数字语音信号处理：理论、算法与应用

"Matlab语音信号处理-P84.pdf" 本文主要介绍了语音信号处理这一重要的信息科学研究领域，特别是在Matlab环境下的应用。语音信号处理利用数字信号处理技术和语音学原理，处理和分析语音信号，它是信息科技发展中的关键技术之一。由于语音是人类交流的主要方式，因此在人机交互和通信系统中扮演着关键角色，促进了计算机和智能设备的广泛应用，提升了社会信息化水平。 语音信号处理是一个多学科交叉的领域，涵盖了信号与信息处理、计算机应用、语音学、语言学、声学、认知科学、生理学和心理学等多个学科。20世纪60年代以来，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），为语音信号处理奠定了基础。随着科技的进步，线性预测编码（LPC）、动态规划、矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）相继出现并广泛应用在语音分析、合成、压缩和识别等方面。 其中，HMM的发展对于现代语音识别研究具有里程碑意义，而人工神经网络（ANN）的迅速发展也为语音信号处理提供了新的工具和思路。实验参考书旨在帮助学生理解和掌握数字语音信号处理的基础理论、算法原理，并提供实践平台，鼓励他们进行创新性实验，如语音端点检测、共振峰提取、语音识别（包括特定人和非特定人识别）以及在有噪声环境下的识别率提升等。 此外，书中还强调了将这些方法应用于嵌入式系统或数字信号处理器（DSP）的实际实现，这不仅锻炼学生的实际操作能力，也为实际工程应用提供了理论指导。通过Matlab这样的强大工具，学生可以深入探索语音信号处理的各个方面，进一步推动这个领域的技术进步。