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語音信號處理(C++版) 版權信息
- ISBN：9787111587552
- 條形碼：9787111587552 ; 978-7-111-58755-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
語音信號處理(C++版) 本書特色
《語音信號處理（C 版）》介紹了語音信號處理的基礎、原理、方法和應用，并且給出一些語音信號處理關鍵算法的C 函數。全書共分12章。第1章介紹了語音信號處理的發展歷程和相關研究方向；第2~4章介紹了語音信號處理的一些基礎理論、方法和參數；第5~12章按語音信號處理的研究方向，分別介紹了語音增強、說話人識別、語音識別、語音信號情感處理、語音合成與轉換、聲源定位、語音隱藏和語音編碼的基礎理論和算法原理。在附錄中，介紹了本書涉及的C 類庫及引入的函數庫，并且以基于Visual Studio的語音錄放程序為例，詳細介紹了基于MFC的語音處理框架及程序實現。
《語音信號處理（C 版）》可作為計算機和通信與信息系統等學科相關專業的高年級本、專科學生和研究生的教材用書或教學參考用書，也可作為從事語音信號處理的科研工程技術人員的輔助讀物和參考用書。
語音信號處理(C++版) 內容簡介
《語音信號處理（C 版）》大的特點是在介紹基本理論和基本算法的基礎上，給出部分C 程序實現，使學習人員可以邊學習理論邊實踐。
《語音信號處理（C 版）》還可以配套《語音信號處理實驗教程》（ISBN 978-7-111-53071-8）使用，以方便教師根據不同的學生層次和要求來組織實驗教學，加深學生對知識的理解和掌握。
語音信號處理(C++版) 目錄
目錄
前言
第1章緒論
1.1語音信號的發展歷程
1.2語音信號處理的研究方向
1.3本書結構第2章語音信號處理的基礎知識
2.1語音的產生與感知
2.2語音產生的數學模型
2.3語音的常用參數
2.4語音信號的數字化
2.5語音信號的表征
2.6思考與復習題第3章語音信號分析方法
3.1概述
3.2語音信號預處理
3.3語音信號的時域分析［C］
3.4語音信號的頻域分析
3.5語音信號的倒譜分析
3.6語音信號的線性預測分析
3.7思考與復習題第4章語音信號特征提取技術
4.1概述
4.2端點檢測［C］
4.3基音周期估計［C］
4.4共振峰估計［C］
4.5思考與復習題第5章語音增強
5.1概述
5.2基礎知識
5.3譜減法
5.4維納濾波法
5.5自適應濾波器法
5.6基于聽覺掩蔽效應的語音增強方法
5.7思考與復習題第6章說話人識別
6.1概述
6.2說話人識別原理及系統結構
6.3應用VQ的說話人識別系統
6.4應用GMM的說話人識別系統
6.5尚需進一步探索的研究課題
6.6思考與復習題第7章語音識別
7.1概述
7.2語音識別原理與系統構成
7.3基于動態時間規整的語音識別系統
7.4基于隱馬爾可夫模型的語音識別系統
7.5性能評測
7.6系統總結
7.7思考與復習題第8章語音信號情感處理
8.1概述
8.2情感理論與情感誘發實驗
8.3情感的聲學特征分析
8.4實用語音情感的識別算法研究
8.5應用與展望
8.6思考與復習題第9章語音合成與轉換
9.1概述
9.2幀合成技術
9.3經典語音合成算法
9.4語音信號的變速和變調［C］
9.5文語轉換系統
9.6語音轉換及其研究方向
9.7思考與復習題第10章聲源定位
10.1概述
10.2雙耳聽覺定位原理及方法
10.3傳聲器陣列模型
10.4房間回響模型［C］
10.5基于傳聲器陣列的聲源定位方法
10.6總結與展望
10.7思考與復習題第11章語音隱藏
11.1概述
11.2信息隱藏基礎
11.3語音信息隱藏算法
11.4常用評價指標
11.5總結與展望
11.6思考與復習題第12章語音編碼
12.1概述
12.2理論依據
12.3主要性能指標
12.4波形編碼
12.5參數編碼
12.6語音信號的混合編碼
12.7研究展望
12.8思考與復習題附錄附錄AMFC類模板及引入的函數庫說明
A.1std::vector簡介
A.2std::complex簡介
A.3FFTW函數庫簡介附錄B基于MFC的語音錄放原理與程序實現
B.1MFC消息機制
B.2基于MFC的語音錄放原理
B.3基于MFC的語音錄放程序實現附錄C書中涉及的C 函數說明參考文獻
前言
第1章緒論
1.1語音信號的發展歷程
1.2語音信號處理的研究方向
1.3本書結構第2章語音信號處理的基礎知識
2.1語音的產生與感知
2.2語音產生的數學模型
2.3語音的常用參數
2.4語音信號的數字化
2.5語音信號的表征
2.6思考與復習題第3章語音信號分析方法
3.1概述
3.2語音信號預處理
3.3語音信號的時域分析［C］
3.4語音信號的頻域分析
3.5語音信號的倒譜分析
3.6語音信號的線性預測分析
3.7思考與復習題第4章語音信號特征提取技術
4.1概述
4.2端點檢測［C］
4.3基音周期估計［C］
4.4共振峰估計［C］
4.5思考與復習題第5章語音增強
5.1概述
5.2基礎知識
5.3譜減法
5.4維納濾波法
5.5自適應濾波器法
5.6基于聽覺掩蔽效應的語音增強方法
5.7思考與復習題第6章說話人識別
6.1概述
6.2說話人識別原理及系統結構
6.3應用VQ的說話人識別系統
6.4應用GMM的說話人識別系統
6.5尚需進一步探索的研究課題
6.6思考與復習題第7章語音識別
7.1概述
7.2語音識別原理與系統構成
7.3基于動態時間規整的語音識別系統
7.4基于隱馬爾可夫模型的語音識別系統
7.5性能評測
7.6系統總結
7.7思考與復習題第8章語音信號情感處理
8.1概述
8.2情感理論與情感誘發實驗
8.3情感的聲學特征分析
8.4實用語音情感的識別算法研究
8.5應用與展望
8.6思考與復習題第9章語音合成與轉換
9.1概述
9.2幀合成技術
9.3經典語音合成算法
9.4語音信號的變速和變調［C］
9.5文語轉換系統
9.6語音轉換及其研究方向
9.7思考與復習題第10章聲源定位
10.1概述
10.2雙耳聽覺定位原理及方法
10.3傳聲器陣列模型
10.4房間回響模型［C］
10.5基于傳聲器陣列的聲源定位方法
10.6總結與展望
10.7思考與復習題第11章語音隱藏
11.1概述
11.2信息隱藏基礎
11.3語音信息隱藏算法
11.4常用評價指標
11.5總結與展望
11.6思考與復習題第12章語音編碼
12.1概述
12.2理論依據
12.3主要性能指標
12.4波形編碼
12.5參數編碼
12.6語音信號的混合編碼
12.7研究展望
12.8思考與復習題附錄附錄AMFC類模板及引入的函數庫說明
A.1std::vector簡介
A.2std::complex簡介
A.3FFTW函數庫簡介附錄B基于MFC的語音錄放原理與程序實現
B.1MFC消息機制
B.2基于MFC的語音錄放原理
B.3基于MFC的語音錄放程序實現附錄C書中涉及的C 函數說明參考文獻
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