掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應用
-
>
決戰行測5000題(言語理解與表達)
-
>
軟件性能測試.分析與調優實踐之路
-
>
第一行代碼Android
-
>
JAVA持續交付
-
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)
-
>
深度學習
數字語音處理及MATLAB仿真-(第2版) 版權信息
- ISBN：9787121280795
- 條形碼：9787121280795 ; 978-7-121-28079-5
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數字語音處理及MATLAB仿真-(第2版) 本書特色
本書系統地闡述了語音信號處理的原理、方法、技術和應用，同時給出了部分內容對應的matlab仿真源程序。全書共14章，第1～6章是基本理論部分，包括語音信號的數字模型、語音信號的短時時域分析、頻域分析及倒譜分析、語音信號線性預測分析和矢量量化；第7～14章是應用部分，包括語音編碼、語音合成、語音識別、語音增強、小波分析、人工神經網絡及獨立分量分析及其在語音信號處理中的應用、語音質量評價和可懂度評價原理及實現。 本書內容全面，重點突出，原理闡述深入淺出，注重理論與實際應用的結合，可讀性強。 本書可以作為高等院校通信工程、電子信息工程、自動化、計算機技術與應用等專業高年級本科生相關課程的教材，也可供從事語音信號處理研究的研究生和科研人員參考。
數字語音處理及MATLAB仿真-(第2版) 內容簡介
本書系統地闡述了語音信號處理的原理、方法、技術和應用，同時給出了部分內容對應的MATLAB仿真源程序。全書共14章，第1～6章是基本理論部分，包括語音信號的數字模型、語音信號的短時時域分析、頻域分析及倒譜分析、語音信號線性預測分析和矢量量化；第7～14章是應用部分，包括語音編碼、語音合成、語音識別、語音增強、小波分析、人工神經網絡及獨立分量分析及其在語音信號處理中的應用、語音質量評價和可懂度評價原理及實現。 本書內容全面，重點突出，原理闡述深入淺出，注重理論與實際應用的結合，可讀性強。 本書可以作為高等院校通信工程、電子信息工程、自動化、計算機技術與應用等專業高年級本科生相關課程的教材，也可供從事語音信號處理研究的研究生和科研人員參考。
數字語音處理及MATLAB仿真-(第2版) 目錄
第1章 緒論 1.1 語音信號處理的發展 1.1.1 語音合成 1.1.2 語音編碼 1.1.3 語音識別 1.2 語音信號處理的應用 1.3 語音信號處理的過程 1.4 matlab在數字語音信號處理中的應用 習題1 第2章 語音信號的數字模型 2.1 語音的發聲機理 2.1.1 人的發聲器官 2.1.2 語音生成 2.2 語音的聽覺機理 2.2.1 聽覺器官 2.2.2 聽覺掩蔽效應 2.2.3 臨界帶寬與頻率群 2.2.4 耳蝸的信號處理機制 2.2.5 語音信號聽覺模型 2.3 語音信號的線性模型 2.3.1 激勵模型 2.3.2 聲道模型 2.3.3 輻射模型 2.3.4 語音信號數字模型 2.4 語音信號的非線性模型 2.4.1 線性模型局限性 2.4.2 幾種非線性模型 2.4.3 非線性動力學模型 2.4.4 非線性模型在語音信號處理中的應用及matlab實現 習題2 第3章 語音信號的短時時域分析 3.1 語音信號的預處理 3.1.1 語音信號的預加重處理 3.1.2 語音信號的加窗處理 3.2 短時平均能量 3.3 短時平均幅度函數 3.4 短時平均過零率 3.5 短時自相關分析 3.5.1 短時自相關函數 3.5.2 語音信號的短時自相關函數 3.5.3 修正的短時自相關函數 3.5.4 短時平均幅度差函數 3.6 基于能量和過零率的語音端點檢測 3.7 基音周期估值 3.7.1 基于短時自相關法的基音周期估值 3.7.2 基于短時平均幅度差 函數amdf法的基音周期估值 3.7.3 基音周期估值的后處理 3.7.4 基音周期估值后處理的matlab實現 習題3 第4章 語音信號短時頻域及倒譜分析 4.1 傅里葉變換的解釋 4.1.1 短時傅里葉變換 4.1.2 窗函數的作用 4.2 濾波器的解釋 4.2.1 短時傅里葉變換的濾波器實現形式一 4.2.2 短時傅里葉變換的濾波器 實現形式二 4.3 短時綜合的濾波器組相加法 4.3.1 短時綜合的濾波器組相加法原理 4.3.2 短時綜合的濾波器組相加法的matlab程序實現 4.3.3 短時綜合的疊接相加法原理及matlab程序實現 4.4 語音信號的復倒譜和倒譜分析及 應用 4.4.1 復倒譜和倒譜的定義及性質 4.4.2 復倒譜的幾種計算方法 4.4.3 倒譜的matlab實現 4.4.4 語音的倒譜分析及應用 習題4 第5章 語音信號線性預測分析 5.1 lpc的基本原理 5.1.1 lpc的實現方法 5.1.2 語音信號模型和lpc 之間的關系 5.1.3 模型增益g的確定 5.2 線性預測分析的解法 5.2.1 自相關法 5.2.2 協方差法 5.2.3 自相關法的matlab 實現 5.3 線譜對lsp分析 5.3.1 lsp的定義和特點 5.3.2 lpc參數到lsp參數的轉換及matlab實現 5.3.3 lsp參數到lpc參數的轉換及matlab實現 5.4 lpc的幾種推演參數 5.4.1 反射系數 5.4.2 對數面積比系數lar 5.4.3 預測器多項式的根 5.4.4 預測誤差濾波器的沖激 響應及其自相關系數 5.4.5 lpc倒譜及其matlab實現 習題5 第6章 矢量量化 6.1 矢量量化基本原理 6.1.1 矢量量化的定義 6.1.2 失真測度 6.1.3 矢量量化器 6.2 *佳矢量量化器 6.3 矢量量化器的設計算法及matlab實現 6.3.1 lbg算法 6.3.2 初始碼書的選定與空胞腔的處理 6.3.3 已知訓練序列的lbg算法的matlab實現 6.3.4 樹形搜索矢量量化器 習題6 第7章 語音編碼原理及應用 7.1 語音編碼的分類及特性 7.1.1 波形編碼 7.1.2 參數編碼 7.1.3 混合編碼 7.2 語音編碼性能的評價指標 7.2.1 編碼速率 7.2.2 編碼語音質量評價 7.2.3 編解碼延時 7.2.4 算法復雜度 7.3 語音信號波形編碼 7.3.1 脈沖編碼調制pcm 7.3.2 自適應預測編碼apc 7.3.3 g.721編碼及算法實現 7.4 語音信號參數編碼 7.4.1 lpc聲碼器原理 7.4.2 lpc10編碼器 7.5 語音信號混合編碼 7.5.1 合成分析技術和感覺加權濾波器 7.5.2 激勵模型的演變 7.5.3 g.728語音編碼標準簡介 7.6 語音信號寬帶變速率編碼 習題7 第8章 語音合成 8.1 語音合成的原理及分類 8.1.1 波形合成法 8.1.2 參數合成法 8.1.3 規則合成法 8.2 共振峰合成法 8.2.1 級聯型共振峰模型 8.2.2 并聯型共振峰模型 8.2.3 混合型共振峰模型 8.3 線性預測參數合成法 8.4 基音同步疊加法 8.4.1 基音同步疊加psola算法原理 8.4.2 基音同步疊加psola算法實現步驟 8.5 文語轉換系統 8.5.1 文語轉換系統的組成 8.5.2 漢語按規則合成 習題8 第9章 語音識別基本原理與應用 9.1 語音識別系統概述 9.1.1 語音信號預處理 9.1.2 語音識別特征提取 9.1.3 語音訓練識別模型 9.2 hmm基本原理及在語音識別中的應用 9.2.1 隱馬爾可夫模型 9.2.2 隱馬爾可夫模型的3個基本問題 9.2.3 隱馬爾可夫模型用于語音識別 9.3 支持向量機在語音識別中的應用 9.3.1 支持向量機分類原理 9.3.2 支持向量機的模型參數選擇問題 9.3.3 支持向量機用于語音識別的matlab實現 習題9第10章 語音增強原理及應用 10.1 語音和噪聲的主要特性 10.1.1 語音的主要特性 10.1.2 噪聲的特性 10.2 語音增強算法的分類 10.3
展開全部
數字語音處理及MATLAB仿真-(第2版) 作者簡介
張雪英，教授，太原理工大學信息學院博士生導師，長期以來一直從事信息處理、數字語音處理等方面的教學及研究工作。
書友推薦
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
羅庸西南聯大授課錄
- >
煙與鏡
- >
山海經
- >
莉莉和章魚
- >
人文閱讀與收藏·良友文學叢書:一天的工作
- >
隨園食單
- >
巴金－再思錄
本類暢銷
