“语音信号数字处理”版本间的差异
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| + | 授课对象：研究生选修课<br/> | ||
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| + | 《语音信号数字处理》主要介绍语音信号处理的基本概念及基本方法，内容包括：语音信号处理的基础知识，语音的产生机理与生成模型，线性预测编码，特征提取（包括倒谱系数和线谱对），矢量量化和聚类算法，隐马尔可夫模型(HMM)等，还包括如何利用上述基本知识和方法搭建特定人孤立词识别系统、连续语音识别系统等的方法，以及大词汇连续语音识别中所涉及到的声学模型、语言模型和搜索算法等。 | ||
| − | == 语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing) == | + | == 语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)(电子工程系) == |
| + | 授课对象：电子信息工程高年级本科生、信号与信息处理专业研究生<br/> | ||
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| + | 授课老师：肖熙<br/> | ||
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| + | 《语音信号数字处理》内容包括介绍语音信号的基本特征和语音的产生模型，重点讲授如何利用数字信号处理技术进行语音特征的分析提取。在此基础上讲授常用的语音编码技术和语音识别技术。通过本课程的学习，学生应<br/> | ||
| + | （1）了解语音信号的基本特征和产生原理<br/> | ||
| + | （2）掌握语音信号分析技术<br/> | ||
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| + | 授课进度安排：<br/> | ||
| + | 第一章：语音信号的时域及频域特征（2学时）<br/> | ||
| + | 第二章：语音信号的产生模型—声管模型（2学时）<br/> | ||
| + | 第三章：语音信号的同态处理技术（3学时）<br/> | ||
| + | 第四章：语音信号的线性预测编码技术（4学时）<br/> | ||
| + | 第五章：人耳的听觉系统（2学时）<br/> | ||
| + | 第六章：语音信号的波形编码（4学时）<br/> | ||
| + | 第七章：语音信号的参数编码（4学时）<br/> | ||
| + | 第八章：语音识别技术（8学时）<br/> | ||
| + | 第九章：总结（3学时）<br/> | ||
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| + | 考核评定方法：<br/> | ||
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| + | 通过对这门课程的学习，学生应该了解语音信号的基本特征和处理方法，能够掌握语音编码和语音识别专业的基础理论知识，了解本专业的最新发展动向，为进一步的专业研究奠定必要的基础知识。<br/> | ||
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| + | 教材及参考书：<br/> | ||
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| + | （1）杨行峻，迟惠生等，《语音信号数字处理》 ，电子工业出版社，1995年<br/> | ||
| + | （2）[美] Thomas F. Quatieri 著，赵胜辉等译,离散时间语音信号处理-原理与应用,电子工业出版社，2004，8<br/> | ||
| + | （3）L.R.Rabiner, ”Fundamentals of Speech Recognition” Prentic-Hall,Inc. (影印版，清华大学出版社，1999，8)<br/> | ||
| + | （4）J.D. Markel and Jr A.H.Gray,”Linear Prediction of Speech”,Springer-Verlag,1976<br/> | ||
| + | （5）姚天任，“数字语音处理”，华中理工大学出版社，1992，4<br/> | ||
2014年8月22日 (五) 01:19的版本
语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)(计算机系)
授课对象：研究生选修课
授课老师：郑方
内容简介：
《语音信号数字处理》主要介绍语音信号处理的基本概念及基本方法，内容包括：语音信号处理的基础知识，语音的产生机理与生成模型，线性预测编码，特征提取（包括倒谱系数和线谱对），矢量量化和聚类算法，隐马尔可夫模型(HMM)等，还包括如何利用上述基本知识和方法搭建特定人孤立词识别系统、连续语音识别系统等的方法，以及大词汇连续语音识别中所涉及到的声学模型、语言模型和搜索算法等。
语音信号数字处理(Speech Signal Digital Processing)(电子工程系)
授课对象：电子信息工程高年级本科生、信号与信息处理专业研究生
授课老师：肖熙
学时：32
学分：2
选课指导：（1）数字信号处理 信号的短时分析技术；取样Z变换；（2）随机过程 马尔可夫过程。
内容简介：
《语音信号数字处理》内容包括介绍语音信号的基本特征和语音的产生模型，重点讲授如何利用数字信号处理技术进行语音特征的分析提取。在此基础上讲授常用的语音编码技术和语音识别技术。通过本课程的学习，学生应
（1）了解语音信号的基本特征和产生原理
（2）掌握语音信号分析技术
（3）了解掌握语音信号编码技术
（4）了解掌握语音识别技术
授课进度安排：
第一章：语音信号的时域及频域特征（2学时）
第二章：语音信号的产生模型—声管模型（2学时）
第三章：语音信号的同态处理技术（3学时）
第四章：语音信号的线性预测编码技术（4学时）
第五章：人耳的听觉系统（2学时）
第六章：语音信号的波形编码（4学时）
第七章：语音信号的参数编码（4学时）
第八章：语音识别技术（8学时）
第九章：总结（3学时）
考核评定方法：
通过对这门课程的学习，学生应该了解语音信号的基本特征和处理方法，能够掌握语音编码和语音识别专业的基础理论知识，了解本专业的最新发展动向，为进一步的专业研究奠定必要的基础知识。
教材及参考书：
（1）杨行峻，迟惠生等，《语音信号数字处理》 ，电子工业出版社，1995年
（2）[美] Thomas F. Quatieri 著，赵胜辉等译,离散时间语音信号处理-原理与应用,电子工业出版社，2004，8
（3）L.R.Rabiner, ”Fundamentals of Speech Recognition” Prentic-Hall,Inc. (影印版，清华大学出版社，1999，8)
（4）J.D. Markel and Jr A.H.Gray,”Linear Prediction of Speech”,Springer-Verlag,1976
（5）姚天任，“数字语音处理”，华中理工大学出版社，1992，4
