MATLAB语音信号处理全面教程

资源摘要信息:"MATLAB语音信号处理" 本资源为一本关于MATLAB在语音信号处理领域应用的教材，涵盖了从基础到高级的各种技术和方法。该书详细介绍了MATLAB在语音信号处理中的应用，包括语音信号的分析、处理、降噪、编码、合成、隐藏、声源定位、识别以及说话人和情感识别等内容。 1. MATLAB基础教程 - 知识点：MATLAB工作环境介绍，基本操作和命令，数据类型和结构，函数使用，脚本文件编写和调试。 2. 语音信号处理基础 - 知识点：语音信号处理的概念，语音信号的数字表示，采样定理，量化和编码，语音信号的获取和播放。 3. 语音信号分析 - 知识点：语音信号时域和频域分析，短时傅里叶变换（STFT），频谱分析，基音周期分析，共振峰分析。 4. 语音信号特征提取 - 知识点：线性预测编码（LPC），梅尔频率倒谱系数（MFCC），感知线性预测（PLP），特征向量的提取方法。 5. 语音降噪 - 知识点：噪声模型，噪声抑制方法，谱减法，维纳滤波，卡尔曼滤波，自适应滤波技术。 6. 语音编码 - 知识点：语音编码原理，脉冲编码调制（PCM），自适应差分脉冲编码调制（ADPCM），码激励线性预测（CELP），语音压缩技术。 7. 语音合成 - 知识点：语音合成概念，波形拼接法，参数合成法，HMM（隐马尔可夫模型）合成技术，单元选择和波形映射方法。 8. 语音隐藏 - 知识点：语音信息隐藏的原理和方法，LSB（最低有效位）替换技术，扩频技术，语音信号的隐写术。 9. 声源定位 - 知识点：声源定位的原理，基于时间差的定位方法，基于强度差的定位方法，基于时间-强度结合的定位方法。 10. 语音识别 - 知识点：语音识别的概念和技术，模式匹配，动态时间规整（DTW），隐马尔可夫模型（HMM），深度学习在语音识别中的应用。 11. 说话人识别 - 知识点：说话人识别系统，说话人特征分析，基于GMM（高斯混合模型）的方法，i-vector技术。 12. 情感识别 - 知识点：情感识别的定义，情感特征的提取，基于规则的方法，基于机器学习的情感分类技术。 在每个章节中，作者通过大量的实例和MATLAB代码演示，帮助读者更好地理解和掌握语音信号处理的各个环节。本书适合于高等院校电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术等专业的学生和教师，同时也适合于从事语音信号处理领域工作的工程师和技术人员。通过对MATLAB在语音信号处理方面的应用进行系统的学习，读者可以快速提高在该领域的研究和开发能力。