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  • 正版新书]人工智能科学与技术丛书语音信号处理(第3版)韩纪庆、
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    • 作者: 韩纪庆、张磊、郑铁然著 | 韩纪庆、张磊、郑铁然编 | 韩纪庆、张磊、郑铁然译 | 韩纪庆、张磊、郑铁然绘
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2018-07-01
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    • 作者: 韩纪庆、张磊、郑铁然著| 韩纪庆、张磊、郑铁然编| 韩纪庆、张磊、郑铁然译| 韩纪庆、张磊、郑铁然绘
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2018-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2019-05-05
    • 开本:16开
    • ISBN:9787302517603
    • 版权提供:清华大学出版社
    • 作者:韩纪庆、张磊、郑铁然
    • 著:韩纪庆、张磊、郑铁然
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:89
    • ISBN:9787302517603
    • 出版社:清华大学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2019-05-05
    • 语种:中文
    • 出版时间:2018-07-01
    • 页数:0
    • 外部编号:涿物流园50233
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    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
    第2章语音信号的声学基础及产生模型
    2.1语音信号的产生
    2.1.1语音的发音器官
    2.1.2语音的声学特征
    2.1.3语音信号在时域和频域的表示
    2.1.4汉语中语音的分类
    2.1.5汉语语音的韵律特
    2.2语音信号的感知
    2.2.1听觉系统
    2.2.2听觉特
    2..掩蔽效应
    .语音信号的线产模型
    ..1激励模型
    ..2声道模型
    ..辐模型
    2.4语音信号的非线产模型
    2.4.1调频调幅模型的基本原理
    2.4.2Teager能量算子
    2.4.3能量分离算法
    2.4.4调频调幅模型的应用
    参考文献
    第3章语音信号的特征分析
    3.1语音信号数字化
    3.1.1语音信号的采样和量化
    3.1.2短时加窗处理
    3.2语音信号的时域分析
    3.2.1短时能量分析
    3.2.2短时平均过零率
    3..短时自相关函数和短时平均幅度差函数
    3.2.4端点检测和语音分割
    3.3语音信号的频域分析
    3.3.1滤波器组方法
    3.3.2傅里叶频谱分析
    3.4传统傅里叶变换缺点及时频分析的思想
    3.4.1信号的时频表示
    3.4.2不确定原理
    3.5Gabor变换
    3.6小波变换在语音信号分析中的应用
    3.6.1小波的数学表示及意义
    3.6.2小波分析特点
    3.6.3小波变换的多分辨分析
    3.6.4小波变换在语音处理中的应用
    3.7语音信号的同态解卷积
    3.7.1同态信号处理的基本原理
    3.7.2语音信号的复倒谱

    第3章CHAPTER3语音信号的特征分析前面讨论了语言学、汉语语音学和信号模型等基础
    知识。语音信号处理虽然包括语音通信、语音合成、语音识别等,但其前提是对语音信号的分析。只有将语音信号分析表示成其本质特的参数,才有可能利用这些参数进行高效的语音通信,才能建立用于语音合成的语音库,也才可能建立用于识别的模板或知识库。而且,语音合成的音质好坏、语音识别率的高低,都取决于对语音信号分析的准确和精度。例如,利用线预测分析来进行语音合成,其先决条件是要先用线预测方法分析语音库,如果线预测分析获得的语音参数较好,则用此参数合成的语音音质就好。又如,利用带通滤波器组法来进行语音识别,其先决条件是要弄清楚语音共振峰的幅值、个数、频率变化范围及其分布情况。因此,应先对语音信号进行特征分析,得到提高语音识别率的有用数据,并据此来设计语音识别系统的硬件和软件。
    国内外的经验说明,语音分析的工作必须先于的语音信号处理工作。例如,20世纪40年代,贝尔实验室的研究人员就对语音信号分析做了大量的、卓有成效的工作,这些成果推动了语音信号处理的发展。
    根据所分析的参数不同,语音信号分析可分为时域
    、频域、倒谱域等方法。进行语音信号分析时,接触到的、直观的是它的时域波形。语音信号本身就是时域信号,因而时域分析是早使用且应用范围广的一种方法。时域分析具有简单直观、清晰易懂、运算量小、物理意义明确等优点,但更为有效的分析多是围绕频域进行的,因为语音中重要的感知特反映在其功
    率谱中,而相位变化只起着很小的作用。
    常用的频域分析方法有带通滤波器组方法、傅里叶变换法和线预测分析法等,其中线预测方法将在第4章中具体介绍。频谱分析具有如下优点:时域波形较易随外界环境变化,但语音信号的频谱对外界环境变化具有一定的顽健。另外,语音信号的频谱具有明显的声学特,利频域分析获得的语音特征具有实际的物理意义,如共振峰参数、基音周期参数等。
    倒谱域是将对数功率谱进行反傅里叶变换后得到的,它可以将声道特和激励有地分开,因此可以更好地揭示语音信号的本质特征。
    按照语音学的观点,可将语音信号分析分为模型分析法和非模型分析法两种。模型分析法是指依据语音信号产生的数学模型,来分析和提取表征这些模型的特征
    参数;共振峰模型分析及线预测分析即属于这种方法。凡不进行模型化分析的方法都属于非模型分析法,包括上面提到的时域分析法、频域分析法及同态分析法等。
    贯穿于语音信号分析全过程的是“短时分析技术”。根据对语音信号的研究,其特是随时间而变化的,

    语音交互是实现人工智能的基石!全面论述语音信号的生成、处理、压缩、传输、合成、识别与理解!清华、、中国计算机学会、百度人工智能专家联袂!本书适合作为丛书语音信号处理、音频处理等方向的工程技术人员,高校师生阅读,参考!

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