前言
語(yǔ)音信號(hào)處理是以語(yǔ)音語(yǔ)言學(xué)和數(shù)字信號(hào)處理為基礎(chǔ)而形成的一門(mén)涉及面很廣的綜合性學(xué)科，它與心理學(xué)、生理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、通信與信息科學(xué)以及模式識(shí)別和人工智能等學(xué)科都有著非常密切的關(guān)系。近年來(lái)，伴隨著深度學(xué)習(xí)、高性能運(yùn)算平臺(tái)和大數(shù)據(jù)的發(fā)展，智能語(yǔ)音技術(shù)的研發(fā)瓶頸紛紛被突破，已成為人工智能產(chǎn)業(yè)鏈上的關(guān)鍵一環(huán)，深深地吸引廣大科學(xué)工作者不斷進(jìn)行研究和探討。
本書(shū)較全面地反映了現(xiàn)代語(yǔ)音信號(hào)處理的主要內(nèi)容和發(fā)展方向，主要面向電子信息類(lèi)、自動(dòng)化類(lèi)、計(jì)算機(jī)類(lèi)等學(xué)科有關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生，也可以作為從事語(yǔ)音信號(hào)處理這一領(lǐng)域技術(shù)人員的參考用書(shū)。因此，本書(shū)在內(nèi)容上強(qiáng)調(diào)基本概念和基本理論方法的掌握，并突出各部分的相互聯(lián)系。此外，考慮到語(yǔ)音信號(hào)處理的實(shí)用性很強(qiáng)，以及當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展，本書(shū)在介紹基本理論和基本算法的基礎(chǔ)上，給出了相應(yīng)的Python代碼，使學(xué)習(xí)人員可以邊學(xué)習(xí)理論邊實(shí)踐，有助于知識(shí)的理解和記憶。
本書(shū)的參考學(xué)時(shí)為本科生32學(xué)時(shí)、研究生40學(xué)時(shí)，可以根據(jù)不同的教學(xué)要求對(duì)內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)取舍，靈活安排授課學(xué)時(shí)數(shù)。全書(shū)分為15章，具體內(nèi)容如下。
第1章簡(jiǎn)要介紹了語(yǔ)音信號(hào)處理的發(fā)展歷程、當(dāng)前的主要研究方向、人工智能與語(yǔ)音處理的聯(lián)系，以及本書(shū)的章節(jié)安排情況。
第2章介紹了語(yǔ)音信號(hào)處理的基礎(chǔ)知識(shí)，包括語(yǔ)音的產(chǎn)生與感知、語(yǔ)音信號(hào)產(chǎn)生的數(shù)學(xué)模型、語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字化和語(yǔ)音信號(hào)的基本表征方法等。
第3章介紹了語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理方法（包括分幀與加窗、消除趨勢(shì)項(xiàng)和直流分量、預(yù)加重和去加重）以及4種語(yǔ)音信號(hào)的基本分析方法，包括時(shí)域分析、頻域分析、倒譜分析和線性預(yù)測(cè)分析。
第4章介紹了3種語(yǔ)音信號(hào)的特征提取技術(shù)，包括端點(diǎn)檢測(cè)、基音周期估計(jì)和共振峰估計(jì)。其中，端點(diǎn)檢測(cè)算法包括雙門(mén)限法、自相關(guān)法、譜熵法和比例法；基音周期估計(jì)算法包括自相關(guān)法、倒譜法以及后處理方法；共振峰估計(jì)算法包括倒譜分析法和線性預(yù)測(cè)法。
第5章介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)，包括神經(jīng)元的構(gòu)成、誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄒ约?種典型的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，即前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
第6章介紹了語(yǔ)音增強(qiáng)的基本原理和典型算法。首先介紹了人耳感知特性、語(yǔ)音與噪聲特性和語(yǔ)音質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，然后依次介紹了3種語(yǔ)音增強(qiáng)算法：譜減法、維納濾波和基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)音增強(qiáng)方法。
第7章介紹了回聲消除的基本原理和典型算法。首先介紹了回聲消除的基本模型以及性能的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，然后依次介紹5種回聲消除算法，后介紹了嘯叫檢測(cè)與抑制方法。
第8章介紹了聲源定位的基本原理。依次介紹了雙耳聽(tīng)覺(jué)定位原理及方法和3種基于傳聲器陣列的聲源定位方法，即基于輸出功率的可控波束形成算法、基于到達(dá)時(shí)間差的定位算法和基于高分辨率譜估計(jì)的定位算法。此外，還介紹了傳聲器陣列模型以及可用于聲源定位研究的房間回響模型。
第9章介紹了波束形成技術(shù)的基本原理和典型算法。首先介紹了波束形成的基本理論，然后分別介紹了幾種經(jīng)典的波束形成器和自適應(yīng)波束形成，后介紹了幾種后置濾波算法。
第10章介紹了語(yǔ)音識(shí)別算法。首先介紹了語(yǔ)音識(shí)別原理與系統(tǒng)構(gòu)成，接著介紹了基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)和基于隱馬爾可夫模型的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，然后介紹了基于人工智能的語(yǔ)音識(shí)別的相關(guān)知識(shí)，后介紹了語(yǔ)音識(shí)別算法的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)。
第11章介紹了說(shuō)話人識(shí)別算法。首先介紹了說(shuō)話人識(shí)別的原理，然后介紹了兩種典型的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)，分別是基于VQ的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)和基于GMM的說(shuō)話人識(shí)別系統(tǒng)。接著介紹了基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話人識(shí)別的相關(guān)知識(shí)，包括兩種經(jīng)典的基于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)話人識(shí)別算法，后，介紹了說(shuō)話人識(shí)別的研究難點(diǎn)。
第12章介紹了語(yǔ)音信號(hào)中的情感信息處理的基本原理。首先介紹了情感理論和語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)的建立方法，然后介紹了一些常用的語(yǔ)音情感特征及其提取算法，接著介紹了兩種語(yǔ)音情感識(shí)別算法，包括K近鄰分類(lèi)器和支持向量機(jī)。后介紹了基于深度學(xué)習(xí)的情感識(shí)別算法，并對(duì)未來(lái)的研究進(jìn)行了展望。
第13章介紹了語(yǔ)音合成與轉(zhuǎn)換的基本原理。首先介紹了幀合成技術(shù)，然后介紹了3種語(yǔ)音合成算法，包括線性預(yù)測(cè)合成法、共振峰合成法和基音同步疊加技術(shù)，接著介紹了語(yǔ)音信號(hào)的變速和變調(diào)的原理和實(shí)現(xiàn)方法，后介紹了3種基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)言合成模型。
第14章介紹了語(yǔ)音隱藏的基本原理。首先介紹了信息隱藏的基礎(chǔ)理論，然后介紹了兩種語(yǔ)音信息隱藏算法：低比特位編碼法和回聲隱藏算法，后介紹了算法的常用評(píng)價(jià)指標(biāo)以及未來(lái)的研究方向。
第15章介紹了助聽(tīng)器聲信號(hào)處理的相關(guān)知識(shí)。首先介紹了聽(tīng)力損失與語(yǔ)言理解障礙的關(guān)系，然后介紹了與助聽(tīng)器相關(guān)的三種關(guān)鍵算法：多通道響度補(bǔ)償算法、回聲抑制算法以及降頻算法，后對(duì)未來(lái)的研究方向進(jìn)行了展望。
附錄提供了PyCharm軟件的快速使用教程，并對(duì)文中常用的Python庫(kù)進(jìn)行了說(shuō)明。
本書(shū)主要由梁瑞宇、王青云、謝躍和唐閨臣編著，并由梁瑞宇統(tǒng)稿。本書(shū)被列入2020年江蘇省高等學(xué)校重點(diǎn)教材建設(shè)計(jì)劃（蘇高教會(huì)［2020］39號(hào)）。編者參考和引用了一些學(xué)者的研究成果，具體見(jiàn)參考文獻(xiàn)。在此，編者向這些文獻(xiàn)的著作者表示敬意和感謝。同時(shí)，本書(shū)的出版得到了東南大學(xué)趙力教授的悉心指導(dǎo)，同時(shí)誠(chéng)摯感謝給予此書(shū)指導(dǎo)和幫助的老師以及東南大學(xué)團(tuán)隊(duì)的碩士研究生。
語(yǔ)音信號(hào)處理是一門(mén)理論性強(qiáng)、實(shí)用面廣、內(nèi)容新、難度大的交叉學(xué)科，同時(shí)這門(mén)學(xué)科又處于快速發(fā)展之中，盡管編者在編寫(xiě)過(guò)程中始終注重理論緊密聯(lián)系實(shí)際，力求以盡可能簡(jiǎn)明、通俗的語(yǔ)言，深入淺出、通俗易懂地將這門(mén)學(xué)科介紹給讀者，但因水平有限、時(shí)間較倉(cāng)促，書(shū)中疏漏與不妥之處在所難免，敬請(qǐng)廣大讀者批評(píng)指正。