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== 语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing) ==
 
== 语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing) ==
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授课对象：研究生选修课(计算机系)<br/>
 
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授课老师：郑方<br/>
 
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内容简介：<br/>
 
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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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===授课对象：研究生选修课(计算机系)===
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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/>
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===授课老师===
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教材及参考书：<br/>
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[http://166.111.134.30/~fzheng 郑方]研究员
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（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<br/>
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（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<br/>
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[http://wangd.cslt.org 王东] 副研究员
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（3）L.R.Rabiner, ”Fundamentals of Speech Recognition” Prentic-Hall,Inc. (影印版，清华大学出版社，1999，8)<br/>
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（4）J.D. Markel and Jr A.H.Gray,”Linear Prediction of Speech”,Springer-Verlag,1976<br/>
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===内容简介===
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（5）姚天任，“数字语音处理”，华中理工大学出版社，1992，4<br/>
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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。我们还将讨论语音识别、说话人识别及语音合成方向的前沿方法和技术。
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===2018年春季学期课表===
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周次 日期 主讲 教学内容 备注
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1 2018/02/26 郑方 第1章-绪论;第2章-语音产生机理与语音生成模型
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2 2018/03/05 郑方 第3章-语音的线性预测编码; 第4章-倒谱和线谱对
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3 2018/03/12 王东 第5章-静态语音信号分析(1) PCA, NMF及信号分离
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4 2018/03/19 王东 第6章-静态语音信号分析(2) GMM,SVM及神经网络
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5 2018/03/26 郑方 第7章-动态语音信号分析-DTW动态时间匹配；HMM模型基础
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6 2018/04/02 郑方 第8章-HMM 高级话题; 孤立词语音识别系统
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7 2018/04/09 王东 第9章-现代语音识别技术 (1)
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8 2018/04/16 王东 第10章-现代语音识别技术 (2)
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9 2018/04/23 王东 第11章-现代说话人识别技术 (1)
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10 2018/04/30 《五一节假期》
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11 2018/05/07 王东 第12章-现代说话人识别技术 (2)
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12 2018/05/14 王东 第13章-现代语音合成技术 (1)
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13 2018/05/21 王东 第14章-现代语音合成技术 (2)
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14 2018/05/28 外请报告 讲座
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15 2018/06/04 外请报告 讲座
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16 2018/06/11 实验一 实验
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17 2018/06/18 《端午节假期》
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18 2018/06/25 实验二 实验
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===教材及参考书===
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* 现代机器学习技术导论，王东（http://166.111.134.30/mediawiki/index.php/Machine_Learning_Book）
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* Spring Handbook of Speech Processing, Ed. Jacob Benesty, M. Mohan Sondhi, Yiteng Huang
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* Spoken Language Processing, X.D. Huang,
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* Introduction to Digital Signal Processing, Lawrence R. Rabiner and Ronald W. Schafer
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* Spring Topics in Signal Processing, Microphone Array Processing, Benesty, J.; Chen, J.; Huang, Y

2022年8月15日 (一) 07:02的最后版本

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

郑方研究员

王东 副研究员

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。我们还将讨论语音识别、说话人识别及语音合成方向的前沿方法和技术。

2018年春季学期课表

周次	日期	主讲	教学内容	备注
1	2018/02/26	郑方	第1章-绪论;第2章-语音产生机理与语音生成模型	
2	2018/03/05	郑方	第3章-语音的线性预测编码; 第4章-倒谱和线谱对	
3	2018/03/12	王东	第5章-静态语音信号分析(1) PCA, NMF及信号分离	
4	2018/03/19	王东	第6章-静态语音信号分析(2) GMM,SVM及神经网络	
5	2018/03/26	郑方	第7章-动态语音信号分析-DTW动态时间匹配；HMM模型基础	
6	2018/04/02	郑方	第8章-HMM 高级话题; 孤立词语音识别系统	
7	2018/04/09	王东	第9章-现代语音识别技术 (1)	
8	2018/04/16	王东	第10章-现代语音识别技术 (2)	
9	2018/04/23	王东	第11章-现代说话人识别技术 (1)	
10	2018/04/30		《五一节假期》	
11	2018/05/07	王东	第12章-现代说话人识别技术 (2)	
12	2018/05/14	王东	第13章-现代语音合成技术 (1)	
13	2018/05/21	王东	第14章-现代语音合成技术 (2)	
14	2018/05/28		外请报告	讲座
15	2018/06/04		外请报告	讲座
16	2018/06/11		实验一	实验
17	2018/06/18		《端午节假期》	
18	2018/06/25		实验二	实验


教材及参考书

  • 现代机器学习技术导论，王东（http://166.111.134.30/mediawiki/index.php/Machine_Learning_Book）
  • Spring Handbook of Speech Processing, Ed. Jacob Benesty, M. Mohan Sondhi, Yiteng Huang
  • Spoken Language Processing, X.D. Huang,
  • Introduction to Digital Signal Processing, Lawrence R. Rabiner and Ronald W. Schafer
  • Spring Topics in Signal Processing, Microphone Array Processing, Benesty, J.; Chen, J.; Huang, Y
取自“http://index.cslt.org/mediawiki/index.php?title=语音信号数字处理&oldid=39098”