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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)性LP頻譜彎折
    6.2.2  共振峰曲線(xiàn)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)
  參考文獻(xiàn)
第7章  基于共振峰曲線(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)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)
  參考文獻(xiàn)
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)
  參考文獻(xiàn)
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(guò)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)
  參考文獻(xiàn)
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)