数字语音处理教程：基础、进展与应用

语音信号处理教程是一份详尽的教育资源，涵盖了数字语音信号处理的广泛内容。它强调了语音信号处理作为一门新兴且跨学科的研究领域，其核心在于利用数字信号处理技术和语音学知识对语音信号进行分析、合成和优化。这一学科的重要性源于语音在信息交流中的关键作用，无论是人际交往还是人机交互，都使得语音成为了一种高效的沟通方式。 数字信号处理的基础理论，如数字滤波器和快速傅立叶变换（FFT），为语音处理奠定了理论和技术基础。70年代，线性预测编码（LPC）的出现极大地推动了语音信号的压缩和特征提取，成为语音处理的核心工具。80年代，矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）的引入带来了更高效的数据压缩和语音识别技术的革新，其中HMM尤其在现代语音识别系统中扮演了关键角色。 近年来，人工智能和机器学习的发展，特别是人工神经网络（ANN），为语音信号处理注入了新的活力。ANN在诸如语音端点检测、共振峰提取、特定人和非特定人语音识别等方面展现出了强大的能力，并且还在噪声环境下提高了识别率。此外，教程还鼓励学生们探索如何将这些技术应用于实际场景，如嵌入式系统或数字信号处理器（DSP）。 本书的实验部分设计着重于实践，提供了针对教学大纲的四个研究型实验的参考程序，旨在激发学生的创新思维，鼓励他们扩展实验内容，进行深度学习和创新研究。这不仅有助于理解和掌握语音信号处理的基本原理，也为未来在信息技术领域的研究和应用打下了坚实基础。