馬爾柯夫模型的定義                  
 9. 1. 1  信號模型                  
 9. 1. 2  離散馬爾柯夫過程                  
 9. 1. 3  隱馬爾柯夫模型的概念                  
 9. 1. 4  隱馬爾柯夫模型的參數                  
 9. 2  隱馬爾柯夫模型的三個基本問題                  
 9. 2. 1  三個基本問題的提出                  
 9. 2. 2  第1個問題的求解                  
 9. 2. 3  第2個問題的求解                  
 9. 2. 4  第3個問題的求解                  
 9. 3  隱馬爾柯夫模型的類型                  
 9. 3. 1  隱馬爾柯夫模型中的連續(xù)觀測密度                  
 9. 3. 2  自回歸隱馬爾柯夫模型                  
 9. 3. 3  隱馬爾柯夫模型的變型                  
 9. 3. 4  含有狀態(tài)持續(xù)時間密度顯函數的隱馬爾柯夫模型                  
 9. 3. 5  最佳判據                  
 9. 3. 6  隱馬爾柯夫模型的比較                  
 9. 4  隱馬爾柯夫模型的實現問題                  
 9. 4. 1  定標                  
 9. 4. 2  多個觀測序列                  
 9. 4. 3  隱馬爾柯夫模型參數的初始估計                  
 9. 4. 4  訓練數據不夠的影響                  
 9. 4. 5  模型選擇                  
 第十章  數字語音處理的應用                  
 10. 1  語音壓縮                  
 10. 1. 1  聲碼器的基本結構                  
 10. 1. 2  通道聲碼器                  
 10. 1. 3  共振峰聲碼器                  
 10. 1. 4  線性預測編碼聲碼器                  
 10. 1. 5  矢量量化在語音壓縮中的應用                  
 10. 2  語音合成                  
 10. 2. 1  以單詞為基礎的合成方法                  
 10. 2. 2  以音節(jié)為基礎的合成方法                  
 10. 2. 3  以音素為基礎的合成方法                  
 10. 2. 4  語音合成器芯片和語音合成系統(tǒng)                  
 10. 3  浯音識別                  
 10. 3. 1  孤立單詞語音識別                  
 10. 3. 2  線性時間歸一化                  
 10. 3. 3  非線性時間歸一化                  
 10. 3. 4  采用DTW的孤立單詞語音識別                  
 10. 3. 5  隱馬爾柯夫模型在孤立單詞語音識別中的應用                  
 10. 3. 6  連續(xù)語音識別                  
 10. 4  語音增強                  
 參考文獻                  

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