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目 录1

第1章数字语音信号处理概要1

1.1基于语音的信息传递2

1.2人类的语音生成和语音感知3

1.3语音生成模型5

1.4语音的合成与识别8

第2章语音分析合成的线性预测法11

2.1线性预测法12

2.2 PARCOR法17

2.2.1 PARCOR系数17

2.2.2用PARCOR系数构造的合成滤波器22

2.3 LSP法24

第3章语音分析合成的倒谱法29

3.1倒谱法30

3.2对数幅频近似滤波器33

3.3改进型倒谱法37

3.4无偏倒谱法41

3.4.1 对数周期图41

3.4.2 准同态法43

3.4.3对数频谱的无偏估计法43

第4章 语音的按规则合成和语音识别47

4.1语音的按规则合成48

4.1.1 基于规则的语音合成48

4.1.2语音生成过程的模型49

4.1.3 语音的按规则合成方法50

4.1.4 调音参数序列的生成51

4.1.5 声源参数序列的生成52

4.2基于DP匹配的语音识别53

4.2.1 单个单词语音的识别方法53

4.2.2 基于DP匹配的单词语音识别54

4.3基于HMM的语音识别59

4.3.1 HMM的基本结构59

4.3.2基于HMM的识别算法60

4.3.3 前向算法62

4.3.4前后向算法65

4.3.5 Viterbi算法66

4.3.6 HMM的参数估计67

4.3.7连续输出分布型HMM70

4.4连续语音的识别72

4.4.1 连续语音识别的方法72

4.4.2 基于二层DP匹配法的连续语音识别73

4.4.3 连续语音识别中语言的概率模型的利用76

4.5语音识别系统的非指定语者的识别78

4.5.1 非指定语者的识别方法78

4.5.2语者独立型语音识别系统79

4.5.3 语者适应型语音识别系统79

第5章数字图像处理概论81

5.1 图像与二维线性系统82

5.1.1 点扩展函数与线性空间不变系统82

5.1.2 二维系统与传递函数85

5.2.1 均匀性与各态历经性87

5.2图像及二维平面上的随机场87

5.2.2 相关函数与功率谱88

5.3图像的数字化91

5.3.1 图像的采样91

5.3.2 图像的量化93

5.4数字图像的二维线性模型95

5.4.1 图像的数学模型95

5.4.2 因果模型95

5.4.3 非因果模型101

第6章数字图像的增强与恢复105

6.1.1 基于灰度级变换的对比度增强106

6.1数字图像的增强106

6.1.2 图像的锐化115

6.1.3 图像的平滑处理115

6.1.4 图像的几何校正124

6.2边界检测与图像的二值化126

6.2.1 数字图像的边界检测126

6.2.2 数字图像的二值化132

6.2.3 二值图像的处理138

6.3数字图像的恢复144

6.3.1 基于二维FIR滤波器的图像恢复（Ⅰ）144

6.3.2 基于二维FIR滤波器的图像恢复（Ⅱ）147

6.3.3 基于二维维纳滤波器的图像恢复161

第7章数字图像的压缩169

7.1变换编码方式170

7.1.1 图像的正交展开170

7.1.2 二维沃尔什变换173

7.1.3 二维哈达玛变换176

7.1.4二维DFT178

7.1.5二维DCT（Ⅰ）181

7.1.6 维DCT（Ⅱ）190

7.1.7二维DCT（Ⅲ）203

7.2预测编码方式216

7.2.1 图像信号的预测216

7.2.2 预测编码方式的概念218

7.2.4 自适应预测编码方式221

7.2.3 δ调制方式221

第8章基于投影信息的数字图像重构223

8.1图像重构的基础224

8.2 CT图像的重构227

8.CT图像的高精度化232

8.3.1 基于扇型光束的检测232

8.3.2高频部分的恢复234

8.4三维图像的重构237

8.5δ函数与Hough变换242

8.5.1曲线图与Hough变换242

8.5.2点图与Hough变换244

参考文献247

索引255