"语音识别 清大ppt" 是一份详细讲解语音识别的课件,由杨震博士主讲,涵盖了语音信号处理与现代语音通信的多个核心主题。 这份课件首先介绍了【绪论】,对语音识别的基础概念进行了概述,为后续深入学习奠定了基础。接着,【声音信号的分类与数字化】部分讲解了声音的不同类型以及如何将其转化为数字信号,这是进行语音处理的前提。 在【语音的发声模型和人的听觉特性】这一章节,课程详细阐述了语音产生的生理机制和人类听觉系统对声音的感知方式,这对于理解语音信号的特征至关重要。【语音信号的时域和频域分析方法】则讨论了如何通过时域和频域分析来理解和描述语音信号的特性。 【语音信号的线性预测编码(LPC)技术】是课程的一个重点,LPC是一种广泛使用的语音编码技术,能有效压缩语音数据。【演示实验】部分可能包含实际操作,让学生亲手实践这些理论。 接下来,【各种语音处理和通信系统的质量评价体系】讲解了如何评估不同语音处理技术的效果。【语音信号的数字压缩标准】则介绍了如ADPCM、VQ、SBC、APC等不同的波形编码技术,这些技术在现代通信中有着广泛应用。 【语音参数及混合编码技术】包括两部分,涉及了移动通信系统如GSM和CDMA中的语音压缩编码,如RPE/LTP、G.723.1MP-MLQ/ACELP和G.729CS-ACELP。【语音信号VBR编码技术】讨论了变比特率编码,适应不同带宽条件下的语音传输。 【人机通信】分为两部分,【语音识别原理】和【语音合成原理】,分别探讨了如何让机器理解和生成人类语言。【实用系统中的语音增强与消噪技术】则关注在实际环境中提高语音质量和消除噪声的方法。 最后,课程还涉及了【语音在IP和ATM网络中的通信技术】,以及【语音技术研究热点】,并提供了丰富的【参考文献】,包括多本中文和外文书籍,供进一步学习。 这份课件全面覆盖了语音识别的理论基础、技术实现和应用实例,是学习和研究语音识别技术的重要资料。
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