语音信号处理与识别【2025|PDF下载-Epub版本|mobi电子书|kindle百度云盘下载】

语音信号处理与识别PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 语音信号处理概述1

1.1 语音基础知识2

1.1.1 语音的声学特性2

1.1.2 语音的基本单元4

1.2 英语口音处理5

1.2.1 英语口音概述5

1.2.2 英语口音的研究现状6

1.3 语音识别7

1.3.1 语音识别的基本原理7

1.3.2 鲁棒语音识别8

1.4 语音信号处理的其他应用9

1.4.1 语音增强9

1.4.2 语音编码11

1.4.3 语音合成12

参考文献13

第2章 语音信号模型及声学特征14

2.1 基本模型14

2.1.1 源—滤波器模型14

2.1.2 线性预测模型16

2.2 贝叶斯模型20

2.2.1 贝叶斯估计20

2.2.2 隐马尔可夫模型22

2.2.3 语言模型30

2.3 语音的声学特征31

2.3.1 共振峰31

2.3.2 美尔频率倒谱系数33

2.3.3 语调与语速35

参考文献36

第3章 鲁棒语音识别的基本方法37

3.1 特征域方法37

3.1.1 倒谱均值正规化37

3.1.2 相对谱38

3.1.3 双通道分段线性环境补偿39

3.1.4 矢量泰勒级数40

3.2 模型域方法42

3.2.1 最大后验自适应43

3.2.2 最大似然线性回归45

3.2.3 并行模型组合47

3.3 本章小结48

参考文献49

第4章 英语口音的声学差异51

4.1 英语口音的演化与分布51

4.1.1 英语口音的演化51

4.1.2 口音的语音学差异52

4.2 英语口音的语音学特点55

4.2.1 英式标注英语和美式标注英语的比较概述55

4.2.2 澳大利亚发音特点59

4.3 英语口音的声学特点62

4.3.1 共振峰特征62

4.3.2 语调、时长及语速特征63

4.3.3 英语口音对语音识别的影响63

4.4 本章小结64

参考文献65

第5章 英语口音的声学分析66

5.1 共振峰及共振峰轨迹的概率模型67

5.1.1 共振峰概率模型67

5.1.2 基于二维隐马尔可夫模型的共振峰估计及轨迹估计71

5.2 英语口音的共振峰特征分析77

5.2.1 英式发音、澳式发音和美式发音的共振峰比较77

5.2.2 基于口音的共振峰排序81

5.3 英语口音的韵律分析82

5.3.1 英语口音的语调模型分析82

5.3.2 音素的音长和语速分析85

5.4 本章小结89

参考文献89

第6章 英语口音转换92

6.1 口音转换概述92

6.2 共振峰转换94

6.2.1 非均匀线性LP频谱弯折94

6.2.2 共振峰曲线映射96

6.3 语调转换99

6.3.1 时域基音同步叠加99

6.3.2 语调特征映射方法100

6.4 口音转换103

6.4.1 并行口音转换103

6.4.2 实验结果与分析104

6.5 本章小结107

参考文献108

第7章 基于共振峰曲线和谐波噪声模型的语音增强109

7.1 引言109

7.2 噪声环境下共振峰曲线提取111

7.2.1 噪声对共振峰估计的影响111

7.2.2 基于状态相依卡尔曼滤波器组的共振峰轨迹平滑116

7.2.3 性能评估118

7.3 谐波噪声模型119

7.3.1 基音频率估计119

7.3.2 谐波幅值与噪声估计121

7.4 语音增强122

7.4.1 基于共振峰曲线和谐波噪声模型的语音增强算法122

7.4.2 实验与分析123

7.5 本章小结125

参考文献125

第8章 基于特征补偿的鲁棒语音识别127

8.1 基于隐马尔可夫模型的模型组合127

8.1.1 语音模型128

8.1.2 含噪语音模型参数的并行模型组合估计129

8.1.3 纯净语音特征矢量的最小均方误差估计131

8.1.4 状态转移概率矩阵的压缩132

8.2 基于矢量泰勒级数的自适应特征补偿132

8.2.1 基于VTS的特征补偿算法134

8.2.2 基于HMM的特征补偿139

8.3 实验结果及分析141

8.3.1 模型组合实验及分析141

8.3.2 自适应特征补偿实验及分析145

8.4 本章小结148

参考文献149

第9章 基于矢量泰勒级数的多环境模型自适应算法151

9.1 基于VTS的模型自适应151

9.1.1 静态参数调整151

9.1.2 动态参数调整152

9.2 多环境模型153

9.3 基于含噪训练语音的VTS关系式156

9.4 测试噪声参数的最大似然估计158

9.4.1 噪声均值估计158

9.4.2 噪声方差估计158

9.5 实验结果及分析161

9.5.1 实验条件161

9.5.2 测试噪声与训练噪声的功率谱特性比较161

9.5.3 自适应过程的收敛特性161

9.5.4 多环境自适应结果及讨论163

9.6 本章小结165

参考文献165

第10章 基于多项式回归的模型自适应算法167

10.1 基于多项式回归的模型自适应167

10.1.1 均值矢量的多项式回归168

10.1.2 多项式系数的最大似然估计171

10.2 基于子带多项式回归的模型自适应172

10.2.1 均值矢量的子带多项式回归173

10.2.2 子带多项式系数的最大似然估计175

10.3 实验结果及分析176

10.3.1 多项式回归实验177

10.3.2 子带回归实验181

10.4 本章小结185

参考文献185