语音信号处理是数字信号处理的一个重要分支。本书含有许多数字信号处理的方法和MATLAB函数。全书共10章。第1～4章介绍语音信号处理的一些基本分析方法和手段，以及相应的MATLAB函数；第5～9章介绍语音信号预处理和特征的提取，包括消除趋势项和基本的减噪方法，以及端点检测、基音的提取和共振峰的提取，并利用语音信号处理的基本方法，给出了多种提取方法和相应的MATLAB程序；第10章结合各种参数的检测介绍了语音信号的合成、语音信号的变速和变调处理，还介绍了时域基音同步叠加(TDPSOLA)的语音合成，并给出了相应的MATLAB程序。附录A中给出了调试复杂程序的方法和思路。
本书可作为从事语音信号处理的本科高年级学生、研究生或科研工程技术人员的辅助读物，也可作为从事信号处理研究与应用的科研工程技术人员的参考用书。
Author(s): 宋知用
Publisher: 北京航空航天大学出版社
Year: 2013
Language: Chinese
Pages: 386
City: 北京
封面
书名
版权
前言
目录
第1章 语音的产生和感知
1.1发声器官
1.2语音信号的数字模型
1.2.1激励模型
1.2.2声道模型
1.2.3辐射模型
1.3语音的感知
1.3.1人耳的构造
1.3.2听觉感受性
1.3.3掩蔽效应
1.3.4响度
1.3.5音高
第2章 语音信号的时域、频域特性和短时分析技术
2.1 MATLAB中的语音信号分帧
2.2语音分析中的窗函数
2.3语音信号短时时域处理
2.3.1短时能量和短时平均幅度
2.3.2短时平均过零率
2.3.3短时自相关函数
2.3.4短时平均幅度差函数
2.4语音信号短时频域处理
2.4.1短时傅里叶变换的定义
2.4.2语谱图
2.4.3短时功率谱密度
第3章 语音信号在其他变换域中的分析技术和特性
3.1语音信号的同态处理和倒谱分析
3.1.1同态处理的基本原理
3.1.2复倒谱和倒谱
3.2离散余弦变换
3.3 Mel频率倒谱系数的分析
3.3.1 Mel滤波器组
3.3.2 MFCC特征参数提取
3.4小波和小波包变换
3.4.1小波变换
3.4.2小波包变换
3.4.3小波包算法
3.4.4 MATLAB中一维小波和小波包变换函数
3.4.5 MATLAB语音信号小波和小波包变换的例子
3.5 EMD的基本理论和算法
3.5.1 EMD的基本概念
3.5.2 EMD的基本原理
3.5.3 EMD法的完备性和正交性
3.5.4基于EMD的Hilbert变换的基本原理和算法
3.5.5 EMD法的MATLAB函数
参考文献
第4章 语音信号的线性预测分析
4.1线性预测分析的基本原理
4.1.1信号模型
4.1.2线性预测方程的建立
4.1.3语音信号的线性预测分析
4.2线性预测分析自相关和自协方差的解法
4.2.1自相关法
4.2.2协方差法
4.3线性预测分析格型法的解法
4.3.1格型法的基本原理
4.3.2格型法的求解
4.4线性预测导出的其他参数
4.4.1预测误差及其自相关函数
4.4.2反射系数和声道面积
4.4.3线性预测的频谱和预测误差滤波器A（z）多项式的根
4.4.4线性预测倒谱
4.5线谱对的分析法
4.5.1 LSP的定义和特点
4.5.2 LPC到LSP参数的转换
4.5.3 LSP参数到LPC的转换
参考文献
第5章 带噪语音和预处理
5.1纯语音和带噪语音
5.2信噪比
5.3带噪语音的产生
5.4语音信号的预处理一——消除趋势项和直流分量
5.4.1最小二乘法拟合趋势项的原理
5.4.2最小二乘法拟合消除趋势项的函数
5.5语音信号的预处理二——数字滤波器
5.5.1 IIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计
5.5.2 FIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计
参考文献
第6章 语音端点的检测
6.1双门限法
6.2双门限法的改进和推广
6.2.1噪声的影响
6.2.2平滑处理
6.2.3双参数的双门限检测法
6.2.4单参数的双门限检测法
6.3相关法的端点检测
6.3.1自／互相关函数最大值的端点检测
6.3.2归一化自相关函数的端点检测
6.3.3自相关函数主副峰比值的端点检测
6.3.4自相关函数余弦角值的端点检测
6.4方差法的语音端点检测
6.4.1频带方差的端点检测
6.4.2均匀子带分离频带方差的端点检测
6.4.3频域BARK子带方差的端点检测
6.4.4小波包BARK子带方差的端点检测
6.5谱距离法的端点检测
6.5.1对数频谱距离的端点检测
6.5.2倒谱距离的端点检测
6.5.3 MFCC倒谱距离的端点检测
6.6谱熵在端点检测中的应用
6.6.1谱熵法的端点检测
6.6.2谱熵法端点检测的改进
6.7能零比和能熵比的端点检测
6.7.1能零比的端点检测
6.7.2能熵比法的端点检测
6.8小波变换和EMD分解在端点检测中的应用
6.8.1小波变换在端点检测中的应用
6.8.2 EMD分解在端点检测中的应用
6.9低信噪比时的端点检测
6.9.1噪声的估算
6.9.2基本谱减法和方差法的端点检测
6.9.3多窗谱估计谱减法和能熵比法的端点检测
参考文献
第7章 语音信号的减噪
7.1自适应滤波器减噪
7.1.1 LMS算法基本原理
7.1.2基本LMS自适应算法
7.1.3 LMS的自适应陷波器
7.2谱减法减噪
7.2.1基本谱减法
7.2.2改进的谱减法
7.3维纳滤波法减噪
7.3.1维纳滤波的基本原理
7.3.2维纳滤波减噪的具体步骤和函数WienerScalart96
7.3.3维纳滤波的MATLAB例子
参考文献
第8章 基音周期的估算方法
8.1基音周期提取的预处理
8.1.1基音检测中的端点检测
8.1.2基音检测中的带通滤波器
8.2倒谱法的基音检测
8.2.1倒谱法基音检测原理
8.2.2倒谱法基音检测的MATLAB程序
8.2.3简单的后处理方法
8.3短时自相关法的基音检测
8.3.1短时自相关函数法
8.3.2中心削波的自相关法
8.3.3三电平削波的互相关函数法
8.3.4基于自相关函数法提取基音的MATLAB程序
8.4短时平均幅度差函数的基音检测
8.4.1短时平均幅度差函数法
8.4.2改进的短时平均幅度差函数法
8.4.3循环平均幅度差函数法
8.4.4基于平均幅度差函数法提取基音的MATLAB程序
8.4.5自相关函数法和平均幅度差函数法的结合
8.5线性预测的基音检测
8.5.1线性预测倒谱法
8.5.2简化逆滤波法
8.6基音检测的进一步完善
8.6.1主体-延伸法的原理和方法
8.6.2主体-延伸基音检测法的步骤
8.6.3端点检测和元音主体的检测
8.6.4元音主体的基音检测
8.6.5计算延伸区间和长度
8.6.6在延伸区间进行基音检测
8.6.7主体-延伸基音检测法的MATLAB程序
8.7带噪语音中的基音检测
8.7.1小波-自相关函数法
8.7.2谱减-自相关函数法
8.7.3谱减法与主体-延伸法相结合
参考文献
第9章 共振峰的估算方法
9.1预加重和端点检测
9.1.1预加重
9.1.2端点检测
9.2倒谱法对共振峰的估算
9.2.1倒谱法共振峰估算的原理
9.2.2倒谱法共振峰估算的MATLAB程序
9.3 LPC法对共振峰的估算
9.3.1 LPC法共振峰估算的原理
9.3.2 LPC内插法共振峰的估算
9.3.3 LPC求根法共振峰的估算
9.4连续语音LPC法共振峰的检测
9.4.1简单LPC共振峰检测
9.4.2改进的LPC共振峰检测
9.5基于Hilbert-H uang变换（HHT）的共振峰检测
9.5.1希尔伯特变换
9.5.2语音信号的另一种模型——AM-FM模型
9.5.3对AM-FM模型的分析
9.5.4语音信号共振峰特征参数提取的HHT方法
9.5.5基于Hilbert-Huang变换的共振峰检测步骤和MATLAB程序
参考文献
第10章 语音信号的合成算法
10.1语音合成中数据叠接的三种方法
10.1.1重叠相加法
10.1.2重叠存储法
10.1.3线性比例重叠相加法
10.2用频谱参数合成语音信号
10.3线性预测系数和预测误差的语音信号合成
10.4线性预测系数和基音参数的语音信号合成
10.4.1预测系数和基音参数语音合成的模型
10.4.2基音检测函数
10.4.3激励脉冲的产生
10.4.4预测系数和基音参数语音合成的程序清单
10.5基音和共振峰合成语音信号
10.5.1共振峰和基音参数语音合成的模型
10.5.2线性预测共振峰检测和基音参数的语音合成程序
10.5.3倒谱法与内插法结合的共振峰检测和基音参数的语音合成程序
10.6语音信号的变速和变调算法
10.6.1语音信号的变速
10.6.2语音信号的变调
10.6.3语音信号变速又变调
10.7波形拼接合成技术和时域基音同步叠加
10.7.1波形拼接合成技术
10.7.2时域基音同步叠加（TD-PSOLA）合成技术
10.7.3时域基音同步叠加TD-PSOLA的MATLAB工具箱
参考文献
附录A程序的调试和修改
A.1准备工作
A.2元音主体中的基音检测与调试
A.3元音主体前后向延伸中的基音检测与调试
A.4更多中间数据的检测
A.5参数的调整
附录B本书自编函数速查表
附录C本书应用的MATLAB函数速查表
