内容简介
本书全面系统地阐述语音技术的基础、原理、方法和应用。分为3大部分：语音技术的历史、发展和应用的概况；语音技术的生理学、语音学和汉语语音的基础知识及语音过程的声学模型、数学模型和电模型；语音技术中的分析技术、存储与再生技术、合成技术和识别技术。修订版中更新和补充了许多内容，如人－机语音通讯的学术动态，新型的第4代语图仪、新型存储器、ISD器件及其应用，可视语言的语音合成技术，计算机语音增强技术及计算机语音技术的新理论和新方法。 特点是：内容系统、叙述清楚、实用性强、有学术研究的参考价值。 本书可供从事人工智能、模式识别、信息与控制、计算机应用的科技人员阅读，也可供高等院校有关专业的教师、研究生及学生参考。
目录
第一章 概述 第二章 语音技术的基础知识 2. 1 语音过程生理学基础知识 2. 1. 1 语音发送过程生理学基础知识 2. 1. 2 语音接收过程生理学基础知识 2. 2 语音学基础知识 2. 2. 1 词的分段特点 2. 2. 2 词的语音特点 2. 2. 3 词的非分段特点 2. 2. 4 超语言学特点 2. 2. 5 语音学的6个基本问题 2. 3 汉语语音基础知识 2. 3. 1 汉语语音基本概念 2. 3. 2 汉语语音三要素 第三章 语音过程及其模型 3. 1 语音过程的早期研究 3. 2 语音发送过程的声学模型 3. 2. 1 语音发送过程的声学理论 3. 2. 2 语音发送过程的声学模型 3. 3 语音发送过程的数字模型 3. 3. 1 声带. 声道和唇辐射的数字模型 3. 3. 2 语音发送过程的完整数字模型 3. 4 语音发送过程的电模型 3. 5 语音接收过程的电模型 第四章 计算机语音分析技术 4. 1 语音分析的一般方法 4. 2 语音的时域分析 4. 2. 1 过零分析 4. 2. 2 幅度分析 4. 2. 3 相关分析 4. 3 语音的频域分析 4. 3. 1 滤波器组法 4. 3. 2 傅里叶频谱分析 4. 3. 3 汉语语音的功率谱分析 4. 4 语谱图 4. 4. 1 语谱仪原理 4. 4. 2 美国英语语谱图 4. 4. 3 可见语音 4. 4. 4 语谱图分析 第五章 计算机语音存储与再生技术 5. 1 语音信号的数字处理 5. 1. 1 编译码技术的基本概念 5. 1. 2 语音信号的压缩技术 5. 1. 3 语音信号的编码技术 5. 2 语音信号的存储技术 5. 2. 1 半导体随机存储器 5. 2. 2 半导体只读存储器 5. 2. 3 数字语音存储器 5. 3 计算机语音处理机 5. 3. 1 语音存储与再生集成芯片 5. 3. 2 语音记录和回放电路 5. 4 新型器件及其应用 5. 4. 1 ISD产品系列 5. 4. 2 ISD器件的寻址方式 5. 4. 3 ISD器件的使用 5. 4. 4 ISD器件的应用实例 第六章 计算机语音合成技术 6. 1 计算机语音合成原理和方法 6. 1. 1 计算机语音合成技术概况 6. 1. 2 共振峰语音合成原理 6. 2 线性预测合成技术 6. 2. 1 线性预测原理 6. 2. 2 格型合成滤波器分析 6. 2. 3 TMS5220语音合成处理器 6. 3 语音音素合成技术 6. 3. 1 语音音素合成原理 6. 3. 2 Votrax ML－I型音素合成器 6. 3. 3 Votrax SC－01音素合成技术 6. 3. 4 汉语的音素合成 6. 4 可视语言的语音合成技术 6. 4. 1 发音参数语音合成器 6. 4. 2 用视觉音素的语音合成技术 第七章 计算机语音识别技术 7. 1 计算机语音识别一般概念 7. 1. 1 语音识别的类型和问题 7. 1. 2 语音识别的基本过程 7. 2 计算机语音识别原理和方法 7. 2. 1 语音识别的一般方法 7. 2. 2 语音识别的测度和决策 7. 2. 3 时间规整法 7. 3 滤波器组法语音识别技术 7. 3. 1 滤波器组法语音识别原理 7. 3. 2 语音识别芯片 7. 3. 3 语音识别应用电路 7. 3. 4 微机控制语音识别系统 7. 4 微机汉语语音识别研究 7. 4. 1 汉语语音识别系统分析 7. 4. 2 提高汉语语音识别率的硬件方法 7. 4. 3 汉语语音识别实验及其分析 第八章 计算机语音增强技术 8. 1 计算机语音增强的概念和研究的意义 8. 2 噪声度量. 特性和评价 8. 2. 1 噪声的分类和度量 8. 2. 2 噪声的特性 8. 2. 3 航空噪声 8. 2. 4 噪声测量和评价 8. 3 计算机语音增强的原理和方法 8. 3. 1 频谱减法 8. 3. 2 线性滤波法 8. 3. 3 梳状滤波法 8. 3. 4 自相关法 8. 3. 5 卡尔曼滤波法 8. 3. 6 自适应噪声抵消法 8. 4 自适应噪声抵消法 8. 4. 1 LMS自适应滤波原理 8. 4. 2 LMS自适应滤波算法的性能分析 8. 4. 3 混合LMS算法（HLMS）及其与LMS算法的性能比较
