本人在做本科畢設時蒐集了些資料，推薦給剛入門語音方面的同學。
第10章 基於matlab的語音頻號處理
編者：何強、何英
第12章 matlab錄音工具
第13章 基於matlab的語音識別系統
13.1 語音識別簡介
13.1.1 語音識別系統的分類
13.1.2 語音識別系統的基本構成
13.2 語音識別的引數
13.2.1 線性**係數
13.2.2 線性**倒譜係數
13.2.3 mfcc係數
13.2.4 完整的引數計算流程
13.3 特定人語音識別演算法–dtw演算法
13.3.1 dtw演算法原理
13.3.2 dtw演算法的實現
13.3.3 dtw的高效演算法
13.4 非特定人語音識別演算法—hmm
13.4.1 hmm的原理
13.4.2 前向概率和後向概率–hmm的輸出概率計算
13.4.3 識別演算法–viterbi解碼
13.4.4 hmm引數訓練演算法baum-welch
13.4.5 多觀察序列的訓練演算法
13.4.6 hmm演算法的matlab實現
13.5 其他形式的hmm
編者：張雪英
第1章 緒論
第2章 語音頻號的數字模型
第3章 語音頻號的短時時域分析
第4章 語音頻號短時頻域分析
第5章 語音頻號的同態處理
第6章 語音頻號線性**分析
第7章 向量量化
第8章 語音編碼
第9章 語音合成
第10章 語音識別
10.1 概述
10.1.1 預處理
10.1.2 語音識別特徵提取
10.1.3 語音識別方法
10.2 hmm基本原理及在語音識別中的應用
10.2.1 隱馬爾可夫模型
10.2.2 隱馬爾可夫模型的三個基本問題
10.2.3 隱馬爾可夫模型用於語音識別
第11章 語音增強
這本書**比較新也比較全
第1章 語音的產生和感知
第2章 語音頻號的時域、頻域特性和短時分析技術
第3章 語音頻號在其他變換域中的分析技術和特性
第4章 語音頻號的線性**分析
第5章 帶噪語音和預處理
第6章 語音端點的檢測
第7章 語音頻號的減噪
第8章 基音週期的估算方法
第9章 共振峰的估算方法
1、語音識別原理
2、語言訊號的產生、感知及聲學語言學特徵
3、用於語言識別的訊號處理和分析方法
4、模式對照技術
5、語音識別系統的設計與實現結果
6、隱馬爾可夫模型(hmm)的理論應用
經典之作，重點推薦！包括語音識別、自然語言處理等領域。目前第2版，網上已有第三版，加入了dnn介紹。
第一部分 基礎知識
第一章 極大似然估計法簡介
第二章 貝葉斯分析
第三章 馬爾科夫鏈
第四章 混合分布和隱蔽馬爾科夫模型
第五章 隱蔽馬爾科夫模型似然函式估計方法
第六章 隱蔽馬爾科夫模型應用與模型選擇
附有matlab**，但**年代久遠，有些函式已不能用，可自己修改。
第2章 語音頻號處理基礎實驗
第3章 語音頻號分析實驗
第4章 語音頻號特徵提取實驗
第5章 語音增強實驗
第10章 語音識別實驗
第11章 說話人識別實驗
用c++寫上一本書實驗
第3章 語音頻號處理方法：時域處理
第4章 語音頻號處理方法：時頻處理
第5章 語音頻號處理方法：倒譜同態處理
第7章 語音識別的預處理
第8章 語音頻號特徵引數
第9章 特徵變換
第10章 語音識別模型
第一章~第四章
第五章 譜減法
第六章 維納濾波
第七章 統計模型方法
第八章 子空間演算法
第九章 雜訊估計的常用演算法
第十章:語音增強的效能評估
這本書詳細介紹經典的基於gmm-hmm的語音識別系統，包括基於 wfst 的解碼器和 kaldi 的用法。
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