語音與圖像的數(shù)字信號處理

第1章 數(shù)字語音信號處理概要
1?1 基于語音的信息傳遞
1?2 人類的語音生成和語音感知
1?3 語音生成模型
1?4 語音的合成與識別
第2章 語音分析合成的線性預測法
2?1 線性預測法
2?2 PARCOR法
2?2?1 PARCOR系數(shù)
2?2?2 用PARCOR系數(shù)構(gòu)造的合成濾波器
2?3 LSP法
第3章 語音分析合成的倒譜法
3?1 倒譜法
3?2 對數(shù)幅頻近似濾波器
3?3 改進型倒譜法
3?4 無偏倒譜法
3?4?1 對數(shù)周期圖
3?4?2 準同態(tài)法
3?4?3 對數(shù)頻譜的無偏估計法
第4章 語音的按規(guī)則合成和語音識別
4?1 語音的按規(guī)則合成
4?1?1 基于規(guī)則的語音合成
4?1?2 語音生成過程的模型
4?1?3 語音的按規(guī)則合成方法
4?1?4 調(diào)音參數(shù)序列的生成
4?1?5 聲源參數(shù)序列的生成
4?2 基于DP匹配的語音識別
4?2?1 單個單詞語音的識別方法
4?2?2 基于DP匹配的單詞語音識別
4?3 基于HMM的語音識別
4?3?1 HMM的基本結(jié)構(gòu)
4?3?2 基于HMM的識別算法
4?3?3 前向算法
4?3?4 前后向算法
4?3?5 Viterbi算法
4?3?6 HMM的參數(shù)估計
4?3?7 連續(xù)輸出分布型HMM
4?4 連續(xù)語音的識別
4?4?1 連續(xù)語音識別的方法
4?4?2 基于二層DP匹配法的連續(xù)語音識別
4?4?3 連續(xù)語音識別中語言的概率模型的利用
4?5 語音識別系統(tǒng)的非指定語者的識別
4?5?1 非指定語者的識別方法
4?5?2 語者獨立型語音識別系統(tǒng)
4?5?3 語者適應(yīng)型語音識別系統(tǒng)
第5章 數(shù)字圖像處理概論
5?1 圖像與二維線性系統(tǒng)
5?1?1 點擴展函數(shù)與線性空間不交系統(tǒng)
5?1?2 二維系統(tǒng)與傳遞函數(shù)
5?2 圖像及二維平面上的隨機場
5?2?1 均勻性與各態(tài)歷經(jīng)性
5?2?2 相關(guān)函數(shù)與功率譜
5?3 圖像的數(shù)字化
5?3?1 圖像的采樣
5?3?2 圖像的量化
5?4 數(shù)字圖像的二維線性模型
5?4?1 圖像的數(shù)學模型
5?4?2 因果模型
5?4?3 非因果模型
第6章 數(shù)字圖像的增強與恢復
6?1 數(shù)字圖像的增強
6?1?1 基于灰度級變換的對比度增強
6?1?2 圖像的銳化
6?1?3 圖像的平滑處理
6?1?4 圖像的幾何校正
6?2 邊界檢測與圖像的二值化
6?2?1 數(shù)字圖像的邊界檢測
6?2?2 數(shù)字圖像的二值化
6?2?3 二值圖像的處理
6?3 數(shù)字圖像的恢復
6?3?1 基于二維FIR濾波器的圖像恢復(Ⅰ)
6?3?2 基于二維FIR濾波器的圖像恢復(Ⅱ)
6?3?3 基于二維維納濾波器的圖像恢復
第7章 數(shù)字圖像的壓縮
7?1 變換編碼方式
7?1?1 圖像的正交展開
7?1?2 二維沃爾什交換
7?1?3 二維哈達瑪變換
7?1?4 二維DFT
7?1?5 二維DCT(Ⅰ)
7?1?6 二維DCT(Ⅱ)
7?1?7 二維DCT(Ⅲ)
7?2 預測編碼方式
7?2?1 圖像信號的預測
7?2?2 預測編碼方式的概念
7?2?3 δ調(diào)制方式
7?2?4 自適應(yīng)預測編碼方式
第8章 基于投影信息的數(shù)字圖像重構(gòu)
8?1 圖像重構(gòu)的基礎(chǔ)
8?2 CT圖像的重構(gòu)
8?3 CT圖像的高精度化
8?3?1 基于扇型光束的檢測
8?3?2 高頻部分的恢復
8?4 三維圖像的重構(gòu)
8?5 δ函數(shù)與Hough變換
8?5?1 曲線圖與Hough變換
8?5?2 點圖與Hough變換
參考文獻
索引