MATLAB在语音信号分析与合成中的应用

MATLAB在语音信号分析与合成中的应用 PDF 高清版

  • 大小:198 MB
  • 类型:MATLAB
  • 格式:PDF
  • 出版:北京航空航天大学出版社
  • 作者:宋知用
  • 更新:2020-05-22 23:02:36
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给网友朋友们带来一篇MATLAB相关的资料,由北京航空航天大学出版社出版,作者是宋知用,介绍了关于MATLAB、语音信号分析方面,格式为PDF,资源大小198 MB,目前在MATLAB类资源综合评分为:7.5分。

书籍介绍

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

以上就是本次关于书籍资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关电子书资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。

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