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| 內容簡介： |
本书从VoIP通信过程出发，以传统语音识别技术为基础，沿着PSTN网信号处理和IP包信号处理两个主线进行研究，以语音识别的前端处理、特征提取、模型建立、后端处理过程进行组织。针对VoIP语音识别系统实用化的问题，给出了一些改善语音识别系统性能的关键技术，力求使得VoIP语音识别能走出实验室，向实用发展。
全书共14章，分为：绪论、VoIP语音编码标准、语音信号和话带数据检测、VoIP信道检测、语音信号的特征提取、编解码失配补偿、通话模式分析、VoIP协议分析及数据获取、丢包处理、码流特征提取、特征选择与特征变换、语音识别的模型、稳健性识别技术和语音识别应用。全书对VoIP语音处理识别技术进行了详尽的、深入浅出的讲解，并根据作者的研究与实验结果提供了大量的实际参数、图表，与实际工作联系紧密，具有很强的可操作性与实用性。章节之间紧密配合、前后呼应，具有很强的系统性。同时，通过书中的研究过程和研究方法，读者能够在以后的研究工作中受到很大的启发。
本书可作为高等院校理工科通信和信息处理及相关专业的高年级本科生和硕士、博士研究生的教材或参考书，也可供从事信息处理、通信工程等专业的研究人员参考。
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| 關於作者： |
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屈丹，女，吉林九台人，1974年9月出生．博士，信息工程大学信息工程学院讲师。主要从事语音处理与识别、信息融合等前沿学科的教学与科研。主持国家“863”课题、军队重点科研项目，郑州市重点科技攻关项目等5项；作为主要技术负责人，参与国家自然科学基金项目、军队重点科研
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| 目錄：
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第1章 绪论
1.1 VoIP的基本概念和系统组成
1.2 语音识别的基本原理与研究内容
1.3 传统语音识别的发展历程
1.4 VoIP语音识别的发展历程
参考文献
第2章 VoIP语音编码标准
2.1 G.711语音编码
2.2 G.729语音编码
2.3 G.723.1语音编码
参考文献
第3章 语音和话带数据检测
3.1 话带数据简介
3.2 语音和话带数据波形的特点
3.3 语音和话带数据识别的特征分析
3.4 语音和话带数据分离方法
3.5 语音与话带数据检测技术应用
参考文献
附录
第4章 VoIP信道检测
4.1 声道参数
4.2 语音信号统计参数
4.3 静态信噪比
4.4 非自然周期性参数
4.5 哑声参数与中断参数
4.6 基于支持矢量机的VoIP信道检测方法
参考文献
第5章 语音信号的特征提取
5.1 基音周期
5.2 线性预测参数
5.3 线谱对LSP参数
5.4 倒谱系数及差分参数
5.5 感觉加权的线性预测PLP特征
5.6 高阶信号谱类特征
参考文献
第6章 编解码失配补偿
6.1 编解码失配影响
6.2 常用编解码失配补偿方法
6.3 基于编码失真的加权GMM模型算法
6.4 编码自动匹配方法
6.5 统计匹配特征变换失配补偿算法
6.6 分数归一化补偿算法
参考文献
第7章 通话模式分析
7.1 通话模式分析的基本概念与研究内容
7.2 通话模式分析的基本方法
7.3 多人的说话人识别方法
7.4 电信网特有噪声检测算法
参考文献
第8章 VoIP协议分析及数据获取
8.1 VoIP协议简介
8.2 SIP协议通信流程及识别
8.3 H.323协议通信流程与识别
参考文献
第9章 丢包处理
9.1 网络丢包模型
9.2 网络丢包对说话人识别的影响
9.3 网络丢包处理技术
9.4 语音识别系统中的丢包补偿方法
参考文献
第10章 码流特征提取
10.1 码流语音识别的原理
10.2 G.729码流特征提取
10.3 G.723.1码流特征提取
10.4 GSM码流特征提取
10.5 码流特征提取实验
参考文献
第11章 特征选择与特征变换
11.1 特征选择的基本概念
11.2 类的可分性判据
11.3 特征选择的方法
11.4 线性判别分析——LDA
11.5 主分量分析——PCA
11.6 独立分量分析
11.7 特征变换举例
参考文献
第12章 语音识别的模型
12.1 动态时间规整
12.2 隐马尔可夫模型
12.3 分类模型——SVM
12.4 人工神经网络
12.5 高斯混合模型GMM
12.6 动态贝叶斯网络
参考文献
第13章 稳健性识别技术
13.1 稳健性识别技术概述
13.2 语音增强
13.3 信道补偿
13.4 说话人自适应技术
13.5 说话人归一化技术
参考文献
第14章 语音识别应用
14.1 说话人识别
14.2 语言辨识
14.3 关键词识别
14.4 连续语音识别
14.5 情感识别
参考文献
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