《語音處理及人機互動技術》是2016年科學出版社出版的圖書，作者是張毅。
基本介紹
- 書名：語音處理及人機互動技術
- 作者：張毅
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2016
出版信息,內容簡介,目錄,
出版信息
語音處理及人機互動技術
作者:張毅
內容簡介
本書是在作者多年從事服務機器人及信息無障礙技術的基礎上總結所取得的研究成果，並結合當前國際國內服務機器人方面的最新進展撰寫完成的，以助老助殘為目標，從老年人和殘障人生理需求和心理需求出發，以服務機器人和信息無障礙技術為對象，系統地闡述了服務機器人與信息無障礙技術的基本原理與關鍵技術，並給出了服務機器人和信息無障礙服務系統的套用示例。
目錄
《智慧型科學技術著作叢書》序
前言
第1章緒論
1.1語音信號技術的歷史
1.2語音信號技術套用及新方向
1.2.1語音信號的識別
1.2.2語音信號的合成
1.2.3語音信號的編碼
參考文獻
第2章語音信號的聲學基礎
2.1語音信號的產生
2.1.1語音發音器官
2.1.2語音聲學特徵
2.1.3語音信號的時域及頻域表示
前言
第1章緒論
1.1語音信號技術的歷史
1.2語音信號技術套用及新方向
1.2.1語音信號的識別
1.2.2語音信號的合成
1.2.3語音信號的編碼
參考文獻
第2章語音信號的聲學基礎
2.1語音信號的產生
2.1.1語音發音器官
2.1.2語音聲學特徵
2.1.3語音信號的時域及頻域表示
2.1.4漢語語音分類
2.1.5漢語語音韻律特性
2.2語音信號的感知
2.2.1人的聽覺系統
2.2.2人耳的聽覺特性
2.2.3人耳聽覺的掩蔽效應
2.3語音信號生成的數學模型
2.3.1激勵模型
2.3.2聲道模型
2.3.3輻射模型
2.3.4語音信號的數學模型
2.4語音產生的非線性模型
2.4.1調頻一調幅模型的基本原理
2.4.2Teager能量運算元
2.4.3能量分離算法
2.4.4調頻—調幅模型的套用
參考文獻
第3章語音信號的分析
3.1語音信號預處理步驟
3.1.1採樣與量化
3.1.2預加重
3.1.3分幀與加窗
3.1.4端點檢測
3.2語音信號的時域分析
3.2.1短時能量分析
3.2.2短時平均過零率
3.2.3短時自相關函式和短時平均幅度差函式
3.3語音信號的頻域分析
3.3.1濾波器組方法
3.3.2傅立葉頻譜分析
3.3.3線性預測倒譜係數
3.3.4Mel頻率倒譜係數
3.4語音信號的倒譜分析
3.4.1同態信號處理的基本原理
3.4.2復倒譜和倒譜
3.5語音信號的小波分析
參考文獻
第4章語音增強
4.1語音信號與語音增強
4.1.1語音特性
4.1.2人耳感知特性
2.1.5漢語語音韻律特性
2.2語音信號的感知
2.2.1人的聽覺系統
2.2.2人耳的聽覺特性
2.2.3人耳聽覺的掩蔽效應
2.3語音信號生成的數學模型
2.3.1激勵模型
2.3.2聲道模型
2.3.3輻射模型
2.3.4語音信號的數學模型
2.4語音產生的非線性模型
2.4.1調頻一調幅模型的基本原理
2.4.2Teager能量運算元
2.4.3能量分離算法
2.4.4調頻—調幅模型的套用
參考文獻
第3章語音信號的分析
3.1語音信號預處理步驟
3.1.1採樣與量化
3.1.2預加重
3.1.3分幀與加窗
3.1.4端點檢測
3.2語音信號的時域分析
3.2.1短時能量分析
3.2.2短時平均過零率
3.2.3短時自相關函式和短時平均幅度差函式
3.3語音信號的頻域分析
3.3.1濾波器組方法
3.3.2傅立葉頻譜分析
3.3.3線性預測倒譜係數
3.3.4Mel頻率倒譜係數
3.4語音信號的倒譜分析
3.4.1同態信號處理的基本原理
3.4.2復倒譜和倒譜
3.5語音信號的小波分析
參考文獻
第4章語音增強
4.1語音信號與語音增強
4.1.1語音特性
4.1.2人耳感知特性
4.1.3噪聲特性
4.1.4語音增強的信號模型
4.2譜減法語音增強
4.2.1基本原理
4.2.2基本譜減法的改進
4.3維納濾波法語音增強
4.4卡爾曼濾波法語音增強
4.5最小均方誤差法的語音增強
4.6語音增強的一些新發展
參考文獻
第5章模式識別算法及套用
5.1矢量量化的基本原理
5.2矢量量化的失真測度
5.2.1歐氏距離測度
5.2.2線性預測失真測度
5.2.3識別失真測度
5.3人工神經網路的基本原理
5.4人工神經網路的基本構成
5.4.1人工神經元模型
5.4.2神經網路有向圖表示
5.4.3神經網路結構及工作方式
5.5基本神經網路模型及算法
5.5.1單層感知器
5.5.2多層感知器
5.5.3徑向基函式神經網路模型
5.5.4循環神經網路
5.5.5支持向量機
參考文獻
第6章語音信號的識別
6.1語音識別概述
6.2孤立詞語音識別
6.3連續詞語音識別
6.4說話人識別
6.4.1說話人識別概述
6.4.2說話人識別特徵選取
6.4.3說話人識別系統的結構
6.4.4說話人識別中的識別方法
6.4.5說話人識別中需進一步研究的問題
6.5語音信號預處理
6.6語音信號識別特徵提取
6.7語音信號識別方法
6.8隱馬爾可夫模型基本原理及在語音識別中的套用
6.8.1馬爾可夫鏈
6.8.2隱馬爾可夫模型的定義
6.8.3隱馬爾可夫模型的三個問題
6.8.4隱馬爾可夫模型在語音識別中的套用
6.9動態時間規整算法
參考文獻
第7章語音信號的合成
7.1概述
7.2語音合成的基本方法
7.2.1以單詞為基礎的合成方法
7.2.2以音節為基礎的合成方法
7.2.3以音素為基礎的合成方法
7.3共振峰合成法
7.4線性預測合成法
7.5語音合成專用硬體介紹
7.6PSOLA算法合成語音
7.7文語轉換系統
參考文獻
第8章語音信號定位與分離技術
8.1聲源定位技術
8.1.1基於麥克風陣列的定位方法
8.1.2基於入耳聽覺機理的聲源定位
8.2語音分離技術
8.2.1計算聽覺場景分析
8.2.2計算聽覺場景分析的語音分離模型
8.2.3獨立分量分析
8.3聲源定位與語音分離實現方法
參考文獻
第9章基於聽覺機制的語音識別
9.1人耳的聽覺機制
9.1.1人耳聽覺中樞的物理結構
9.1.2人耳聽覺中樞的聽覺機理
9.2人耳聽覺系統的基本模型
9.2.1人耳聽覺系統的釙周聽覺模型
9.2.2人耳聽覺系統的內毛細胞模型
9.2.3人耳聽覺系統的重合神經元模型
9.3多聲源環境下人耳語音定位模型
9.3.1雙耳線索
9.3.2耳廓效應
9.3.3雙耳時間差模型
9.3.4多聲源環境下聲源定位系統的設計
9.4多聲源環境下人耳語音分離模型
9.4.1語音信號分離的反演模型
9.4.2語音信號分離系統的設計
9.5基於聽覺機制的語音識別系統
參考文獻
第10章基於語音的人機互動及套用
10.1人機互動的研究及發展
10.1.1人機互動概述
10.1.2人機互動的研究內容
10.1.3人機互動的發展歷程
10.2語音人機互動及其套用
10.2.1語音人機互動概述
10.2.2語音人機互動與智慧型輪椅
10.2.3語音人機互動與智慧型電視
10.2.4語音人機互動的其他套用
參考文獻
