“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(Speech Signal Digital Processing)(电子工程系)） |
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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》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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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。<br/> | 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。<br/> | ||
2014年8月22日 (五) 11:38的版本
语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)
授课对象：研究生选修课(计算机系)
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。
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
