【95成新塑封消费】数字语音处理及MATLAB仿真 张雪英 主编电子工
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￥ 10.83 2.4折 ￥ 45 九五品
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作者张雪英 主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121280795
出版时间2016-04
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数311页
字数99999千字
定价45元
货号9787121280795-1
上书时间2023-08-10
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商品详情
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基本信息
书名:数字语音处理及MATLAB仿真
定价：45.00元
作者:张雪英 主编
出版社：电子工业出版社
出版日期：2016-04-01
ISBN：9787121280795
字数：538000
页码：311
版次：2
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
本书系统地阐述了语音信号处理的原理、方法、技术和应用，同时给出了部分内容对应的MATLAB仿真源程序。全书共14章，～6章是基本理论部分，包括语音信号的数字模型、语音信号的短时时域分析、频域分析及倒谱分析、语音信号线性预测分析和矢量量化；第7～14章是应用部分，包括语音编码、语音合成、语音识别、语音增强、小波分析、人工神经网络及独立分量分析及其在语音信号处理中的应用、语音质量评价和可懂度评价原理及实现。 本书内容全面，重点突出，原理阐述深入浅出，注重理论与实际应用的结合，可读性强。 本书可以作为高等院校通信工程、电子信息工程、自动化、计算机技术与应用等专业高年级本科生相关课程的教材，也可供从事语音信号处理研究的研究生和科研人员参考。
目录
章绪论1.1语音信号处理的发展1.1.1语音合成1.1.2语音编码1.1.3语音识别1.2语音信号处理的应用1.3语音信号处理的过程1.4MATLAB在数字语音信号处理中的应用习题1第2章语音信号的数字模型2.1语音的发声机理2.1.1人的发声器官2.1.2语音生成2.2语音的听觉机理2.2.1听觉器官2.2.2听觉掩蔽效应2.2.3临界带宽与频率群2.2.4耳蜗的信号处理机制2.2.5语音信号听觉模型2.3语音信号的线性模型2.3.1激励模型2.3.2声道模型2.3.3辐射模型2.3.4语音信号数字模型2.4语音信号的非线性模型2.4.1线性模型局限性2.4.2几种非线性模型2.4.3非线性动力学模型2.4.4非线性模型在语音信号处理中的应用及MATLAB实现习题2第3章语音信号的短时时域分析3.1语音信号的预处理3.1.1语音信号的预加重处理3.1.2语音信号的加窗处理3.2短时平均能量3.3短时平均幅度函数3.4短时平均过零率3.5短时自相关分析3.5.1短时自相关函数3.5.2语音信号的短时自相关函数3.5.3修正的短时自相关函数3.5.4短时平均幅度差函数3.6基于能量和过零率的语音端点检测3.7基音周期估值3.7.1基于短时自相关法的基音周期估值3.7.2基于短时平均幅度差函数AMDF法的基音周期估值3.7.3基音周期估值的后处理3.7.4基音周期估值后处理的MATLAB实现习题3第4章语音信号短时频域及倒谱分析4.1傅里叶变换的解释4.1.1短时傅里叶变换4.1.2窗函数的作用4.2滤波器的解释4.2.1短时傅里叶变换的滤波器实现形式一4.2.2短时傅里叶变换的滤波器实现形式二4.3短时综合的滤波器组相加法4.3.1短时综合的滤波器组相加法原理4.3.2短时综合的滤波器组相加法的MATLAB程序实现4.3.3短时综合的叠接相加法原理及MATLAB程序实现4.4语音信号的复倒谱和倒谱分析及应用4.4.1复倒谱和倒谱的定义及性质4.4.2复倒谱的几种计算方法4.4.3倒谱的MATLAB实现4.4.4语音的倒谱分析及应用习题4第5章语音信号线性预测分析5.1LPC的基本原理5.1.1LPC的实现方法5.1.2语音信号模型和LPC之间的关系5.1.3模型增益G的确定5.2线性预测分析的解法5.2.1自相关法5.2.2协方差法5.2.3自相关法的MATLAB实现5.3线谱对LSP分析5.3.1LSP的定义和特点5.3.2LPC参数到LSP参数的转换及MATLAB实现5.3.3LSP参数到LPC参数的转换及MATLAB实现5.4LPC的几种推演参数5.4.1反射系数5.4.2对数面积比系数LAR5.4.3预测器多项式的根5.4.4预测误差滤波器的冲激响应及其自相关系数5.4.5LPC倒谱及其MATLAB实现习题5第6章矢量量化6.1矢量量化基本原理6.1.1矢量量化的定义6.1.2失真测度6.1.3矢量量化器6.2最佳矢量量化器6.3矢量量化器的设计算法及MATLAB实现6.3.1LBG算法6.3.2初始码书的选定与空胞腔的处理6.3.3已知训练序列的LBG算法的MATLAB实现6.3.4树形搜索矢量量化器习题6第7章语音编码原理及应用7.1语音编码的分类及特性7.1.1波形编码7.1.2参数编码7.1.3混合编码7.2语音编码性能的评价指标7.2.1编码速率7.2.2编码语音质量评价7.2.3编解码7.2.4算法复杂度7.3语音信号波形编码7.3.1脉冲编码调制PCM7.3.2自适应预测编码APC7.3.3G.721编码及算法实现7.4语音信号参数编码7.4.1LPC声码器原理7.4.2LPC？10编码器7.5语音信号混合编码7.5.1合成分析技术和感觉加权滤波器7.5.2激励模型的演变7.5.3G.728语音编码标准简介7.6语音信号宽带变速率编码习题7第8章语音合成8.1语音合成的原理及分类8.1.1波形合成法8.1.2参数合成法8.1.3规则合成法8.2共振峰合成法8.2.1级联型共振峰模型8.2.2并联型共振峰模型8.2.3混合型共振峰模型8.3线性预测参数合成法8.4基音同步叠加法8.4.1基音同步叠加PSOLA算法原理8.4.2基音同步叠加PSOLA算法实现步骤8.5文语转换系统8.5.1文语转换系统的组成8.5.2汉语按规则合成习题8第9章语音识别基本原理与应用9.1语音识别系统概述9.1.1语音信号预处理9.1.2语音识别特征提取9.1.3语音训练识别模型9.2HMM基本原理及在语音识别中的应用9.2.1隐马尔可夫模型9.2.2隐马尔可夫模型的3个基本问题9.2.3隐马尔可夫模型用于语音识别9.3支持向量机在语音识别中的应用9.3.1支持向量机分类原理9.3.2支持向量机的模型参数选择问题9.3.3支持向量机用于语音识别的MATLAB实现习题90章语音增强原理及应用10.1语音和噪声的主要特性10.1.1语音的主要特性10.1.2噪声的特性10.2语音增强算法的分类10.3单通道语音增强算法及MATLAB仿真实现10.3.1谱减法10.3.2维纳滤波法10.3.3最小均方误差估计法10.3.4子空间语音增强算法10.4多通道语音增强算法及MATLAB仿真实现10.4.1阵列信号系统模型10.4.2麦克风阵列近场模型与远场模型10.4.3经典麦克风阵列的语音增强算法习题101章小波分析及在语音信号处理中的应用11.1基础理论11.2小波的特性11.2.1连续小波变换及性质11.2.2离散小波变换及性质11.3几种常用的小波及特性11.3.1Haar小波11.3.2Daubechies(dbN)小波11.3.3MexicanHat(Marr)小波11.3.4Morlet小波11.3.5Meyer小波11.4小波变换在语音信号处理中的应用11.4.1小波分析在语音信号预处理的应用及MATLAB实现11.4.2小波分析在语音去噪中的应用及MATLAB实现习题112章人工神经网络及在语音信号处理中的应用12.1人工神经网络简介12.2人工神经网络构成12.2.1神经元12.2.2网络拓扑12.2.3网络的学习算法12.3几种神经网络模型及其算法12.3.1单层感知器12.3.2多层感知器12.3.3径向基函数神经网络12.3.4自组织特征映射神经网络12.4神经网络在语音信号处理中的应用12.4.1RBF神经网络在语音识别中的应用及MATLAB实现12.4.2自组织神经网络在语音编码中的应用及MATLAB实现习题123章独立分量分析及在语音信号处理中的应用13.1基础理论13.1.1ICA的定义与数学模型13.1.2ICA的基本假设、不确定性及求解过程13.1.3ICA中信号的预处理13.1.4ICA的目标函数13.1.5ICA性能评价参数13.2经典ICA算法13.2.1自然梯度算法13.2.2信息化法13.2.3快速ICA算法(FASTICA)13.3ICA在语音信号处理中的应用及MATLAB实现13.3.1INFORMAX算法在语音盲信号分离中的应用及MATLAB实现13.3.2FASTICA算法在语音盲信号分离中的应用及MATLAB实现习题134章语音质量评价和可懂度评价14.1语音质量与可懂度14.2语音质量的主观评价方法14.3语音可懂度的主观评价方法14.4语音质量客观评价方法14.4.1时域和频域分段信噪比的方法及MATLAB实现14.4.2基于LPC客观评价方法及MATLAB实现14.4.3语音质量的感知评价方法（PESQ）及MATLAB实现14.5语音可懂度客观评价方法14.5.1加权频带信噪比评价方法及MATLAB实现14.5.2归一化协方差评价方法（NCM）及MATLAB实现14.5.3短时清晰度指数评价方法(AI-ST)及MATLAB实现习题14附录A专业术语缩写英汉对照表附录B程序索引参考文献
作者介绍
张雪英，教授，太原理工大学信息学院博士生导师，长期以来一直从事信息处理、数字语音处理等方面的教学及研究工作。
序言
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