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《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》电子书封面

MATLAB在语音信号分析与合成中的应用

  • 发布时间:2020年05月22日 23:02:36
  • 作者:宋知用
  • 大小:198 MB
  • 类别:MATLAB电子书
  • 格式:PDF
  • 版本:高清版
  • 评分:9.4

    MATLAB在语音信号分析与合成中的应用 PDF 高清版

      给大家带来的一篇关于MATLAB相关的电子书资源,介绍了关于MATLAB、语音信号分析方面的内容,本书是由北京航空航天大学出版社出版,格式为PDF,资源大小198 MB,宋知用编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:9.6。

      内容介绍

      语音信号处理是大数字信号处理的一个关键支系。这书带有很多大数字信号处理的方法和MATLAB涵数。本书共10章。第一~4章详细介绍语音信号处理的一些基础剖析方法和方式,及其相对的MATLAB涵数;第五~9章详细介绍语音数据信号预备处理和特点的提取,包含清除发展趋势项和基础的隔音降噪方法,及其线段检验、基音的提取和共振峰的提取,并运用语音信号处理的基础方法,给出了多种多样提取方法和相对的MATLAB程序流程;第10章融合各种各样主要参数的检验详细介绍了语音数据信号的生成、语音数据信号的调速和变调解决,还详细介绍了时域基音同歩累加(TDPSOLA)的语音生成,并给出了相对的MATLAB程序流程。附则A中给出了调节繁杂程序流程的方法和构思。

      目录

      • 第1章语音的产生和感知1
      • 1.1发声器官1
      • 1.2语音信号的数字模型2
      • 1.2.1激励模型3
      • 1.2.2声道模型4
      • 1.2.3辐射模型7
      • 1.3语音的感知7
      • 1.3.1人耳的构造7
      • 1.3.2听觉感受性8
      • 1.3.3掩蔽效应8
      • 1.3.4响度10
      • 1.3.5音高11
      • 第2章语音信号的时域、频域特性和短时分析技术12
      • 2.1MATLAB中的语音信号分帧12
      • 2.2语音分析中的窗函数15
      • 2.3语音信号短时时域处理16
      • 2.3.1短时能量和短时平均幅度16
      • 2.3.2短时平均过零率18
      • 2.3.3短时自相关函数19
      • 2.3.4短时平均幅度差函数20
      • 2.4语音信号短时频域处理21
      • 2.4.1短时傅里叶变换的定义22
      • 2.4.2语谱图25
      • 2.4.3短时功率谱密度27
      • 第3章语音信号在其他变换域中的分析技术和特性30
      • 3.1语音信号的同态处理和倒谱分析30
      • 3.1.1同态处理的基本原理30
      • 3.1.2复倒谱和倒谱31
      • 3.2离散余弦变换34
      • 3.3Mel频率倒谱系数的分析37
      • 3.3.1Mel滤波器组37
      • 3.3.2MFCC特征参数提取38
      • 3.4小波和小波包变换43
      • 3.4.1小波变换43
      • 3.4.2小波包变换44
      • 3.4.3小波包算法45
      • 3.4.4MATLAB中一维小波和小波包变换函数46
      • 3.4.5MATLAB语音信号小波和小波包变换的例子49
      • 3.5EMD的基本理论和算法53
      • 3.5.1EMD的基本概念53
      • 3.5.2EMD的基本原理55
      • 3.5.3EMD法的完备性和正交性57
      • 3.5.4基于EMD的Hilbert变换的基本原理和算法59
      • 3.5.5EMD法的MATLAB函数60
      • 参考文献61
      • 第4章语音信号的线性预测分析62
      • 4.1线性预测分析的基本原理62
      • 4.1.1信号模型62
      • 4.1.2线性预测方程的建立64
      • 4.1.3语音信号的线性预测分析65
      • 4.2线性预测分析自相关和自协方差的解法66
      • 4.2.1自相关法66
      • 4.2.2协方差法71
      • 4.3线性预测分析格型法的解法72
      • 4.3.1格型法的基本原理72
      • 4.3.2格型法的求解74
      • 4.4线性预测导出的其他参数78
      • 4.4.1预测误差及其自相关函数79
      • 4.4.2反射系数和声道面积79
      • 4.4.3线性预测的频谱和预测误差滤波器A(z)多项式的根81
      • 4.4.4线性预测倒谱83
      • 4.5线谱对的分析法86
      • 4.5.1LSP的定义和特点87
      • 4.5.2LPC到LSP参数的转换89
      • 4.5.3LSP参数到LPC的转换91
      • 参考文献95
      • 第5章带噪语音和预处理96
      • 5.1纯语音和带噪语音96
      • 5.2信噪比96
      • 5.3带噪语音的产生97
      • 5.4语音信号的预处理一——消除趋势项和直流分量101
      • 5.4.1最小二乘法拟合趋势项的原理102
      • 5.4.2最小二乘法拟合消除趋势项的函数103
      • 5.5语音信号的预处理二——数字滤波器105
      • 5.5.1IIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计105
      • 5.5.2FIR低通、高通、带通和带阻滤波器的设计109
      • 参考文献116
      • 第6章语音端点的检测117
      • 6.1双门限法117
      • 6.2双门限法的改进和推广123
      • 6.2.1噪声的影响123
      • 6.2.2平滑处理125
      • 6.2.3双参数的双门限检测法127
      • 6.2.4单参数的双门限检测法129
      • 6.3相关法的端点检测131
      • 6.3.1自/互相关函数最大值的端点检测131
      • 6.3.2归一化自相关函数的端点检测134
      • 6.3.3自相关函数主副峰比值的端点检测136
      • 6.3.4自相关函数余弦角值的端点检测138
      • 6.4方差法的语音端点检测141
      • 6.4.1频带方差的端点检测141
      • 6.4.2均匀子带分离频带方差的端点检测142
      • 6.4.3频域BARK子带方差的端点检测143
      • 6.4.4小波包BARK子带方差的端点检测145
      • 6.5谱距离法的端点检测148
      • 6.5.1对数频谱距离的端点检测149
      • 6.5.2倒谱距离的端点检测151
      • 6.5.3MFCC倒谱距离的端点检测153
      • 6.6谱熵在端点检测中的应用155
      • 6.6.1谱熵法的端点检测155
      • 6.6.2谱熵法端点检测的改进156
      • 6.7能零比和能熵比的端点检测159
      • 6.7.1能零比的端点检测159
      • 6.7.2能熵比法的端点检测161
      • 6.8小波变换和EMD分解在端点检测中的应用162
      • 6.8.1小波变换在端点检测中的应用162
      • 6.8.2EMD分解在端点检测中的应用164
      • 6.9低信噪比时的端点检测167
      • 6.9.1噪声的估算168
      • 6.9.2基本谱减法和方差法的端点检测170
      • 6.9.3多窗谱估计谱减法和能熵比法的端点检测172
      • 参考文献174
      • 第7章语音信号的减噪176
      • 7.1自适应滤波器减噪176
      • 7.1.1LMS算法基本原理176
      • 7.1.2基本LMS自适应算法178
      • 7.1.3LMS的自适应陷波器181
      • 7.2谱减法减噪184
      • 7.2.1基本谱减法184
      • 7.2.2改进的谱减法187
      • 7.3维纳滤波法减噪195
      • 7.3.1维纳滤波的基本原理195
      • 7.3.2维纳滤波减噪的具体步骤和函数WienerScalart96197
      • 7.3.3维纳滤波的MATLAB例子199
      • 参考文献201
      • 第8章基音周期的估算方法202
      • 8.1基音周期提取的预处理203
      • 8.1.1基音检测中的端点检测203
      • 8.1.2基音检测中的带通滤波器204
      • 8.2倒谱法的基音检测205
      • 8.2.1倒谱法基音检测原理205
      • 8.2.2倒谱法基音检测的MATLAB程序206
      • 8.2.3简单的后处理方法207
      • 8.3短时自相关法的基音检测209
      • 8.3.1短时自相关函数法209
      • 8.3.2中心削波的自相关法211
      • 8.3.3三电平削波的互相关函数法212
      • 8.3.4基于自相关函数法提取基音的MATLAB程序214
      • 8.4短时平均幅度差函数的基音检测215
      • 8.4.1短时平均幅度差函数法215
      • 8.4.2改进的短时平均幅度差函数法217
      • 8.4.3循环平均幅度差函数法218
      • 8.4.4基于平均幅度差函数法提取基音的MATLAB程序220
      • 8.4.5自相关函数法和平均幅度差函数法的结合221
      • 8.5线性预测的基音检测223
      • 8.5.1线性预测倒谱法223
      • 8.5.2简化逆滤波法225
      • 8.6基音检测的进一步完善227
      • 8.6.1主体延伸法的原理和方法228
      • 8.6.2主体延伸基音检测法的步骤229
      • 8.6.3端点检测和元音主体的检测230
      • 8.6.4元音主体的基音检测232
      • 8.6.5计算延伸区间和长度239
      • 8.6.6在延伸区间进行基音检测241
      • 8.6.7主体延伸基音检测法的MATLAB程序248
      • 8.7带噪语音中的基音检测251
      • 8.7.1小波自相关函数法251
      • 8.7.2谱减自相关函数法253
      • 8.7.3谱减法与主体延伸法相结合255
      • 参考文献258
      • 第9章共振峰的估算方法259
      • 9.1预加重和端点检测259
      • 9.1.1预加重259
      • 9.1.2端点检测260
      • 9.2倒谱法对共振峰的估算260
      • 9.2.1倒谱法共振峰估算的原理260
      • 9.2.2倒谱法共振峰估算的MATLAB程序261
      • 9.3LPC法对共振峰的估算262
      • 9.3.1LPC法共振峰估算的原理262
      • 9.3.2LPC内插法共振峰的估算263
      • 9.3.3LPC求根法共振峰的估算266
      • 9.4连续语音LPC法共振峰的检测268
      • 9.4.1简单LPC共振峰检测268
      • 9.4.2改进的LPC共振峰检测270
      • 9.5基于HilbertHuang变换(HHT)的共振峰检测274
      • 9.5.1希尔伯特变换275
      • 9.5.2语音信号的另一种模型——AMFM模型278
      • 9.5.3对AMFM模型的分析279
      • 9.5.4语音信号共振峰特征参数提取的HHT方法279
      • 9.5.5基于HilbertHuang变换的共振峰检测步骤和MATLAB程序280
      • 参考文献283
      • 第10章语音信号的合成算法284
      • 10.1语音合成中数据叠接的三种方法285
      • 10.1.1重叠相加法285
      • 10.1.2重叠存储法290
      • 10.1.3线性比例重叠相加法293
      • 10.2用频谱参数合成语音信号296
      • 10.3线性预测系数和预测误差的语音信号合成298
      • 10.4线性预测系数和基音参数的语音信号合成300
      • 10.4.1预测系数和基音参数语音合成的模型300
      • 10.4.2基音检测函数301
      • 10.4.3激励脉冲的产生303
      • 10.4.4预测系数和基音参数语音合成的程序清单304
      • 10.5基音和共振峰合成语音信号308
      • 10.5.1共振峰和基音参数语音合成的模型308
      • 10.5.2线性预测共振峰检测和基音参数的语音合成程序315
      • 10.5.3倒谱法与内插法结合的共振峰检测和基音参数的语音合成程序319
      • 10.6语音信号的变速和变调算法322
      • 10.6.1语音信号的变速322
      • 10.6.2语音信号的变调327
      • 10.6.3语音信号变速又变调331
      • 10.7波形拼接合成技术和时域基音同步叠加334
      • 10.7.1波形拼接合成技术334
      • 10.7.2时域基音同步叠加(TDPSOLA)合成技术335
      • 10.7.3时域基音同步叠加TDPSOLA的MATLAB工具箱339
      • 参考文献344
      • 附录A程序的调试和修改345
      • A.1准备工作345
      • A.2元音主体中的基音检测与调试350
      • A.3元音主体前后向延伸中的基音检测与调试359
      • A.4更多中间数据的检测370
      • A.5参数的调整373
      • 附录B本书自编函数速查表375
      • 附录C本书应用的MATLAB函数速查表378

      学习笔记

      python和matlab的区别

      Python 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python的优势: (推荐学习:Python视频教程) Python相对于Matlab最大的优势:免费。但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了。 Python次大的优势:开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性,Matlab必然不如Python。但你主要做Research,这方面需求应当不高。 第三方生态,Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包,比如GUI,比如更方便的并行,使用GPU,Functional等等。长期来看,Python的科……

      详解python和matlab的优势与区别

      Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议 。Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。 Python的优势: Python相对于Matlab最大的优势:免费。但既然你已经能用上Matlab,想必不在乎这个了。 Python次大的优势:开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性,Matlab必然不如Python。但你主要做Research,这方面需求应当不高。 第三方生态,Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包,比如GUI,比如更方便的并行,使用GPU,Functional等等。长期来看,Python的科学计算生态会比Matlab好。 语言……

      python和matlab哪个难

      如果是学生,或者研究人员,比如研究信号处理,那么用matlab比较好,有大量现成工具箱和前人的成果可以借鉴。如果是产品化项目,那么python比较好,可以做web后台,可以打包成应用程序,效率相对matlab也要高那么一点点。 如果是信号、数据方面的工程人员,建议还是两个都掌握吧,也不复杂,都是脚本式的语言,比C++什么的易学多了。 下面从两者各自的应用做个对比。(推荐学习:Python视频教程) 一、python的优势 Python相对于Matlab最大的优势:免费。国内可能不是很在乎这个,但在国外是个很关键的问题。 Python次大的优势:开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。 可移植性,Matlab必然不如……

      基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取

      1、MFCC概述 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响较大。两个响度不等的声音作用于人耳时,则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受,使其变得不易察觉,这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频率较高的声音,故一般来说,低音容易掩蔽高音,而高音掩蔽低音较困难。在低频处的声音掩蔽的临界……

      详解如何在python中读写和存储matlab的数据文件(*.mat)

      背景 在做deeplearning过程中,使用caffe的框架,一般使用matlab来处理图片(matlab处理图片相对简单,高效),用python来生成需要的lmdb文件以及做test产生结果。所以某些matlab从图片处理得到的label信息都会以.mat文件供python读取,同时也python产生的结果信息也需要matlab来做进一步的处理(当然也可以使用txt,不嫌麻烦自己处理结构信息)。 介绍 matlab和python间的数据传输一般是基于matlab的文件格式.mat,python中numpy和scipy提供了一些函数,可以很好的对.mat文件的数据进行读写和处理。 在这里numpy作用是提供Array功能映射matlab里面的Matrix,而scipy提供了两个函数loadmat和savemat来读写.mat文件。 下面是一个简单的测试……

      以上就是本次介绍的MATLAB电子书的全部相关内容,希望我们整理的资源能够帮助到大家,感谢大家对码农之家的支持。

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