数字语音信号处理实验指南
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更新于2024-10-23
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"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。
2021-09-15 上传
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hu_guyue_hu
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