:清华大学出版社

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本书系统地介绍语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用。全书共分9章。第1章介绍语音信号处理及其发展过程； 第2章介绍语音信号的产生与人类听觉的机理，传统的线性语音产生模型，以及非线性语音产生模型； 第3章从语音信号的时域特征入手，引入时频分析的思想，并进一步阐述时频分析中短时傅里叶变换和小波变换在语音信号特征分析中的应用，最后对广泛使用的倒谱特征以及同态解卷积进行介绍； 第4章介绍语音信号的线性预测原理、解法、几种推演方法以及线谱对分析法； 第5章介绍语音编码的相关知识，包括语音的波形编码、极低速率语音编码技术，以及相关编码器的性能指标和评测方法； 第6章介绍语音识别的基本内容，从基于矢量量化的识别技术到动态时间归正的识别技术，从隐马尔可夫模型技术到基于深度学习的语音识别技术，从孤立词识别到连接词识别及连续语音识别技术，再到关键词检出技术，*后还介绍新兴起的语音识别应用技术，以及用于HMM系统构建的HTK工具和用于深度学习系统构建的Kaldi工具等； 第7章介绍说话人识别的基本内容，从基于GMM-UBM的识别技术到基于支持向量机的识别技术，从基于联合因子分析的识别技术到基于i-vector的识别技术，以及近年来受到关注的基于深度学习的识别技术等； 第8章介绍顽健语音识别技术，从影响语音识别性能的环境变化因素分析开始，介绍噪声环境下顽健语音识别技术，以及变异语音识别的技术； 第9章介绍语音合成的基本原理、线性预测合成、共振峰合成以及汉语按规则合成，以及基于HMM的合成技术等内容。 本书可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与电子系统等专业及学科的高年级本科生、研究生教材，也可供该领域的科研及工程技术人员参考。