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人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書語音信號處理(第3版)

包郵 人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書語音信號處理(第3版)

出版社：清華大學(xué)出版社出版時(shí)間：2018-07-01
開本： 其他 頁數(shù)： 425
中 圖 價(jià):¥39.3(4.4折) 定價(jià)  ¥89.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書語音信號處理(第3版) 版權(quán)信息

人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書語音信號處理(第3版) 本書特色

本書系統(tǒng)地介紹語音信號處理的基礎(chǔ)、概念、原理、方法與應(yīng)用。全書共分9章。第1章介紹語音信號處理及其發(fā)展過程； 第2章介紹語音信號的產(chǎn)生與人類聽覺的機(jī)理，傳統(tǒng)的線性語音產(chǎn)生模型，以及非線性語音產(chǎn)生模型； 第3章從語音信號的時(shí)域特征入手，引入時(shí)頻分析的思想，并進(jìn)一步闡述時(shí)頻分析中短時(shí)傅里葉變換和小波變換在語音信號特征分析中的應(yīng)用，*后對廣泛使用的倒譜特征以及同態(tài)解卷積進(jìn)行介紹； 第4章介紹語音信號的線性預(yù)測原理、解法、幾種推演方法以及線譜對分析法； 第5章介紹語音編碼的相關(guān)知識，包括語音的波形編碼、極低速率語音編碼技術(shù)，以及相關(guān)編碼器的性能指標(biāo)和評測方法； 第6章介紹語音識別的基本內(nèi)容，從基于矢量量化的識別技術(shù)到動(dòng)態(tài)時(shí)間歸正的識別技術(shù)，從隱馬爾可夫模型技術(shù)到基于深度學(xué)習(xí)的語音識別技術(shù)，從孤立詞識別到連接詞識別及連續(xù)語音識別技術(shù)，再到關(guān)鍵詞檢出技術(shù)，*后還介紹新興起的語音識別應(yīng)用技術(shù)，以及用于HMM系統(tǒng)構(gòu)建的HTK工具和用于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建的Kaldi工具等； 第7章介紹說話人識別的基本內(nèi)容，從基于GMMUBM的識別技術(shù)到基于支持向量機(jī)的識別技術(shù)，從基于聯(lián)合因子分析的識別技術(shù)到基于ivector的識別技術(shù)，以及近年來受到關(guān)注的基于深度學(xué)習(xí)的識別技術(shù)等； 第8章介紹頑健語音識別技術(shù)，從影響語音識別性能的環(huán)境變化因素分析開始，介紹噪聲環(huán)境下頑健語音識別技術(shù)，以及變異語音識別的技術(shù)； 第9章介紹語音合成的基本原理、線性預(yù)測合成、共振峰合成以及漢語按規(guī)則合成，以及基于HMM的合成技術(shù)等內(nèi)容。 本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)應(yīng)用、信號與信息處理、通信與電子系統(tǒng)等專業(yè)及學(xué)科的高年級本科生、研究生教材，也可供該領(lǐng)域的科研及工程技術(shù)人員參考。

人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書語音信號處理(第3版) 內(nèi)容簡介

本書系統(tǒng)地介紹語音信號處理的基礎(chǔ)、概念、原理、方法與應(yīng)用。全書共分9章。章介紹語音信號處理及其發(fā)展過程； 第2章介紹語音信號的產(chǎn)生與人類聽覺的機(jī)理，傳統(tǒng)的線性語音產(chǎn)生模型，以及非線性語音產(chǎn)生模型； 第3章從語音信號的時(shí)域特征入手，引入時(shí)頻分析的思想，并進(jìn)一步闡述時(shí)頻分析中短時(shí)傅里葉變換和小波變換在語音信號特征分析中的應(yīng)用，很后對廣泛使用的倒譜特征以及同態(tài)解卷積進(jìn)行介紹； 第4章介紹語音信號的線性預(yù)測原理、解法、幾種推演方法以及線譜對分析法； 第5章介紹語音編碼的相關(guān)知識，包括語音的波形編碼、極低速率語音編碼技術(shù)，以及相關(guān)編碼器的性能指標(biāo)和評測方法； 第6章介紹語音識別的基本內(nèi)容，從基于矢量量化的識別技術(shù)到動(dòng)態(tài)時(shí)間歸正的識別技術(shù)，從隱馬爾可夫模型技術(shù)到基于深度學(xué)習(xí)的語音識別技術(shù)，從孤立詞識別到連接詞識別及連續(xù)語音識別技術(shù)，再到關(guān)鍵詞檢出技術(shù)，很后還介紹新興起的語音識別應(yīng)用技術(shù)，以及用于HMM系統(tǒng)構(gòu)建的HTK工具和用于深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建的Kaldi工具等； 第7章介紹說話人識別的基本內(nèi)容，從基于GMMUBM的識別技術(shù)到基于支持向量機(jī)的識別技術(shù)，從基于聯(lián)合因子分析的識別技術(shù)到基于ivector的識別技術(shù)，以及近年來受到關(guān)注的基于深度學(xué)習(xí)的識別技術(shù)等； 第8章介紹頑健語音識別技術(shù)，從影響語音識別性能的環(huán)境變化因素分析開始，介紹噪聲環(huán)境下頑健語音識別技術(shù)，以及變異語音識別的技術(shù)； 第9章介紹語音合成的基本原理、線性預(yù)測合成、共振峰合成以及漢語按規(guī)則合成，以及基于HMM的合成技術(shù)等內(nèi)容。 本書可作為高等院校計(jì)算機(jī)應(yīng)用、信號與信息處理、通信與電子系統(tǒng)等專業(yè)及學(xué)科的高年級本科生、研究生教材，也可供該領(lǐng)域的科研及工程技術(shù)人員參考。

人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書語音信號處理(第3版) 目錄

目錄




第1章緒論

1.1語音信號處理的發(fā)展

1.2語音信號處理的應(yīng)用

1.3語音信號處理的總體結(jié)構(gòu)

參考文獻(xiàn)

第2章語音信號的聲學(xué)基礎(chǔ)及產(chǎn)生模型

2.1語音信號的產(chǎn)生

2.1.1語音的發(fā)音器官

2.1.2語音的聲學(xué)特征

2.1.3語音信號在時(shí)域和頻域的表示

2.1.4漢語中語音的分類

2.1.5漢語語音的韻律特性

2.2語音信號的感知

2.2.1聽覺系統(tǒng)

2.2.2聽覺特性

2.2.3掩蔽效應(yīng)

2.3語音信號的線性產(chǎn)生模型

2.3.1激勵(lì)模型

2.3.2聲道模型

2.3.3輻射模型

2.4語音信號的非線性產(chǎn)生模型

2.4.1調(diào)頻調(diào)幅模型的基本原理

2.4.2Teager能量算子

2.4.3能量分離算法

2.4.4調(diào)頻調(diào)幅模型的應(yīng)用

參考文獻(xiàn)

第3章語音信號的特征分析

3.1語音信號數(shù)字化

3.1.1語音信號的采樣和量化

3.1.2短時(shí)加窗處理

3.2語音信號的時(shí)域分析

3.2.1短時(shí)能量分析

3.2.2短時(shí)平均過零率

3.2.3短時(shí)自相關(guān)函數(shù)和短時(shí)平均幅度差函數(shù)

3.2.4端點(diǎn)檢測和語音分割

3.3語音信號的頻域分析

3.3.1濾波器組方法

3.3.2傅里葉頻譜分析

3.4傳統(tǒng)傅里葉變換缺點(diǎn)及時(shí)頻分析的思想

3.4.1信號的時(shí)頻表示

3.4.2不確定原理

3.5Gabor變換

3.6小波變換在語音信號分析中的應(yīng)用

3.6.1小波的數(shù)學(xué)表示及意義

3.6.2小波分析特點(diǎn)

3.6.3小波變換的多分辨分析

3.6.4小波變換在語音處理中的應(yīng)用

3.7語音信號的同態(tài)解卷積

3.7.1同態(tài)信號處理的基本原理

3.7.2語音信號的復(fù)倒譜

3.7.3避免相位卷繞的算法

3.7.4基于聽覺特性的Mel頻率倒譜系數(shù)

3.8語音信號特征應(yīng)用

3.8.1基音周期估計(jì)

3.8.2共振峰的估計(jì)

參考文獻(xiàn)

第4章語音信號的線性預(yù)測分析

4.1線性預(yù)測的基本原理

4.2線性預(yù)測方程組的解法

4.2.1自相關(guān)法

4.2.2協(xié)方差法

4.2.3格型法

4.2.4幾種求解線性預(yù)測方法的比較

4.3線性預(yù)測的幾種推演參數(shù)

4.3.1歸一化自相關(guān)函數(shù)

4.3.2反射系數(shù)

4.3.3預(yù)測器多項(xiàng)式的根

4.3.4LPC倒譜

4.3.5全極點(diǎn)系統(tǒng)的沖激響應(yīng)及其自相關(guān)函數(shù)

4.3.6預(yù)測誤差濾波器的沖激響應(yīng)及其自相關(guān)函數(shù)

4.3.7對數(shù)面積比系數(shù)

4.4線譜對分析法

4.4.1線譜對分析的原理

4.4.2線譜對參數(shù)的求解

4.5感知線性預(yù)測PLP系數(shù)

參考文獻(xiàn)

第5章語音編碼

5.1波形編碼

5.1.1均勻量化PCM

5.1.2非均勻量化 PCM

5.1.3自適應(yīng)量化PCM

5.1.4差分脈沖編碼

5.1.5自適應(yīng)差分脈沖編碼

5.1.6增量調(diào)制和自適應(yīng)增量調(diào)制

5.1.7子帶編碼

5.1.8自適應(yīng)變換域編碼

5.2參數(shù)編碼和混合編碼

5.2.1參數(shù)編碼

5.2.2基于全極點(diǎn)語音產(chǎn)生模型的混合編碼

5.2.3基于正弦模型的混合編碼

5.3極低速率語音編碼技術(shù)

5.3.1400bps~1.2Kbps的聲碼器

5.3.2識別合成型聲碼器

5.4語音編碼器的性能指標(biāo)和質(zhì)量評測方法

5.4.1編碼速率

5.4.2頑健性

5.4.3時(shí)延

5.4.4計(jì)算復(fù)雜度和算法的可擴(kuò)展性

5.4.5語音質(zhì)量及其評價(jià)方法

5.5語音編碼國際標(biāo)準(zhǔn)

5.6感知音頻編碼

5.6.1感知編碼的一般框架

5.6.2心理聲學(xué)模型

5.6.3常用的感知編碼標(biāo)準(zhǔn)

參考文獻(xiàn)

第6章語音識別

6.1概述

6.2基于矢量量化的識別技術(shù)

6.2.1Kmeans矢量量化算法

6.2.2LBG算法

6.3動(dòng)態(tài)時(shí)間歸正的識別技術(shù)

6.3.1DTW基本原理

6.3.2模板訓(xùn)練算法

6.4隱馬爾可夫模型技術(shù)

6.4.1HMM基本思想

6.4.2HMM基本算法

6.4.3HMM算法實(shí)現(xiàn)中的問題

6.4.4關(guān)于HMM訓(xùn)練的幾點(diǎn)考慮

6.5連接詞語音識別技術(shù)

6.5.1連接詞識別問題的一般描述

6.5.2二階動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法

6.5.3分層構(gòu)筑方法

6.6大詞表連續(xù)語音識別中的聲學(xué)模型和語言學(xué)模型

6.6.1聲學(xué)模型

6.6.2統(tǒng)計(jì)語言學(xué)模型

6.6.3統(tǒng)計(jì)語言學(xué)模型平滑技術(shù)

6.6.4語言學(xué)模型自適應(yīng)技術(shù)

6.7大詞表連續(xù)語音識別中的解碼技術(shù)

6.7.1圖的基本搜索算法

6.7.2面向語音識別的搜索算法

6.8大詞表連續(xù)語音識別后處理技術(shù)

6.8.1語音識別中間結(jié)果的表示形式

6.8.2錯(cuò)誤處理

6.8.3*小字錯(cuò)誤率解碼方法

6.9基于HMM的自適應(yīng)技術(shù)

6.9.1基于Bayesian理論的自適應(yīng)方法

6.9.2基于變換的自適應(yīng)方法

6．10基于深度學(xué)習(xí)的語音識別技術(shù)

6．10．1基于DNNHMM的語音識別技術(shù)

6．10．2基于RNN的語音識別技術(shù)

6．10．3端到端的語音識別技術(shù)

6.11關(guān)鍵詞檢出技術(shù)

6.11.1問題描述

6.11.2關(guān)鍵詞檢出系統(tǒng)的組成

6.11.3垃圾模型建模方法

6.11.4語音解碼器的設(shè)計(jì)

6.11.5關(guān)鍵詞確認(rèn)過程

6.11.6關(guān)鍵詞檢出系統(tǒng)性能優(yōu)化

6.12語音識別的應(yīng)用技術(shù)

6.12.1語音信息檢索

6.12.2發(fā)音學(xué)習(xí)技術(shù)

6.12.3基于語音的情感處理

6.12.4網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的語音識別

6.12.5嵌入式語音識別技術(shù)

6.13HTK工具介紹

6.13.1數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段

6.13.2模型訓(xùn)練階段

6.13.3識別階段

6．14Kaldi工具介紹

6．14．1Kaldi工具簡介

6．14．2Kaldi工具安裝

6．14．3數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

6．14．4特征提取

6．14．5模型訓(xùn)練

6．14．6性能評測

參考文獻(xiàn)

第7章說話人識別

7．1概述

7．2基于GMM與GMMUBM說話人識別

7．2．1GMM的說話人識別

7．2．2GMMUBM的說話人識別

7．3基于SVM的說話人識別

7．3．1SVM說話人識別

7．3．2基于GMM均值超矢量的SVM說話人識別

7．3．3基于GMM得分的SVM說話人識別

7．4復(fù)雜信道下的說話人識別

7．4．1特征映射

7.4.2說話人模型合成

7．4．3擾動(dòng)屬性投影

7．4．4聯(lián)合因子分析

7．5基于ivector的說話人識別

7．5．1基于GMMUBM的ivector說話人識別

7．5．2基于DNN的ivector說話人識別

7．6得分規(guī)整

7．6．1零規(guī)整

7．6．2測試規(guī)整

7．6．3說話人自適應(yīng)的測試規(guī)整

7．6．4TZnorm

7．6．5Hnorm

7．6．6Cnorm

參考文獻(xiàn)

第8章頑健語音識別技術(shù)

8.1概述

8.2影響語音識別性能的環(huán)境變化因素

8.3噪聲環(huán)境下的頑健語音識別技術(shù)

8.3.1基于語音增強(qiáng)的方法

8.3.2通道畸變的抑制方法

8.3.3基于模型的補(bǔ)償方法

8.4變異語音識別方法

8.4.1變異語音的分析

8.4.2變異語音的分類

8.4.3變異語音的識別

參考文獻(xiàn)

第9章語音合成

9.1語音合成的基本原理

9.2參數(shù)合成方法

9.2.1線性預(yù)測合成方法

9.2.2共振峰合成方法

9.3波形拼接合成技術(shù)

9.3.1TDPSOLA算法

9.3.2FDPSOLA算法

9.4漢語按規(guī)則合成

9.4.1韻律規(guī)則

9.4.2多音節(jié)協(xié)同發(fā)音規(guī)則合成

9.4.3輕聲音節(jié)規(guī)則合成

9.4.4兒化音節(jié)的規(guī)則合成

9.5基于HMM的參數(shù)化語音合成技術(shù)

9.5.1基于HMM參數(shù)語音合成系統(tǒng)的訓(xùn)練

9.5.2基于HMM參數(shù)語音合成系統(tǒng)的合成階段

參考文獻(xiàn)
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人工智能科學(xué)與技術(shù)叢書語音信號處理(第3版) 作者簡介

韓紀(jì)慶 現(xiàn)任哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院二級教授、學(xué)校長聘崗教授、博士生導(dǎo)師。兼任中國中文信息學(xué)會(huì)理事及語音處理專委會(huì)副主任、全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議常設(shè)機(jī)構(gòu)委員會(huì)副主席、《中文信息學(xué)報(bào)》編委、《數(shù)據(jù)采集與處理》雜志編委。長期從事語音信號處理、音頻信息處理等領(lǐng)域的教學(xué)與科研工作。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，正在主持和已經(jīng)完成“國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目”2項(xiàng)、“面上項(xiàng)目”5項(xiàng)、“國家973計(jì)劃”課題1項(xiàng)、教育部“跨世紀(jì)優(yōu)秀人才培養(yǎng)計(jì)劃”基金1項(xiàng)及其他科研項(xiàng)目10余項(xiàng)。獲省部級科技二等獎(jiǎng)3項(xiàng)、三等獎(jiǎng)2項(xiàng)。獲國家發(fā)明專利7項(xiàng)。已在國內(nèi)外刊物和會(huì)議上發(fā)表論文200余篇，并出版圖書5部。

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