內容簡介
本書介紹了語音信號處理的基礎、原理、方法和套用，以及該學科領域近年來取得的一些新成果、新進展及新技術。全書共分十二章。內容包括：緒論；語音信號處理的基礎知識；語音信號的分析技術；語音信號的矢量量化；隱馬爾可夫模型技術；神經網路在語音信號處理中的套用；語音編碼；語音合成；語音識別；說話人識別和語種辨識技術；語音信號的情感信息處理技術；語音增強技術。本書不僅可作為高等院校通信與信息專業的教材，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等領域的科研人員參考。
目錄
第1章 緒論
第2章 語音信號處理的基礎知識
2.1 語音發音及感知系統
2.2 語音信號生成的數學模型
2.3語音基本概念與參數
2.4 語音信號的數位化和預處理
2.5 語音信號處理的套用
2.6 思考與複習題
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 神經網路
3.4 思考與複習題
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 語音信號的線性預測分析
4.7語音信號的小波分析
4.8 思考與複習題
第5章 語音信號特徵提取技術
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 思考與複習題
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 相關特徵法
6.5 非線性處理法
6.6 減譜法
6.7 Weiner濾波法
6.8 思考與複習題
第7章 語音編碼
7.1 概 述
7.2 語音編碼的評價指標
7.3 語音信號的波形編碼
7.4 語音信號的參數編碼
7.5語音信號的混合編碼
7.6 思考與複習題
第8章 語音合成與轉換
8.1 概述
8.2 語音合成算法
8.3 文語轉換系統（TTS）
8.4 常用語音轉換的方法
8.5 語音轉換的研究方向
8.6 思考與複習題
第9章 語音識別
9.1 概述
9.2 語音識別原理和識別系統的組成
9.3 孤立字（詞）識別系統
9.4 連續語音識別系統的性能評測
9.5 思考與複習題
第10章 說話人識別
10.1 概 述
10.2 說話人識別方法和系統結構
10.3 套用VQ的說話人識別系統
10.4 套用DTW的說話人確認系統
10.5 套用HMM的說話人識別系統
10.6 套用GMM的說話人識別系統
10.7 尚需進一步探索的研究課題
10.8 思考與複習題
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實驗
11.3 情感的聲學特徵分析
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 套用與展望
11.7 思考與複習題
第12章 語音隱藏
12.1 概述
12.2 國內外研究現狀及存在的問題
12.3 語音信息隱藏基礎
12.4 常用評價指標
12.5 基本語音信息隱藏算法
12.6 總結與展望
12.7 思考與複習題
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 麥克風陣列模型
13.4 基於麥克風陣列的聲源定位方法分類
13.5 總結與展望
13.6 思考與複習題
