数字语音信号处理实验指南

"这是一份关于数字语音信号处理的实验指导书，由王让定、熊益群和徐国娟编著，出自宁波大学信息科学与工程学院，出版于2008年6月。该书详尽介绍了数字信号处理在语音领域的应用，包括实验指导和相关理论知识，是学习和研究的宝贵资料。" 数字语音信号处理是一门融合多学科的新兴技术，它结合了信号处理、语音学、语言学、声学、认知科学等多个领域的知识。20世纪60年代，数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器和快速傅立叶变换（FFT），为语音处理奠定了基础。随着技术的进步，线性预测编码（LPC）在70年代被提出，成为语音分析、合成和压缩的有力工具，动态规划方法则用于语音的时间匹配。80年代，矢量量化（VQ）技术引入，提高了数据压缩效率，而隐马尔可夫模型（HMM）的出现则极大地推动了语音识别的发展，至今仍是现代语音识别的核心。 近年来，人工神经网络（ANN）在语音信号处理中的应用日益广泛，不仅促进了其自身的发展，也为语音信号处理带来了新的解决策略。实验指导书中涵盖了四个设计型实验，每个实验都提供了参考程序，鼓励学生进行创新学习，如探索语音端点检测、共振峰提取、HMM或动态时间规整（DTW）为基础的语音识别系统，以及如何在噪声环境中提升识别率等挑战性问题。 通过这份实验指导书，学生不仅可以学习到基本的数字语音信号处理理论，还能掌握实际操作技能，从而深化对语音处理的理解，并有能力进行更深入的探索和研究。此外，该书还强调了人机交互的重要性，指出语音通信在信息社会中的关键角色，有助于培养出能适应未来科技发展的专业人才。