现代语言处理技术及应用 (2010 年度畅销榜NO.4920 )

本书从人类的发声机理和听觉机理出发，全面系统地介绍了现代语音信号处理的基础、原理、方法与应用。首先介绍了语音信号的基本性质和数学模型；详细阐述了短时时域处理技术、变换域分析、线性预测分析。矢量量化的基本原理与方法；重点介绍了语音编码、语音识别、语音合成和语音增强等语音处理的几项最重要的技术；最后介绍了语音通信应用中的几个关键技术和实时语音处理系统设计的基本方法。着眼于语音信号处理的新发展，本书还对信号处理领域的小波、混饨、分形以及人工神经网络等新技术新方法在语音信号处理中的应用进行了讨论。附录部分给出了语音处理有关技术的理论推导及一些实用的C程序和MATLAB程序的实例，供相关人员学习应用时参考。\r\n\r\n 本书内容广泛，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。本书可作为高等院校通信工程、电子工程、信息工程等专业高年级本科生和信号与信息处理、通信与信息系统等学科研究生的教材，也可供语音处理和信息技术研究的科研及工程人员参考。\r\n\r\n \r\n
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第1章 绪论 \r\n\r\n \r\n\r\n 1.1 概述 \r\n\r\n 1.2 语音处理的研究方法 \r\n\r\n 1.3 语音处理的应用 \r\n\r\n 1.4 本书的内容与组织 \r\n\r\n 1.5 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第2章 语音信号处理基础 \r\n\r\n \r\n\r\n 2.1 语音的波形及特性 \r\n\r\n 2.2 语音的产生 \r\n\r\n 2.3 汉语语音的基本特性 \r\n\r\n 2.4 语音信号的简化数字模型 \r\n\r\n 2.5 听觉系统和听觉特性 \r\n\r\n 2.6 小结 \r\n\r\n 2.7 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第3章 语音信号的时域分析 \r\n\r\n \r\n\r\n 3.1 概述 \r\n\r\n 3.2 语音短时分析技术 \r\n\r\n 3.3 短时能量和平均幅度 \r\n\r\n 3.4 短时平均过零率 \r\n\r\n 3.5 短时自相关分析 \r\n\r\n 3.6 语音端点检测 \r\n\r\n 3.7 基音周期估计 \r\n\r\n 3.8 小结 \r\n\r\n 3.9 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第4章 语音信号的变换分析 \r\n\r\n \r\n\r\n 4.1 语音信号的频域分析 \r\n\r\n 4.2 语音信号的同态处理 \r\n\r\n 4.3 语音信号的非线性处理 \r\n\r\n 4.4 分形内插语音编码算法 \r\n\r\n 4.5 小结 \r\n\r\n 4.6 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第5章 语音信号线性预测分析 \r\n\r\n \r\n\r\n 5.1 LP分析的基本原理 \r\n\r\n 5.2 LP正则方程的自相关解法和自协方差解法 \r\n\r\n 5.3 模型增益G的确定 \r\n\r\n 5.4 线谱对LSP分析 \r\n\r\n 5.5 LP导出的其他语音参数 \r\n\r\n 5.6 LP分析的频域解释 \r\n\r\n 5.7 小结 \r\n\r\n 5.8 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第6章 矢量量化 \r\n\r\n \r\n\r\n 6.1 概述 \r\n\r\n 6.2 无记忆矢量量化器 \r\n\r\n 6.3 有记忆矢量量化器 \r\n\r\n 6.4 特片矢量及失真测度 \r\n\r\n 6.5 小结 \r\n\r\n 6.6 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第7章 语音编码 \r\n\r\n \r\n\r\n 7.1 语音编码的基本概念 \r\n\r\n 7.2 波形编码 \r\n\r\n 7.3 参数编码和混合编码 \r\n\r\n 7.4 混合激励线性预测MELP \r\n\r\n 7.5 语音编码的质量评估 \r\n\r\n 7.6 小结 \r\n\r\n 7.7 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第8章 语音识别 \r\n\r\n \r\n\r\n 8.1 概述 \r\n\r\n 8.2 动态时间规整 \r\n\r\n 8.3 隐马尔可夫模型 \r\n\r\n 8.4 HMM的基本问题 \r\n\r\n 8.5 连续HMM和半连续HMM \r\n\r\n 8.6 HMM相似度的比较 \r\n\r\n 8.7 HMM的应用 \r\n\r\n 8.8 孤立词识别 \r\n\r\n 8.9 连接词识别 \r\n\r\n 8.10 连续语音识别 \r\n\r\n 8.11 说话人自适应技术 \r\n\r\n 8.12 关键词确认 \r\n\r\n 8.13 说话人识别 \r\n\r\n 8.14 人工神经网络在语音识别中的应用 \r\n\r\n 8.15 鲁校语音识别的研究 \r\n\r\n 8.16 小结 \r\n\r\n 8.17 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第9章 语音合成 \r\n\r\n \r\n\r\n 9.1 概述 \r\n\r\n 9.2 文-语转换系统 \r\n\r\n 9.3 文本分析 \r\n\r\n 9.4 韵律生成 \r\n\r\n 9.5 语音生成 \r\n\r\n 9.6 小结 \r\n\r\n 9.7 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第10章 语音增强 \r\n\r\n \r\n\r\n 10.1 概述 \r\n\r\n 10.2 基于语音谱特征的谐波增强算法 \r\n\r\n 10.3 基于短时谱估计的增强算法 \r\n\r\n 10.4 基于信号子空间的增强算法 \r\n\r\n 10.5 基于语音生成模型的增强算法 \r\n\r\n 10.6 语音增强的新发展 \r\n\r\n 10.7 小结 \r\n\r\n 10.8 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第11章 语音通信应用中的关键技术 \r\n\r\n \r\n\r\n 11.1 不连续传输DTX \r\n\r\n 11.2 语音激活检测VAD \r\n\r\n 11.3 回波抵消 \r\n\r\n 11.4 声码器同步 \r\n\r\n 11.5 纠错编码 \r\n\r\n 11.6 小结 \r\n\r\n 11.7 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 第12章 语音处理的实时实现 \r\n\r\n \r\n\r\n 12.1 DSP语音处理系统 \r\n\r\n 12.2 可编程DSP芯片应用基础 \r\n\r\n 12.3 CCS DSP集成开发环境 \r\n\r\n 12.4 一个基于TMS320VC5409 DSP应用系统的开发 \r\n\r\n 12.5 小结 \r\n\r\n 12.6 习题 \r\n\r\n \r\n\r\n 附录 \r\n
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语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段. 如何高效地实现语音传输. 存储或通过语音实现人机交互, 是语音信号处理领域中的重要研究课题. 语音信号处理涉及数字信号处理. 语言学. 语音学. 生理学. 心理学. 计算机科学以及模式识别. 人工智能等诸多学科领域, 是目前信息科学技术学科中发展最为迅速的一个领域.

近20多年来, 语音处理技术取得了一系列重大进展, 语音编码. 语音合成. 语音识别和说话人识别等方向的研究成果不断推出, 同时, 微电子技术的迅猛发展和数字信号处理(DSP)芯片性能的不断提高, 为实时实现更高复杂度的高性能语音处理算法提供了可能. 目前市场上已有不少语音处理的应用产品, 并且不断有许多新产品推出, 语音处理技术的应用前景和市场潜力十分巨大.

本书是作者以近几年来为本科生和研究生讲授“语音信号处理”课程的讲义为基础, 结合主持开发过的多项语音处理科研项目, 并参考相关文献资料和最新动态编写而成. 全书系统介绍了语音信号处理的基本理论. 方法和相关的应用领域, 并介绍了目前的研究现状和学科发展趋势, 内容通俗易懂. 深入浅出.

全书共分12章. 第1章是绪论, 第2章介绍语音处理的基础知识, 第3章着重讨论语音信号的时域分析技术, 第4章讨论语音信号的变换域分析技术, 第5章介绍现代语音处理中最重要的一项技术——语音信号线性预测分析技术, 第6章重点阐述语音的矢量量化技术, 第7章介绍语音编码技术, 包括波形编码. 参数编码和混合编码, 并介绍常用的语音编码标准及语音编码的质量评估方法, 第8章讨论语音识别. 说话人识别的基本原理以及典型的语音识别系统, 第9章介绍了语音合成技术, 第10章是语音增强技术, 第11章介绍语音通信应用中的几

个关键技术, 第12章介绍了基于DSP芯片技术的实时语音处理系统. 为了加深理解, 拓宽思路, 在某些章中结合实际给出了一些具体的应用实例.

本书由张雄伟. 陈亮. 杨吉斌编写. 张雄伟编写了第1. 2. 11. 12章, 陈亮编写了第3. 4. 5. 7章, 杨吉斌编写了第6. 8. 9. 10章, 邹霞和贾冲给予了很大帮助, 曹铁勇. 黄忠虎. 王金明提出了具体建议. 全书由张雄伟. 陈亮审校和统稿. 在本书的策划和编写过程中, 南京邮电学院的杨震教授和东南大学吴镇扬教授提出了宝贵的建议, 解放军理工大学通信工程学院教保科的许晔峰和乐超为本书的出版做了许多工作, 在此一并向他们表示衷心的感谢.

本书得到解放军理工大学通信工程学院的资助.

由于作者水平所限, 疏漏和错误之处在所难免, 请广大读者批评指正.

编 者

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