“语音信号数字处理”版本间的差异

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    《语音信号数字处理》主要介绍语音信号处理的基本概念及基本方法,内容包括:语音信号处理的基础知识,语音的产生机理与生成模型,线性预测编码,特征提取(包括倒谱系数和线谱对),矢量量化和聚类算法,隐马尔可夫模型(HMM)等,还包括如何利用上述基本知识和方法搭建特定人孤立词识别系统、连续语音识别系统等的方法,以及大词汇连续语音识别中所涉及到的声学模型、语言模型和搜索算法等。
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《语音信号数字处理》主要介绍语音信号处理的基本概念及基本方法,内容包括:语音信号处理的基础知识,语音的产生机理与生成模型,线性预测编码,特征提取(包括倒谱系数和线谱对),矢量量化和聚类算法,隐马尔可夫模型(HMM)等,还包括如何利用上述基本知识和方法搭建特定人孤立词识别系统、连续语音识别系统等的方法,以及大词汇连续语音识别中所涉及到的声学模型、语言模型和搜索算法等。
  
 
== 语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)(电子工程系) ==
 
== 语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)(电子工程系) ==
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<br/>《语音信号数字处理》内容包括介绍语音信号的基本特征和语音的产生模型,重点讲授如何利用数字信号处理技术进行语音特征的分析提取。在此基础上讲授常用的语音编码技术和语音识别技术。通过本课程的学习,学生应<br/>
  《语音信号数字处理》内容包括介绍语音信号的基本特征和语音的产生模型,重点讲授如何利用数字信号处理技术进行语音特征的分析提取。在此基础上讲授常用的语音编码技术和语音识别技术。通过本课程的学习,学生应<br/>
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(1)了解语音信号的基本特征和产生原理<br/>
 
(1)了解语音信号的基本特征和产生原理<br/>
 
(2)掌握语音信号分析技术<br/>
 
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2014年8月22日 (五) 01:20的版本

语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)(计算机系)

授课对象:研究生选修课

授课老师:郑方

内容简介:

《语音信号数字处理》主要介绍语音信号处理的基本概念及基本方法,内容包括:语音信号处理的基础知识,语音的产生机理与生成模型,线性预测编码,特征提取(包括倒谱系数和线谱对),矢量量化和聚类算法,隐马尔可夫模型(HMM)等,还包括如何利用上述基本知识和方法搭建特定人孤立词识别系统、连续语音识别系统等的方法,以及大词汇连续语音识别中所涉及到的声学模型、语言模型和搜索算法等。

语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)(电子工程系)

授课对象:电子信息工程高年级本科生、信号与信息处理专业研究生

授课老师:肖熙

学时:32

学分:2

选课指导:(1)数字信号处理 信号的短时分析技术;取样Z变换;(2)随机过程 马尔可夫过程。

内容简介:

《语音信号数字处理》内容包括介绍语音信号的基本特征和语音的产生模型,重点讲授如何利用数字信号处理技术进行语音特征的分析提取。在此基础上讲授常用的语音编码技术和语音识别技术。通过本课程的学习,学生应
(1)了解语音信号的基本特征和产生原理
(2)掌握语音信号分析技术
(3)了解掌握语音信号编码技术
(4)了解掌握语音识别技术


授课进度安排:
第一章:语音信号的时域及频域特征(2学时)
第二章:语音信号的产生模型—声管模型(2学时)
第三章:语音信号的同态处理技术(3学时)
第四章:语音信号的线性预测编码技术(4学时)
第五章:人耳的听觉系统(2学时)
第六章:语音信号的波形编码(4学时)
第七章:语音信号的参数编码(4学时)
第八章:语音识别技术(8学时)
第九章:总结(3学时)

 

考核评定方法:

通过对这门课程的学习,学生应该了解语音信号的基本特征和处理方法,能够掌握语音编码和语音识别专业的基础理论知识,了解本专业的最新发展动向,为进一步的专业研究奠定必要的基础知识。

教材及参考书:

(1)杨行峻,迟惠生等,《语音信号数字处理》 ,电子工业出版社,1995年
(2)[美] Thomas F. Quatieri 著,赵胜辉等译,离散时间语音信号处理-原理与应用,电子工业出版社,2004,8
(3)L.R.Rabiner, ”Fundamentals of Speech Recognition” Prentic-Hall,Inc. (影印版,清华大学出版社,1999,8)
(4)J.D. Markel and Jr A.H.Gray,”Linear Prediction of Speech”,Springer-Verlag,1976
(5)姚天任,“数字语音处理”,华中理工大学出版社,1992,4