第1章  語(yǔ)音信號(hào)處理概述
  1.1  語(yǔ)音基礎(chǔ)知識(shí)
    1.1.1  語(yǔ)音的聲學(xué)特性
    1.1.2  語(yǔ)音的基本單元
  1.2  英語(yǔ)口音處理
    1.2.1  英語(yǔ)口音概述
    1.2.2  英語(yǔ)口音的研究現(xiàn)狀
  1.3  語(yǔ)音識(shí)別
    1.3.1  語(yǔ)音識(shí)別的基本原理
    1.3.2  魯棒語(yǔ)音識(shí)別
  1.4  語(yǔ)音信號(hào)處理的其他應(yīng)用
    1.4.1  語(yǔ)音增強(qiáng)
    1.4.2  語(yǔ)音編碼
    1.4.3  語(yǔ)音合成
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第2章  語(yǔ)音信號(hào)模型及聲學(xué)特征
  2.1  基本模型
    2.1.1  源一濾波器模型
    2.1.2  線性預(yù)測(cè)模型
  2.2  貝葉斯模型
    2.2.1  貝葉斯估計(jì)
    2.2.2  隱馬爾可夫模型
    2.2.3  語(yǔ)言模型
  2.3  語(yǔ)音的聲學(xué)特征
    2.3.1  共振峰
    2.3.2  美爾頻率倒譜系數(shù)
    2.3.3  語(yǔ)調(diào)與語(yǔ)速
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第3章  魯褲語(yǔ)音識(shí)別的基本方法
  3.1  特征域方法
    3.1.1  倒譜均值正規(guī)化
    3.1.2  相對(duì)譜
    3.1.3  雙通道分段線性環(huán)境補(bǔ)償
    3.1.4  矢量泰勒級(jí)數(shù)
  3.2  模型域方法
    3.2.1  最大后驗(yàn)自適應(yīng)
    3.2.2  最大似然線性回歸
    3.2.3  并行模型組合
  3.3  本章小結(jié)
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第4章  英語(yǔ)口音的聲學(xué)差異
  4.1  英語(yǔ)口音的演化與分布
    4.1.1  英語(yǔ)口音的演化
    4.1.2  口音的語(yǔ)音學(xué)差異
  4.2  英語(yǔ)口音的語(yǔ)音學(xué)特點(diǎn)
    4.2.1  英式標(biāo)注英語(yǔ)和美式標(biāo)注英語(yǔ)的比較概述
    4.2.2  澳大利亞發(fā)音特點(diǎn)
  4.3  英語(yǔ)口音的聲學(xué)特點(diǎn)
    4.3.1  共振峰特征
    4.3.2  語(yǔ)調(diào)、時(shí)長(zhǎng)及語(yǔ)速特征
    4.3.3  英語(yǔ)口音對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的影響
  4.4  本章小結(jié)
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第5章  英語(yǔ)口音的聲學(xué)分析
  5.1  共振峰及共振峰軌跡的概率模型
    5.1.1  共振峰概率模型
    5.1.2  基于二維隱馬爾可夫模型的共振峰估計(jì)及軌跡估
  5.2  英語(yǔ)口音的共振峰特征分析
    5.2.1  英式發(fā)音、澳式發(fā)音和美式發(fā)音的共振峰比較
    5.2.2  基于口音的共振峰排序
  5.3  英語(yǔ)口音的韻律分析
    5.3.1  英語(yǔ)口音的語(yǔ)調(diào)模型分析
    5.3.2  音素的音長(zhǎng)和語(yǔ)速分析
  5.4  本章小結(jié)
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第6章  英語(yǔ)口音轉(zhuǎn)換
  6.1  口音轉(zhuǎn)換概述
  6.2  共振峰轉(zhuǎn)換
    6.2.1  非均勻線性LP頻譜彎折
    6.2.2  共振峰曲線映射
  6.3  語(yǔ)調(diào)轉(zhuǎn)換
    6.3.1  時(shí)域基音同步疊加
    6.3.2  語(yǔ)調(diào)特征映射方法
  6.4  口音轉(zhuǎn)換
    6.4.1  并行口音轉(zhuǎn)換
    6.4.2  實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
  6.5  本章小結(jié)
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第7章  基于共振峰曲線和諧波噪聲模型的語(yǔ)音增強(qiáng)
  7.1  引言
  7.2  噪聲環(huán)境下共振峰曲線提取
    7.2.1  噪聲對(duì)共振峰估計(jì)的影響
    7.2.2  基于狀態(tài)相依卡爾曼濾波器組的共振峰軌跡平滑
    7.2.3  性能評(píng)估
  7.3  諧波噪聲模型
    7.3.1  基音頻率估計(jì)
    7.3.2  諧波幅值與噪聲估計(jì)
  7.4  語(yǔ)音增強(qiáng)
    7.4.1  基于共振峰曲線和諧波噪聲模型的語(yǔ)音增強(qiáng)算法
    7.4.2  實(shí)驗(yàn)與分析
  7.5  本章小結(jié)
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第8章  基于特征神償?shù)聂敯粽Z(yǔ)音識(shí)別
  8.1  基于隱馬爾可夫模型的模型組合
    8.1.1  語(yǔ)音模型
    8.1.2  含噪語(yǔ)音模型參數(shù)的并行模型組合估計(jì)
    8.1.3  純凈語(yǔ)音特征矢量的最小均方誤差估計(jì)
    8.1.4  狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣的壓縮
  8.2  基于矢量泰勒級(jí)數(shù)的自適應(yīng)特征補(bǔ)償
    8.2.1  基于VTS的特征補(bǔ)償算法
    8.2.2  基于HMM的特征補(bǔ)償
  8.3  實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    8.3.1  模型組合實(shí)驗(yàn)及分析
    8.3.2  自適應(yīng)特征補(bǔ)償實(shí)驗(yàn)及分析
  8.4  本章小結(jié)
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第9章  基于矢量素勒級(jí)數(shù)的多環(huán)境模型自適應(yīng)算法
  9.1  基于VTS的模型自適應(yīng)
    9.1.1  靜態(tài)參數(shù)調(diào)整
    9.1.2  動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)整
  9.2  多環(huán)境模型
  9.3  基于含噪訓(xùn)練語(yǔ)音的VTS關(guān)系式
  9.4  測(cè)試噪聲參數(shù)的最大似然估計(jì)
    9.4.1  噪聲均值估計(jì)
    9.4.2  噪聲方差估計(jì)
  9.5  實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    9.5.1  實(shí)驗(yàn)條件
    9.5.2  測(cè)試噪聲與訓(xùn)練噪聲的功率譜特性比較
    9.5.3  自適應(yīng)過程的收斂特性
    9.5.4  多環(huán)境自適應(yīng)結(jié)果及討論
  9.6  本章小結(jié)
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第10章  基于多項(xiàng)式回歸的模型自適應(yīng)算法
  10.1  基于多項(xiàng)式回歸的模型自適應(yīng)
    10.1.1  均值矢量的多項(xiàng)式回歸
    10.1.2  多項(xiàng)式系數(shù)的最大似然估計(jì)
  10.2  基于子帶多項(xiàng)式回歸的模型自適應(yīng)
    10.2.1  均值矢量的子帶多項(xiàng)式回歸
    10.2.2  子帶多項(xiàng)式系數(shù)的最大似然估計(jì)
  10.3  實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    10.3.1  多項(xiàng)式回歸實(shí)驗(yàn)
    10.3.2  子帶回歸實(shí)驗(yàn)
  10.4  本章小結(jié)
  參考文獻(xiàn)