本书介绍了语音信号处理的基础、原理、方法和应用，以及该学科领域近年来取得的一些新成果、新进展及新技术。全书共分十二章。内容包括：绪论；语音信号处理的基础知识；语音信号的分析技术；语音信号的矢量量化；隐马尔可夫模型技术；神经网络在语音信号处理中的应用；语音编码；语音合成；语音识别；说话人识别和语种辨识技术；语音信号的情感信息处理技术；语音增强技术。本书不仅可作为高等院校通信与信息专业的教材，还可供从事信号与信息处理、通信、自动控制、模式识别以及计算机科学等领域的科研人员参考。
适读人群 ：信号与信息处理、电路与系统、通信与电子工程、模式识别与人工智能、计算机信息处理等
★本书根据作者多年教学及科研实践的体会，跟踪语音信号处理的发展动态，并参考近几年来相关文献，概括地描述了语音信号处理和应用所涉及的各个分支。
★教材注重理论紧密联系实际，不仅有基础理论，而且还有基本原理和实际系统应用，可读性好，可教性高。
★全书结构按照由浅入深、循序渐进的教学思想写作，内容全面生动，深入浅出，引导学生从掌握基本原理到领会具体应用技术，系统全面地学习语音信号处理与应用的重要环节。
前 言
本书是根据机械工业出版社高等院校通信与信息专业规划教材出版规划，由通信与信息专业规划教材编审委员会编审、推荐出版的。自从2009年3月第2版出版以来，时间已过去了近6个年头。6年来，本学科领域的理论与实践研究迅速发展，分析方法不断更新，技术应用范围日益扩展，对本教材的内容的更新和结构体系的进一步完善提出了更高的要求。面对这一情况，我们结合教学实践，在广泛听取从事本课程教学和研究的教师与学术专家意见的基础上，逐步明确了编写本书第3版的追求目标：即在相对稳定中力求变革，处理好经典理论的论述与最新技术的相互融合。正是在这样的指导思想下，编者对第2版教材进行了修订、补充和更新。
新版教材力求系统地反映语音信号处理的基本原理与方法，以及近年来该领域的新进展和新技术；突出基本概念、原理、方法、应用、研究现状及学科发展趋势。在结构上，按照基础、分析、处理、应用的顺序组织材料，从最经典的技术与应用逐步过渡到最新、最热门的技术与应用中，使之既能满足教学需要，又反映出本学科领域近年来发展的新成果。
第3版教材与第2版相比，除了增减了部分章节以外，基本保持了原作风貌，认真修订了第2版中的部分错误和疏漏。根据作者多年来给本科生和硕士研究生讲授“语音信号处理”课程的体会，做了两个主要的改变。首先，在结构上，将第2版教材中的矢量量化、隐马尔可夫模型和神经网络等章节中较为零散、繁杂的内容进行了适当删减，最终合并成一章，这样可以将后续语音信号处理技术与应用中用到的相关理论在这一章中进行集中介绍，从而更加突出后续内容。其次，增加了一些现在较流行的内容，如语音信号的情感处理、语音隐藏、声源定位等方向中出现的新方法和新应用场景等。
本书主要面向信号与信息处理、电路与系统、通信与电子工程、模式识别与人工智能、计算机信息处理等学科有关专业的本科高年级学生和研究生，也可以作为从事语音信号处理这一领域科研工作的技术人员的参考书。
本书的参考学时为本科生32学时、研究生40学时，可以根据不同的教学要求对其内容进行适当取舍，灵活安排讲课学时数。
本书由赵力、梁瑞宇、魏昕、奚言编写。本书的出版得到了江苏高校品牌专业建设工程项目PPZY2015A035的资助。作者参考和引用了一些学者的研究成果、著作和论文，具体出处见参考文献。在此，作者向这些文献的著作者表示敬意和感谢。
语音信号处理是一门理论性强、实用面广、内容新、难度大的交叉学科，同时这门学科又处于快速发展之中，尽管作者在编写过程中始终注重理论紧密联系实际，力求以尽可能简明、通俗的语言，深入浅出地将这门学科介绍给读者，但因作者水平有限，缺点错误在所难免，敬请广大读者批评指正。
为配合本书教学，本书配套了《语音信号处理实验教程》（书号：978-7-111-53071-8），以方便教师根据主教材来合理地组织实验教学，加深学生对所学知识的理解。
2015年5月作者
第1章 绪论
第2章 语音信号处理的基础知识
2.1 语音发音及感知系统
2.2 语音信号生成的数学模型
2.3语音基本概念与参数
2.4 语音信号的数字化和预处理
2.5 语音信号处理的应用
2.6 思考与复习题
第3章 语音信号处理常用算法
3.1 矢量量化
3.2隐马尔可夫模型（HMM）
3.3 神经网络
3.4 思考与复习题
第4章 语音信号分析
4.1 概述
4.2 语音分帧
4.3 语音信号的时域分析
4.4 语音信号的频域分析
4.5 语音信号的倒谱分析
4.6 语音信号的线性预测分析
4.7语音信号的小波分析
4.8 思考与复习题
第5章 语音信号特征提取技术
5.1 概述
5.2 端点检测
5.3 基音周期估计
5.4 共振峰估计
5.5 思考与复习题
第6章 语音增强
6.1 概述
6.2 语音特性、人耳感知特性及噪声特性
6.3 滤波器法
6.4 相关特征法
6.5 非线性处理法
6.6 减谱法
6.7 Weiner滤波法
6.8 思考与复习题
第7章 语音编码
7.1 概 述
7.2 语音编码的评价指标
7.3 语音信号的波形编码
7.4 语音信号的参数编码
7.5语音信号的混合编码
7.6 思考与复习题
第8章 语音合成与转换
8.1 概述
8.2 语音合成算法
8.3 文语转换系统（TTS）
8.4 常用语音转换的方法
8.5 语音转换的研究方向
8.6 思考与复习题
第9章 语音识别
9.1 概述
9.2 语音识别原理和识别系统的组成
9.3 孤立字（词）识别系统
9.4 连续语音识别系统的性能评测
9.5 思考与复习题
第10章 说话人识别
10.1 概 述
10.2 说话人识别方法和系统结构
10.3 应用VQ的说话人识别系统
10.4 应用DTW的说话人确认系统
10.5 应用HMM的说话人识别系统
10.6 应用GMM的说话人识别系统
10.7 尚需进一步探索的研究课题
10.8 思考与复习题
第11章 语音信号情感处理
11.1 概述
11.2 情感理论与情感诱发实验
11.3 情感的声学特征分析
11.4 实用语音情感的识别算法研究
11.4.3 高斯混合模型的基本原理
11.5 跨语言的语音情感识别
11.6 应用与展望
11.7 思考与复习题
第12章 语音隐藏
12.1 概述
12.2 国内外研究现状及存在的问题
12.3 语音信息隐藏基础
12.4 常用评价指标
12.5 基本语音信息隐藏算法
12.6 总结与展望
12.7 思考与复习题
第13章 声源定位
13.1 概述
13.2 双耳听觉定位原理及方法
13.3 麦克风阵列模型
13.4 基于麦克风阵列的声源定位方法分类
13.5 总结与展望
13.6 思考与复习题
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