嚴(yán)勤、呂勇編*的《語音信號處理與識別》系統(tǒng)介紹語音信號處理的理論、方法和應(yīng)用，著重討論英語口音的分析與轉(zhuǎn)換、語音增強和魯棒語音識別。全書共分10章，內(nèi)容包括語音信號處理概述、語音信號模型及聲學(xué)特征、魯棒語音識別的基本方法、英語口音的聲學(xué)差異、英語口音的聲學(xué)分析、英語口音轉(zhuǎn)換、基于共振峰曲線和諧波噪聲模型的語音增強、基于特征補償?shù)聂敯粽Z音識別、基于矢量泰勒級數(shù)的多環(huán)境模型自適應(yīng)算法和基于多項式回歸的模型自適應(yīng)算法。
本書可供信息與通信工程、計算機科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的教師、科研人員以及研究生使用。
第1章 語音信號處理概述
1.1 語音基礎(chǔ)知識
1.1.1 語音的聲學(xué)特性
1.1.2 語音的基本單元
1.2 英語口音處理
1.2.1 英語口音概述
1.2.2 英語口音的研究現(xiàn)狀
1.3 語音識別
1.3.1 語音識別的基本原理
1.3.2 魯棒語音識別
1.4 語音信號處理的其他應(yīng)用
1.4.1 語音增強
1.4.2 語音編碼
1.4.3 語音合成
參考文獻
第2章 語音信號模型及聲學(xué)特征
2.1 基本模型
2.1.1 源一濾波器模型
2.1.2 線性預(yù)測模型
2.2 貝葉斯模型
2.2.1 貝葉斯估計
2.2.2 隱馬爾可夫模型
2.2.3 語言模型
2.3 語音的聲學(xué)特征
2.3.1 共振峰
2.3.2 美爾頻率倒譜系數(shù)
2.3.3 語調(diào)與語速
參考文獻
第3章 魯褲語音識別的基本方法
3.1 特征域方法
3.1.1 倒譜均值正規(guī)化
3.1.2 相對譜
3.1.3 雙通道分段線性環(huán)境補償
3.1.4 矢量泰勒級數(shù)
3.2 模型域方法
3.2.1 最大后驗自適應(yīng)
3.2.2 最大似然線性回歸
3.2.3 并行模型組合
3.3 本章小結(jié)
參考文獻
第4章 英語口音的聲學(xué)差異
4.1 英語口音的演化與分布
4.1.1 英語口音的演化
4.1.2 口音的語音學(xué)差異
4.2 英語口音的語音學(xué)特點
4.2.1 英式標(biāo)注英語和美式標(biāo)注英語的比較概述
4.2.2 澳大利亞發(fā)音特點
4.3 英語口音的聲學(xué)特點
4.3.1 共振峰特征
4.3.2 語調(diào)、時長及語速特征
4.3.3 英語口音對語音識別的影響
4.4 本章小結(jié)
參考文獻
第5章 英語口音的聲學(xué)分析
5.1 共振峰及共振峰軌跡的概率模型
5.1.1 共振峰概率模型
5.1.2 基于二維隱馬爾可夫模型的共振峰估計及軌跡估
5.2 英語口音的共振峰特征分析
5.2.1 英式發(fā)音、澳式發(fā)音和美式發(fā)音的共振峰比較
5.2.2 基于口音的共振峰排序
5.3 英語口音的韻律分析
5.3.1 英語口音的語調(diào)模型分析
5.3.2 音素的音長和語速分析
5.4 本章小結(jié)
參考文獻
第6章 英語口音轉(zhuǎn)換
6.1 口音轉(zhuǎn)換概述
6.2 共振峰轉(zhuǎn)換
6.2.1 非均勻線性LP頻譜彎折
6.2.2 共振峰曲線映射
6.3 語調(diào)轉(zhuǎn)換
6.3.1 時域基音同步疊加
6.3.2 語調(diào)特征映射方法
6.4 口音轉(zhuǎn)換
6.4.1 并行口音轉(zhuǎn)換
6.4.2 實驗結(jié)果與分析
6.5 本章小結(jié)
參考文獻
第7章 基于共振峰曲線和諧波噪聲模型的語音增強
7.1 引言
7.2 噪聲環(huán)境下共振峰曲線提取
7.2.1 噪聲對共振峰估計的影響
7.2.2 基于狀態(tài)相依卡爾曼濾波器組的共振峰軌跡平滑
7.2.3 性能評估
7.3 諧波噪聲模型
7.3.1 基音頻率估計
7.3.2 諧波幅值與噪聲估計
7.4 語音增強
7.4.1 基于共振峰曲線和諧波噪聲模型的語音增強算法
7.4.2 實驗與分析
7.5 本章小結(jié)
參考文獻
第8章 基于特征神償?shù)聂敯粽Z音識別
8.1 基于隱馬爾可夫模型的模型組合
8.1.1 語音模型
8.1.2 含噪語音模型參數(shù)的并行模型組合估計
8.1.3 純凈語音特征矢量的最小均方誤差估計
8.1.4 狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的壓縮
8.2 基于矢量泰勒級數(shù)的自適應(yīng)特征補償
8.2.1 基于VTS的特征補償算法
8.2.2 基于HMM的特征補償
8.3 實驗結(jié)果及分析
8.3.1 模型組合實驗及分析
8.3.2 自適應(yīng)特征補償實驗及分析
8.4 本章小結(jié)
參考文獻
第9章 基于矢量素勒級數(shù)的多環(huán)境模型自適應(yīng)算法
9.1 基于VTS的模型自適應(yīng)
9.1.1 靜態(tài)參數(shù)調(diào)整
9.1.2 動態(tài)參數(shù)調(diào)整
9.2 多環(huán)境模型
9.3 基于含噪訓(xùn)練語音的VTS關(guān)系式
9.4 測試噪聲參數(shù)的最大似然估計
9.4.1 噪聲均值估計
9.4.2 噪聲方差估計
9.5 實驗結(jié)果及分析
9.5.1 實驗條件
9.5.2 測試噪聲與訓(xùn)練噪聲的功率譜特性比較
9.5.3 自適應(yīng)過程的收斂特性
9.5.4 多環(huán)境自適應(yīng)結(jié)果及討論
9.6 本章小結(jié)
參考文獻
第10章 基于多項式回歸的模型自適應(yīng)算法
10.1 基于多項式回歸的模型自適應(yīng)
10.1.1 均值矢量的多項式回歸
10.1.2 多項式系數(shù)的最大似然估計
10.2 基于子帶多項式回歸的模型自適應(yīng)
10.2.1 均值矢量的子帶多項式回歸
10.2.2 子帶多項式系數(shù)的最大似然估計
10.3 實驗結(jié)果及分析
10.3.1 多項式回歸實驗
10.3.2 子帶回歸實驗
10.4 本章小結(jié)
參考文獻
書單推薦
