数字语音处理

本书系统全面地讨论了语言信号数字处理的理论基础、各种方法和某些重要应用领域。
全书十章，分别论及语音信号的基本性质和数字模型，短时时域处理技术，短时傅里叶分析，语音波形数字编码，同态语音处理和倒谱分析，线性预测编码，矢量量化，隐马尔柯夫模型，以及语音压缩、语音合成、语音识别和语音增强等典型应用领域。
本书主要是为研究生和本科高年级学生写的，但也可作为工程技术人员和科学研究工作者的一本有用的参考书。

姚天任，1962年毕业于北京清华大学无线电电子学系。1982年至1984年为美国辛辛那提大学访问学者。现任华中科技大学教授、博士生导师，中国电子学会信号处理分会副理事长《信号处理》学报编委会副主编。
作者主要著作有《高频电子线路》、《数字信号处理》、《数字语音处理》和《现代数字信号处理》，分别获全国高等学校优秀教材奖、原电子部优秀教材一等奖、湖北省科技进步三等奖。主要科研成果有“数论变换和多项式变换的理论和应用”等4项国家自然科学基金项目，“蓝绿激光对潜通信”等3项“八五”和“九五”国防科技重点预研项目，分别获中船总科技进步一等奖。在国内外重要刊物和学术会议上发表论文百余篇。
作者目前的主要研究方向是多媒体信息处理和通信、现代数字信号处理、语音压缩编码、汉语语音识别和语音增强等。

第一章绪论
1.1 数字语音处理研究的内容
1.2 语音处理的发展历史
1.3 本书内容
第二章语音信号产生的数字模型
2.1 人类的语言器官
2.2 语音产生过程
2.3 语音信号产生的数字模型
2.4 语音信号的特性
2.5 人类的听觉功能
第三章语音波形的数字编码
3.1 脉冲编码调制(PCM)
3.2 差分脉冲编码调制(DPCM)
3.3 增量调制(DM)
3.4 自适应技术在语音波形编码中的应用
3.5 压缩比特率的其它方法
第四章短时时域处理技术
4.1 语音信号的短时处理方法
4.2 短时能量和短时平均幅度
4.3 短时平均过零率
4.4 短时自相关函数
4.5 短时时域处理技术应用举例
4.6 中值滤波在语音短时时域处理中的应用
第五章短时傅里叶分析
5.1 短时傅里叶变换的定义
5.2 短时傅里叶变换的某些性质
5.3 短时傅里叶变换的线性滤波实现
5.4 短时傅里叶谱的取样
5.5 语音的短时合成技术
5.6 短时分析-合成数字滤器组的设计
5.7 用快速傅里叶变换进行短时傅里叶分析
第六章语音信号的线性预测
6.1 线性预测基本原理
6.2 线性预测和信号模型之间的关系
6.3 Levinson-Durbin算法
6.4 格型滤波器
6.5 由已知数据计算预测系数的方法
6.6 线性预测的频域解释
……
第七章语音信号的同态滤波和例谱分析
第八章矢量量化
第九章隐马尔柯夫模型（HMM）
第十章数字语音处理的应用
参考文献