- 理解语音产生机理：系统掌握语音信号的产生与听觉机理，为后续处理技术奠定理论基础。
- 掌握时频分析方法：学会使用短时傅里叶变换和小波变换分析语音特征，解决非平稳信号处理难题。
- 应用线性预测技术：深入理解线性预测原理与解法，能够实现语音编码和参数提取。
- 构建语音识别系统：从传统HMM到深度学习，掌握主流语音识别技术及HTK、Kaldi工具的使用。
- 应对噪声环境挑战：了解顽健语音识别方法，提升系统在真实场景下的识别性能。
★★★
中级
入门初级中级进阶高级
- 高校研究生：计算机应用、信号处理等专业研究生，需要系统学习语音信号处理理论并开展科研工作。
- 高年级本科生：通信、电子等专业本科生，作为专业选修课教材，加深对语音技术的理解。
- 科研人员：从事语音识别、说话人识别、语音合成等方向的研究者，需要全面掌握前沿技术。
- 工程技术人员：在语音产品开发中遇到技术瓶颈，需要提升理论水平以解决实际问题。
- 基础先行：第1-4章是理论基础，务必精读并理解语音产生模型、时频分析和线性预测，为后续章节打基础。
- 重点突破：第6章语音识别内容最丰富，建议配合HTK和Kaldi工具实践，边学边练加深理解。
- 对比学习：第7章说话人识别与第6章识别技术有相似之处，可对比学习，注意两者差异。
- 关注前沿：第6、7章中的深度学习内容较新，建议结合最新文献补充学习。
- 配套练习：每章后习题需独立完成，尤其是算法推导和实现类题目，能有效巩固知识。
- 理论体系：全面掌握语音信号处理从基础理论到前沿技术的完整知识框架。
- 实践能力：学会使用HTK、Kaldi等工具构建语音识别系统，具备实际动手能力。
- 算法理解：深入理解线性预测、隐马尔可夫模型、深度学习等核心算法的原理与实现。
- 问题解决：能够针对噪声环境、说话人变异等实际问题设计有效的解决方案。
- 科研素养：了解语音处理领域的研究热点与发展趋势，为科研选题提供思路。
📖 书籍简介
本书系统地介绍语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用。全书共分9章。第1章介绍语音信号处理及其发展过程； 第2章介绍语音信号的产生与人类听觉的机理，传统的线性语音产生模型，以及非线性语音产生模型； 第3章从语音信号的时域特征入手，引入时频分析的思想，并进一步阐述时频分析中短时傅里叶变换和小波变换在语音信号特征分析中的应用，*后对广泛使用的倒谱特征以及同态解卷积进行介绍； 第4章介绍语音信号的线性预测原理、解法、几种推演方法以及线谱对分析法； 第5章介绍语音编码的相关知识，包括语音的波形编码、极低速率语音编码技术，以及相关编码器的性能指标和评测方法； 第6章介绍语音识别的基本内容，从基于矢量量化的识别技术到动态时间归正的识别技术，从隐马尔可夫模型技术到基于深度学习的语音识别技术，从孤立词识别到连接词识别及连续语音识别技术，再到关键词检出技术，*后还介绍新兴起的语音识别应用技术，以及用于HMM系统构建的HTK工具和用于深度学习系统构建的Kaldi工具等； 第7章介绍说话人识别的基本内容，从基于GMMUBM的识别技术到基于支持向量机的识别技术，从基于联合因子分析的识别技术到基于ivector的识别技术，以及近年来受到关注的基于深度学习的识别技术等； 第8章介绍顽健语音识别技术，从影响语音识别性能的环境变化因素分析开始，介绍噪声环境下顽健语音识别技术，以及变异语音识别的技术； 第9章介绍语音合成的基本原理、线性预测合成、共振峰合成以及汉语按规则合成，以及基于HMM的合成技术等内容。 本书可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与电子系统等专业及学科的高年级本科生、研究生教材，也可供该领域的科研及工程技术人员参考。
📑 章节目录
目录 第1章绪论 1.1语音信号处理的发展 1.2语音信号处理的应用 1.3语音信号处理的总体结构 参考文献
