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MATLAB在語音信號分析與合成中的應用 中文pdf掃描版[198MB]

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更新時間:2019-06-17

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語音信號處理是數字信號處理的一個重要分支。本書含有許多數字信號處理的方法和MATLAB函數。全書共10章。第1~4章介紹語音信號處理的一些基本分析方法和手段,以及相應的MATLAB函數;第5~9章介紹語音信號預處理和特征的提取,包括消除趨勢項和基本的減噪方法,以及端點檢測、基音的提取和共振峰的提取,并利用語音信號處理的基本方法,給出了多種提取方法和相應的MATLAB程序;第10章結合各種參數的檢測介紹了語音信號的合成、語音信號的變速和變調處理,還介紹了時域基音同步疊加(TDPSOLA)的語音合成,并給出了相應的MATLAB程序。附錄A中給出了調試復雜程序的方法和思路。

目錄

第1章語音的產生和感知11.1發聲器官11.2語音信號的數字模型21.2.1激勵模型31.2.2聲道模型41.2.3輻射模型71.3語音的感知71.3.1人耳的構造71.3.2聽覺感受性81.3.3掩蔽效應81.3.4響度101.3.5音高11第2章語音信號的時域、頻域特性和短時分析技術122.1MATLAB中的語音信號分幀122.2語音分析中的窗函數152.3語音信號短時時域處理162.3.1短時能量和短時平均幅度162.3.2短時平均過零率182.3.3短時自相關函數192.3.4短時平均幅度差函數202.4語音信號短時頻域處理212.4.1短時傅里葉變換的定義222.4.2語譜圖252.4.3短時功率譜密度27第3章語音信號在其他變換域中的分析技術和特性303.1語音信號的同態處理和倒譜分析303.1.1同態處理的基本原理303.1.2復倒譜和倒譜313.2離散余弦變換343.3Mel頻率倒譜系數的分析373.3.1Mel濾波器組373.3.2MFCC特征參數提取383.4小波和小波包變換433.4.1小波變換433.4.2小波包變換443.4.3小波包算法453.4.4MATLAB中一維小波和小波包變換函數463.4.5MATLAB語音信號小波和小波包變換的例子493.5EMD的基本理論和算法533.5.1EMD的基本概念533.5.2EMD的基本原理553.5.3EMD法的完備性和正交性573.5.4基于EMD的Hilbert變換的基本原理和算法593.5.5EMD法的MATLAB函數60參考文獻61第4章語音信號的線性預測分析624.1線性預測分析的基本原理624.1.1信號模型624.1.2線性預測方程的建立644.1.3語音信號的線性預測分析654.2線性預測分析自相關和自協方差的解法664.2.1自相關法664.2.2協方差法714.3線性預測分析格型法的解法724.3.1格型法的基本原理724.3.2格型法的求解744.4線性預測導出的其他參數784.4.1預測誤差及其自相關函數794.4.2反射系數和聲道面積794.4.3線性預測的頻譜和預測誤差濾波器A(z)多項式的根814.4.4線性預測倒譜834.5線譜對的分析法864.5.1LSP的定義和特點874.5.2LPC到LSP參數的轉換894.5.3LSP參數到LPC的轉換91參考文獻95第5章帶噪語音和預處理965.1純語音和帶噪語音965.2信噪比965.3帶噪語音的產生975.4語音信號的預處理一——消除趨勢項和直流分量1015.4.1最小二乘法擬合趨勢項的原理1025.4.2最小二乘法擬合消除趨勢項的函數1035.5語音信號的預處理二——數字濾波器1055.5.1IIR低通、高通、帶通和帶阻濾波器的設計1055.5.2FIR低通、高通、帶通和帶阻濾波器的設計109參考文獻116第6章語音端點的檢測1176.1雙門限法1176.2雙門限法的改進和推廣1236.2.1噪聲的影響1236.2.2平滑處理1256.2.3雙參數的雙門限檢測法1276.2.4單參數的雙門限檢測法1296.3相關法的端點檢測1316.3.1自/互相關函數最大值的端點檢測1316.3.2歸一化自相關函數的端點檢測1346.3.3自相關函數主副峰比值的端點檢測1366.3.4自相關函數余弦角值的端點檢測1386.4方差法的語音端點檢測1416.4.1頻帶方差的端點檢測1416.4.2均勻子帶分離頻帶方差的端點檢測1426.4.3頻域BARK子帶方差的端點檢測1436.4.4小波包BARK子帶方差的端點檢測1456.5譜距離法的端點檢測1486.5.1對數頻譜距離的端點檢測1496.5.2倒譜距離的端點檢測1516.5.3MFCC倒譜距離的端點檢測1536.6譜熵在端點檢測中的應用1556.6.1譜熵法的端點檢測1556.6.2譜熵法端點檢測的改進1566.7能零比和能熵比的端點檢測1596.7.1能零比的端點檢測1596.7.2能熵比法的端點檢測1616.8小波變換和EMD分解在端點檢測中的應用1626.8.1小波變換在端點檢測中的應用1626.8.2EMD分解在端點檢測中的應用1646.9低信噪比時的端點檢測1676.9.1噪聲的估算1686.9.2基本譜減法和方差法的端點檢測1706.9.3多窗譜估計譜減法和能熵比法的端點檢測172參考文獻174第7章語音信號的減噪1767.1自適應濾波器減噪1767.1.1LMS算法基本原理1767.1.2基本LMS自適應算法1787.1.3LMS的自適應陷波器1817.2譜減法減噪1847.2.1基本譜減法1847.2.2改進的譜減法1877.3維納濾波法減噪1957.3.1維納濾波的基本原理1957.3.2維納濾波減噪的具體步驟和函數WienerScalart961977.3.3維納濾波的MATLAB例子199參考文獻201第8章基音周期的估算方法2028.1基音周期提取的預處理2038.1.1基音檢測中的端點檢測2038.1.2基音檢測中的帶通濾波器2048.2倒譜法的基音檢測2058.2.1倒譜法基音檢測原理2058.2.2倒譜法基音檢測的MATLAB程序2068.2.3簡單的后處理方法2078.3短時自相關法的基音檢測2098.3.1短時自相關函數法2098.3.2中心削波的自相關法2118.3.3三電平削波的互相關函數法2128.3.4基于自相關函數法提取基音的MATLAB程序2148.4短時平均幅度差函數的基音檢測2158.4.1短時平均幅度差函數法2158.4.2改進的短時平均幅度差函數法2178.4.3循環平均幅度差函數法2188.4.4基于平均幅度差函數法提取基音的MATLAB程序2208.4.5自相關函數法和平均幅度差函數法的結合2218.5線性預測的基音檢測2238.5.1線性預測倒譜法2238.5.2簡化逆濾波法2258.6基音檢測的進一步完善2278.6.1主體延伸法的原理和方法2288.6.2主體延伸基音檢測法的步驟2298.6.3端點檢測和元音主體的檢測2308.6.4元音主體的基音檢測2328.6.5計算延伸區間和長度2398.6.6在延伸區間進行基音檢測2418.6.7主體延伸基音檢測法的MATLAB程序2488.7帶噪語音中的基音檢測2518.7.1小波自相關函數法2518.7.2譜減自相關函數法2538.7.3譜減法與主體延伸法相結合255參考文獻258第9章共振峰的估算方法2599.1預加重和端點檢測2599.1.1預加重2599.1.2端點檢測2609.2倒譜法對共振峰的估算2609.2.1倒譜法共振峰估算的原理2609.2.2倒譜法共振峰估算的MATLAB程序2619.3LPC法對共振峰的估算2629.3.1LPC法共振峰估算的原理2629.3.2LPC內插法共振峰的估算2639.3.3LPC求根法共振峰的估算2669.4連續語音LPC法共振峰的檢測2689.4.1簡單LPC共振峰檢測2689.4.2改進的LPC共振峰檢測2709.5基于HilbertHuang變換(HHT)的共振峰檢測2749.5.1希爾伯特變換2759.5.2語音信號的另一種模型——AMFM模型2789.5.3對AMFM模型的分析2799.5.4語音信號共振峰特征參數提取的HHT方法2799.5.5基于HilbertHuang變換的共振峰檢測步驟和MATLAB程序280參考文獻283第10章語音信號的合成算法28410.1語音合成中數據疊接的三種方法28510.1.1重疊相加法28510.1.2重疊存儲法29010.1.3線性比例重疊相加法29310.2用頻譜參數合成語音信號29610.3線性預測系數和預測誤差的語音信號合成29810.4線性預測系數和基音參數的語音信號合成30010.4.1預測系數和基音參數語音合成的模型30010.4.2基音檢測函數30110.4.3激勵脈沖的產生30310.4.4預測系數和基音參數語音合成的程序清單30410.5基音和共振峰合成語音信號30810.5.1共振峰和基音參數語音合成的模型30810.5.2線性預測共振峰檢測和基音參數的語音合成程序31510.5.3倒譜法與內插法結合的共振峰檢測和基音參數的語音合成程序31910.6語音信號的變速和變調算法32210.6.1語音信號的變速32210.6.2語音信號的變調32710.6.3語音信號變速又變調33110.7波形拼接合成技術和時域基音同步疊加33410.7.1波形拼接合成技術33410.7.2時域基音同步疊加(TDPSOLA)合成技術33510.7.3時域基音同步疊加TDPSOLA的MATLAB工具箱339參考文獻344附錄A程序的調試和修改345A.1準備工作345A.2元音主體中的基音檢測與調試350A.3元音主體前后向延伸中的基音檢測與調試359A.4更多中間數據的檢測370A.5參數的調整373附錄B本書自編函數速查表375附錄C本書應用的MATLAB函數速查表378

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