“语音信号数字处理”版本间的差异

来自cslt Wiki
跳转至: 导航搜索
第6行: 第6行:
 
内容简介:<br/>
 
内容简介:<br/>
 
<br/>
 
<br/>
《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。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。2015年春季学期课表如下:
 +
 
 +
<pre>
 +
周次 日期 主讲教师 教学内容 备注
 +
1 2015/03/02 郑方 第1章-绪论; 第2章-语音产生机理与语音生成模型
 +
2 2015/03/09 郑方 第3章-语音的线性预测编码; 第4章-倒谱和线谱对
 +
3 2015/03/16 王东 第5章-静态语音信号分析(1) PCA, NMF及信号分离
 +
4 2015/03/23 王东 第6章-静态语音信号分析(2) GMM,SVM及神经网络
 +
5 2015/03/30 实验一:介绍 实验
 +
6 2015/04/06 清明节 放假
 +
7 2015/04/13 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
 +
8 2015/04/20 郑方 第8章-HMM 高级话题; 孤立词语音识别系统
 +
9 2015/04/27 王东 第9章-现代语音识别技术
 +
10 2015/05/04 校庆 放假
 +
11 2015/05/11 王东 第10章 -说话人识别技术
 +
12 2015/05/18 王东 第11章-语音合成技术
 +
13 2015/05/25 外请报告 讲座
 +
14 2015/06/01 外请报告 讲座
 +
15 2015/06/08 外请报告 讲座
 +
16 2015/06/15 实验二 实验
 +
17 2015/06/22 端午节 放假
 +
18 2015/06/29 实验三 实验
 +
</pre>
 +
 
  
<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/>
 
 
 
教材及参考书:<br/>
 
教材及参考书:<br/>
 
<br/>
 
<br/>
(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/>
+
 
(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/>
+
<a href=http://192.168.0.51:8887/speech/Springer%20handbook%20SP.pdf>Spring Handbook of Speech Processing, Ed. Jacob Benesty, M. Mohan Sondhi, Yiteng Huang</a>
(3)L.R.Rabiner, ”Fundamentals of Speech Recognition” Prentic-Hall,Inc. (影印版,清华大学出版社,1999,8)<br/>
+
Spoken Language Processing, X.D. Huang,
(4)J.D. Markel and Jr A.H.Gray,”Linear Prediction of Speech”,Springer-Verlag,1976<br/>
+
Introduction to Digital Signal Processing, Lawrence R. Rabiner and Ronald W. Schafer
(5)姚天任,“数字语音处理”,华中理工大学出版社,1992,4<br/>
+

2015年3月1日 (日) 10:12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 王东

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。2015年春季学期课表如下:

周次	日期	主讲教师	教学内容	备注
1	2015/03/02	郑方	第1章-绪论; 第2章-语音产生机理与语音生成模型	
2	2015/03/09	郑方	第3章-语音的线性预测编码; 第4章-倒谱和线谱对	
3	2015/03/16	王东	第5章-静态语音信号分析(1) PCA, NMF及信号分离	
4	2015/03/23	王东	第6章-静态语音信号分析(2) GMM,SVM及神经网络	
5	2015/03/30		实验一:介绍	实验
6	2015/04/06		清明节	放假
7	2015/04/13	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	
8	2015/04/20	郑方	第8章-HMM 高级话题; 孤立词语音识别系统	
9	2015/04/27	王东	第9章-现代语音识别技术	
10	2015/05/04		校庆	放假
11	2015/05/11	 王东	第10章 -说话人识别技术	
12	2015/05/18	王东	第11章-语音合成技术	
13	2015/05/25		外请报告	讲座
14	2015/06/01		外请报告	讲座
15	2015/06/08		外请报告	讲座
16	2015/06/15		实验二	实验
17	2015/06/22		端午节	放假
18	2015/06/29		实验三	实验


教材及参考书:

<a href=http://192.168.0.51:8887/speech/Springer%20handbook%20SP.pdf>Spring Handbook of Speech Processing, Ed. Jacob Benesty, M. Mohan Sondhi, Yiteng Huang</a> Spoken Language Processing, X.D. Huang, Introduction to Digital Signal Processing, Lawrence R. Rabiner and Ronald W. Schafer