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前言
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 语音信号处理的发展
1.3 语音信号处理的应用及新方向
1.4 语音信号处理过程的总体结构
1.5 MATLAB在数字语音信号处理中的应用
第2章 语音信号的数字模型
2.1 概述
2.2 语音的发声机理
2.3 语音的听觉机理
2.4 语音的感知
2.5 语音信号模型
2.6 语音信号数字模型
第3章 语音信号的短时时域分析
3.1 概述
3.2 语音信号的预处理
3.3 短时平均能量
3.4 短时平均幅度函数
3.5 短时平均过零率
3.6 短时自相关分析
3.7 基于能量和过零率的语音端点检测
3.8 基音周期估值
第4章 语音信号短时频域分析
4.1 概述
4.2 傅里叶变换的解释
4.3 滤波器的解释
4.4 短时谱的时域及频域采样率
4.5 短时综合的滤波器组相加法
第5章 语音信号的同态处理
5.1 概述
5.2 叠加原理和广义叠加原理
5.3 卷积同态系统
5.4 复倒谱和倒谱
5.5 复倒谱的几种计算方法
5.6 语音的倒谱分析及应用
第6章 语音信号线性预测分析
6.1 概述
6.2 LPC的基本原理
6.3 LPC和语音信号模型的关系
6.4 LPC方程的自相关解法及其MATLAB实现
6.5 模型增益G的确定
6.6 线谱对LSP分析
6.7 导抗谱对ISP分析
6.8 LPC导出的其他语音参数
6.9 LPC分析的频域解释
第7章 矢量量化
7.1 概述
7.2 矢量量化基本原理
7.3 最佳矢量量化器
7.4 矢量量化器的设计算法及MATLAB实现
7.5 降低复杂度的矢量量化系统
第8章 语音编码
8.1 概述
8.2 语音编码的分类及特性
8.3 语音编码性能的评价指标
8.4 语音信号波形编码
8.5 语音信号参数编码
8.6 语音信号混合编码
8.7 语音信号宽带变速率编码
第9章 语音合成
9.1 概述
9.2 语音合成的原理及分类
9.3 共振峰合成法
9.4 线性预测参数合成法
9.5 基音同步叠加法
9.6 文语转换系统
第10章 语音识别
10.1 概述
10.2 HMM基本原理及在语音识别中的应用
第11章 语音增强
11.1 概述
11.2 语音感知特性和噪声特性
11.3 语音增强算法
第12章 语音处理的实时实现
12.1 概述
12.2 可编程DSP芯片应用基础
12.3 基于DSP的语音处理系统
12.4 DSP CCS集成开发环境
12.5 基于TMS320C5409的实时语音识别系统
附录A 专业术语缩写英汉对照表
参考文献
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