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    現(xiàn)代語音信號(hào)處理(Python版)PPT課件、教學(xué)大綱、習(xí)題答案等
    資料類別
       計(jì)算機(jī)課件
    課程(專業(yè))
      現(xiàn)代語音信號(hào)處理(Python版)
    關(guān)鍵詞
      現(xiàn)代語音信號(hào)處理|Python版
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      2023-02-18 10:08:00
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       第1章緒論
       1.1語音信號(hào)的發(fā)展歷程
       1.2語音信號(hào)處理的研究方向
       1.3人工智能與語音處理
       1.4本書結(jié)構(gòu)
       第2章語音信號(hào)處理的基礎(chǔ)知識(shí)
       2.1語音的產(chǎn)生與感知
       2.2語音信號(hào)產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型
       2.3語音信號(hào)的數(shù)字化
       2.4語音信號(hào)的表征
       2.5思考與復(fù)習(xí)題
       第3章語音信號(hào)分析方法
       3.1語音信號(hào)預(yù)處理
       3.2語音信號(hào)的時(shí)域分析
       3.3語音信號(hào)的頻域分析
       3.4語音信號(hào)的倒譜分析
       3.5語音信號(hào)的線性預(yù)測(cè)分析
       3.6思考與復(fù)習(xí)題
       第4章語音信號(hào)特征提取技術(shù)
       4.1端點(diǎn)檢測(cè)
       4.2基音周期估計(jì)
       4.3共振峰估計(jì)
       4.4思考與復(fù)習(xí)題
       第5章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)
       5.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其發(fā)展
       5.2神經(jīng)元
       5.3誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?br>   5.4前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       5.5卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       5.6循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
       5.7常用的深度學(xué)習(xí)框架
       5.8思考與復(fù)習(xí)題
       第6章語音增強(qiáng)
       6.1基礎(chǔ)知識(shí)
       6.2譜減法
       6.3維納濾波
       6.4基于深度學(xué)習(xí)的語音增強(qiáng)方法
       6.5思考與復(fù)習(xí)題
       第7章回聲消除
       7.1回聲消除基礎(chǔ)知識(shí)
       7.2回聲消除算法
       7.2.1LMS算法
       7.3嘯叫檢測(cè)與抑制
       7.4總結(jié)與展望
       7.5思考與復(fù)習(xí)題
       第8章聲源定位
       8.1雙耳聽覺定位原理及方法
       8.2傳聲器陣列模型
       8.3房間混響模型
       8.4基于傳聲器陣列的聲源定位方法
       8.5總結(jié)與展望
       8.6思考與復(fù)習(xí)題
       第9章波束形成技術(shù)
       9.1基本理論
       9.2固定波束形成器
       9.3自適應(yīng)波束形成
       9.4后置濾波
       9.5思考與復(fù)習(xí)題
       第10章語音識(shí)別
       10.1基本理論
       10.2語音識(shí)別原理與系統(tǒng)構(gòu)成
       10.3基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的語音識(shí)別系統(tǒng)
       10.4基于隱馬爾可夫模型的語音識(shí)別系統(tǒng)
       10.5人工智能與語音識(shí)別
       10.6性能評(píng)價(jià)指標(biāo)
       10.7思考與復(fù)習(xí)題
       第11章說話人識(shí)別
       11.1說話人識(shí)別的原理
       11.2應(yīng)用VQ的說話人識(shí)別系統(tǒng)
       11.3應(yīng)用GMM的說話人識(shí)別系統(tǒng)
       11.4基于深度學(xué)習(xí)的說話人識(shí)別
       11.5總結(jié)與展望
       11.6思考與復(fù)習(xí)題
       第12章語音情感計(jì)算
       12.1情感的心理學(xué)理論
       12.2語音情感數(shù)據(jù)庫
       12.3情感的聲學(xué)特征分析
       12.4語音情感識(shí)別經(jīng)典算法
       12.5深度學(xué)習(xí)模型
       12.6語音情感計(jì)算的應(yīng)用與展望
       12.7思考與復(fù)習(xí)題
       第13章語音合成與轉(zhuǎn)換
       13.1幀合成技術(shù)
       13.2經(jīng)典語音合成算法
       13.3語音信號(hào)的變速和變調(diào)
       13.4基于深度學(xué)習(xí)的語音合成模型
       13.5總結(jié)與展望
       13.6思考與復(fù)習(xí)題
       第14章語音隱藏
       14.1信息隱藏基礎(chǔ)
       14.2語音信息隱藏算法
       14.3常用評(píng)價(jià)指標(biāo)
       14.4總結(jié)與展望
       14.5思考與復(fù)習(xí)題
       第15章助聽器聲信號(hào)處理
       15.1聽力損失與語音理解障礙
       15.2壓縮與響度補(bǔ)償
       15.3回聲抑制算法
       15.4降頻算法
       15.5總結(jié)與展望
       15.6思考與復(fù)習(xí)題
      

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