MATLAB在语音信号分析与合成中的应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北京航空航天大学出版社

作者:宋知用

出品人:

页数:386

译者:

出版时间:2013-11-1

价格:49.9

装帧:平装

isbn号码:9787512412286

丛书系列:

图书标签:

matlab
信号处理
语音
通信
语音信号
实验语音学
声学
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MATLAB
语音信号
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具体描述

语音信号处理是数字信号处理的一个重要分支。本书含有许多数字信号处理的方法和MATLAB函数。全书共10章。第1～4章介绍语音信号处理的一些基本分析方法和手段，以及相应的MATLAB函数；第5～9章介绍语音信号预处理和特征的提取，包括消除趋势项和基本的减噪方法，以及端点检测、基音的提取和共振峰的提取，并利用语音信号处理的基本方法，给出了多种提取方法和相应的MATLAB程序；第10章结合各种参数的检测介绍了语音信号的合成、语音信号的变速和变调处理，还介绍了时域基音同步叠加(TDPSOLA)的语音合成，并给出了相应的MATLAB程序。附录A中给出了调试复杂程序的方法和思路。

本书可作为从事语音信号处理的本科高年级学生、研究生或科研工程技术人员的辅助读物，也可作为从事信号处理研究与应用的科研工程技术人员的参考用书。

MATLAB在语音信号分析与合成中的应用这本书籍深入探索了如何利用MATLAB这一强大的工程计算软件，对语音信号进行细致的分析与逼真的合成。语音，作为人类最主要的沟通媒介，蕴含着丰富的信息，包括说话人的身份、情绪、意图以及所传递的内容。理解并模拟这一复杂过程，是人工智能、通信、人机交互等诸多领域的研究热点。本书旨在为读者提供一个系统性的框架，从理论到实践，全面掌握在MATLAB环境中进行语音信号处理的技巧。第一部分：语音信号分析的基础在深入探讨MATLAB的应用之前，本书首先会建立坚实的语音信号分析理论基础。这包括对声音的物理学原理的简要回顾，例如声波的产生、传播机制，以及人耳感知声音的基本概念。随后，将重点介绍语音信号的数字表示方法，包括采样率、量化深度等关键参数的意义，以及如何将连续的声学信号转换为离散的数字序列。在信号处理的层面上，本书会详细阐述时域和频域分析的重要技术。在时域，我们将学习如何计算和可视化语音信号的幅度、能量、过零率等基本特征，这些特征能够初步反映语音的活动段和能量变化。更重要的是，本书将深入讲解短时傅里叶变换（STFT），这是分析语音信号非平稳特性的核心工具。通过STFT，我们可以获得语音信号在不同时间窗口内的频谱信息，进而观察到语音的频率成分是如何随时间变化的。本书会指导读者如何利用MATLAB的内置函数实现STFT，并解读其结果，例如语谱图（Spectrogram），这是可视化语音频谱随时间变化的最直观方式。为了更深入地理解语音的产生机制，本书将介绍源-滤波器模型（Source-Filter Model）。在这个模型中，语音信号被分解为声源（例如声带振动产生的周期性脉冲或摩擦产生的噪声）和声道（包括咽、喉、口腔、鼻腔等构成的共振腔）的滤波器效应。基于此模型，我们将学习如何提取语音的基频（Fundamental Frequency, F0），也称为韵律，它是衡量语音音高变化的关键参数。本书将介绍多种基频提取算法，并演示如何在MATLAB中实现它们，例如基于自相关函数、平均幅度差函数（AMDF）等方法。除了基频，声道滤波器的特性也是语音的重要组成部分，它决定了语音的音色。本书将介绍线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）技术，这是一种强大的模型，能够用一个相对低阶的线性模型来近似表示声道的传递函数。读者将学习如何计算LPC系数，以及这些系数如何反映声道的共振特性。进一步地，我们将探讨梅尔频率倒谱系数（Mel-Frequency Cepstral Coefficients, MFCCs），这是语音识别和说话人识别领域中最常用和最有效的特征之一。本书将详细讲解MFCCs的计算流程，包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔滤波器组、对数能量和倒谱运算等步骤，并指导读者如何在MATLAB中高效实现这些计算。第二部分：MATLAB在语音信号分析中的实践应用本部分将把理论知识转化为具体的MATLAB编程实践。我们将从基本的语音信号读取、播放和可视化开始，熟悉MATLAB的音频处理函数，如`audioread`, `audioplayback`, `plot`, `spectrogram`等。针对基频提取，本书将提供一系列MATLAB代码示例，演示如何实现不同的基频估计算法，并对算法的性能进行比较和分析。我们将学习如何处理语音信号中的静音段、非周期性振动（如浊音和清音的转换），以及如何选择合适的参数来提高基频提取的准确性。在LPC分析方面，本书将指导读者如何使用MATLAB的`lpc`函数计算LPC系数，并解释如何通过这些系数来可视化声道的共振峰。我们将学习如何利用LPC模型来合成具有特定声道特性的语音，为后续的语音合成打下基础。对于MFCCs的计算，本书将提供清晰的MATLAB脚本，帮助读者一步步实现MFCCs的提取。我们将学习如何调整梅尔滤波器组的中心频率和带宽，以及如何选择倒谱系数的数量，以获得最适合特定应用的语音特征。本书还将探讨如何利用MATLAB进行批量处理，一次性提取大量语音文件的MFCCs特征，并为后续的机器学习模型训练做好准备。除了上述核心分析技术，本书还将涉及其他重要的语音信号分析内容，例如语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD），用于精确地识别语音的起始和结束点，这对许多语音处理任务至关重要。我们将学习如何结合能量、过零率、谱熵等特征来实现鲁棒的VAD算法。此外，还将简要介绍韵律分析，包括语速、停顿、音调变化等，以及如何利用MATLAB进行量化和可视化。第三部分：MATLAB在语音信号合成中的应用语音合成是本书的另一个重要组成部分，它旨在生成逼真的人造语音。本书将介绍几种主流的语音合成技术，并演示如何利用MATLAB实现它们。首先，我们将从基于信号的合成方法入手，介绍脉冲激励的线性预测（Pitch-Excited Linear Prediction, PELP）。这是LPC模型在合成领域的直接应用，通过激励信号（例如脉冲串模拟声带振动）和LPC滤波器来生成语音。本书将演示如何利用之前分析得到的LPC系数和手工设定的基频来合成语音，并讨论如何通过调整激励信号和LPC系数来改变合成语音的音色和韵律。随后，本书将深入探讨参数合成（Parametric Speech Synthesis）。这种方法不直接存储和播放原始语音片段，而是通过分析语音的韵律、音高、共振峰等参数，然后利用这些参数驱动一个声学模型来生成语音。我们将介绍如何利用MATLAB构建一个简单的参数合成系统，包括如何生成基频轨迹、共振峰轨迹，以及如何利用这些轨迹来控制一个合成滤波器。更高级的合成技术，如拼接合成（Concatenative Speech Synthesis），也将被提及。这种方法将预先录制好的语音单元（例如音素、音节或半音节）进行拼接，以生成目标语音。虽然MATLAB本身不是一个大型语音数据库的构建和管理工具，但本书将介绍如何利用MATLAB对这些语音单元进行预处理、分析和插值，为构建高效的拼接合成系统提供支持。最后，本书还将介绍神经网络在语音合成中的应用。近年来，深度学习在语音合成领域取得了显著的进步，例如基于循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer等模型。本书将简要介绍这些模型的原理，并指导读者如何利用MATLAB的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）加载和使用预训练的语音合成模型，或者指导如何构建一个简单的端到端合成模型。我们将学习如何将文本输入转化为语音输出，并探索如何调整模型参数以获得更自然、更富有表现力的合成语音。总结《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》是一本面向研究人员、工程师以及对语音技术感兴趣的学生的实用指南。通过结合理论讲解与 MATLAB 编程实践，本书致力于培养读者独立分析和合成语音信号的能力，为他们在语音识别、语音合成、音频信号处理、通信系统设计以及人机交互等领域的研究和开发工作提供坚实的工具和技术支持。本书的编写旨在让读者在掌握核心概念的同时，能够熟练运用MATLAB这一强大工具，解决实际的语音信号处理问题。

作者简介

宋知用 1963年毕业于上海同济大学数理系，1963-1967年毕业于中国科学院声学研究所（研究生），1967-1984年工作在中国科学院声学研究所，1984-1997年工作在中国科学院科理高技术公司，1997年至退休前一直工作在吉隆机电有限公司。现为MATLAB中文论坛信号处理版块的资深版主，多年来一直在帮来自国内外的网友们解决他们遇到的实际信号处理方面的问题，在线时间1万多小时，回帖将近2000个。

目录信息

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
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

总体而言，这是一本非常“厚重”的书，内容极其丰富，涵盖面广泛，对MATLAB在语音信号处理领域的应用进行了全方位的展示。我之前以为这本书可能更侧重于某个特定领域，但事实证明，它几乎触及了语音分析与合成的所有重要方面。从基础的信号生成与处理，到高级的语音识别、声纹识别、语音增强，再到语音合成的各种技术，这本书都给出了详尽的介绍和MATLAB实现。特别是书中关于深度学习在语音处理中应用的章节，让我眼前一亮，这部分内容是近些年语音技术发展的一个重要方向，而本书能够及时地将这些前沿技术融入其中，确实体现了作者的洞察力。这本书不仅适合作为初学者的入门教材，对于有一定基础的工程师和研究人员来说，也是一本值得反复研读的参考书，可以从中找到很多有价值的思路和解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而专业，一看就知道是那种技术类书籍，色彩搭配也很沉静，但又不失现代感。拿到手里，纸张的质感相当不错，厚实且细腻，翻阅时没有那种廉价的沙沙声，印刷也清晰锐利，字迹工整，即使是密集的公式和代码，也丝毫不会让人眼花缭乱。我之前对MATLAB在语音信号处理方面的了解仅限于一些零散的教程和论坛帖子，总感觉不成体系，而这本书的目录结构就给我一种“大而全”的感觉，涵盖了从基础理论到高级应用的方方面面，尤其是看到它列出了诸如语音特征提取、语音识别、语音合成等章节时，我心中那份期待又增加了几分。作者在前言中提到，这本书旨在为读者提供一个全面、深入的学习平台，能够独立完成语音相关的项目，这正是我所需要的。我尤其关注那些关于信号处理算法的章节，希望能从中找到原理清晰、代码实用的讲解，以便能够举一反三，融会贯通。

评分☆☆☆☆☆

从实践操作的角度来看，这本书的价值更是显而易见。书中提供的MATLAB代码示例非常丰富，而且贴合实际应用场景。我尤其喜欢书中关于语音合成的部分，它不仅仅介绍了文本到语音（TTS）的基本原理，还给出了不同合成方法的MATLAB实现，并且对比了它们的优缺点。我尝试着运行了其中的一些代码，发现不仅能够快速生成语音，而且对参数的调整也比较直观，可以生成不同音色和语气的语音。此外，书中关于语音端点检测、语音活动检测等预处理模块的讲解也非常实用，这些都是实际语音处理项目中不可或缺的环节。作者在代码注释上也做得相当到位，清晰地解释了每一行代码的功能，这大大降低了学习门槛，即使是MATLAB初学者也能够快速上手。我计划将书中的一些代码整合到我自己的项目中，相信能极大地提高开发效率。

评分☆☆☆☆☆

这本书的论述风格非常严谨，逻辑清晰，结构完整。每一个章节的开始都会清晰地界定本章的学习目标和涉及到的核心概念，并在章节末尾进行总结，巩固所学知识。作者在引用相关的学术文献和研究成果时也做得非常规范，这使得本书的理论基础更加扎实。我注意到书中对于一些复杂问题的探讨，总是能够循序渐进，从简到繁，引导读者逐步深入。例如，在讲解噪声抑制算法时，作者首先从简单的削减噪声的方法入手，然后逐步引入更高级的谱减法、维纳滤波等技术，并对每种方法的原理、优势和局限性都进行了细致的分析。这种详实的讲解方式，让我对各种算法有了更深刻的认识，也能够根据实际情况选择最合适的算法。对于那些需要进行深入学术研究的读者来说，这本书无疑提供了一个极佳的参考框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的理论深度确实令人印象深刻。它并没有简单地罗列MATLAB函数的使用方法，而是花了大量篇幅去讲解背后的数学原理和信号处理概念。例如，在讲到傅里叶变换时，作者不仅给出了MATLAB的实现代码，还详细阐述了时域到频域转换的意义，以及不同变换方式（如FFT、STFT）的适用场景。这种深入浅出的讲解方式，让我在学习过程中能够真正理解“为什么”这样做，而不仅仅是“怎么”做。书中对一些经典语音分析算法的剖析也相当到位，比如MFCC（梅尔频率倒谱系数）的计算过程，从原始语音信号到最终的MFCC特征向量，每一步的原理和MATLAB实现都得到了详尽的介绍。我曾经在其他地方学习过这部分内容，但总是感觉不够透彻，而这本书的讲解让我茅塞顿开，真正掌握了其精髓。这对于想要进行语音识别、语音情感分析等研究的读者来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

是一本应用书，书中代码可以运行。缺点在原理讲解不透彻，代码写的稀烂。

评分☆☆☆☆☆

很详细地全方位介绍了Matlab在语音信号分析中的各种进展，从最基础到EEMD，均有涉猎。

评分☆☆☆☆☆

是一本应用书，书中代码可以运行。缺点在原理讲解不透彻，代码写的稀烂。

评分☆☆☆☆☆

很详细地全方位介绍了Matlab在语音信号分析中的各种进展，从最基础到EEMD，均有涉猎。

评分☆☆☆☆☆

是一本应用书，书中代码可以运行。缺点在原理讲解不透彻，代码写的稀烂。