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第一章 序论1

第二章声音的基本性质4

2.1 声音和语言4

2.2 听觉和声音5

2.3 声音形成的机理7

2.4 音素的音响性质11

2.5 声音的统计模型16

3.1 声音形成的音响理论21

第三章声音形成的数字模型21

3.2 线性分离等效电路模型23

3.3 声道内声波的传播模型24

3.4 声带振动模型和声音形成实体模型31

3.5 音调模型33

第四章在时域及频域中的声音处理37

4.1 声音信号的数字处理37

4.2 声音特征提取43

4.3 短时间自相关和频谱46

4.4 对数倒频谱51

4.5 数字滤波组合和零交叉数分析55

4.6 合成分析（A-b-S）57

4.7 声音信号编码58

4.8 分析合成系统的基本结构62

4.9 音调提取67

第五章线性预测分析70

5.1 线性预测分析原理70

5.2 线性预测分析的解法72

5.3 最优频谱推定法75

5.4 从预测残留误差中提取音源信息81

5.5 利用线性预测分析的声音分析合成系统85

5.6 PARCOR分析（部分自相关分析）86

5.7 PARCOR分析合成系统94

5.8 根据PARCOR分析推测声道断面积函数102

5.9 LSP分析105

5.10 LSP分析合成系统109

5.11 极零模型113

第六章声音波形编码116

6.1 时间域内的编码116

6.2 频率域内的编码129

6.3 分析合成系统与波形编码的组合136

6.4 矢量量化（VQ）149

6.5 编码方式评估155

第七章声音合成160

7.1 声音合成原理160

7.2 录音编辑方式的声音合成163

7.3 参量编辑方式的声音合成163

7.4 声道模拟及终端模拟合成方式165

7.5 规则合成方式的声音合成168

7.6 课文声音合成172

第八章声音识别177

8.1 声音识别原理177

8.2 声音区间检测181

8.3 频谱距离尺度182

8.4 单词声音识别系统的构成190

8.5 时间轴的归一化191

8.6 以音素为单位的单词声音识别198

8.7 单音节声音识别202

8.8 连续单词声音识别204

8.9 会话声音识别210

8.10 会话声音识别的实例214

8.11 普通讲话者单词声音识别220

8.12 个人声音差别的归一化和适应性225

第九章讲话者识别229

9.1 讲话者识别原理229

9.2 讲话者识别中所采用的特征230

9.3 讲话者识别的分类231

9.4 讲话者识别系统的结构232

9.5 识别错误率和讲话者数的关系235

9.6 特征参数的长时间变动和有效性评价236

9.7 发音内容依存型的讲话者识别系统239

9.8 发音内容独立型的讲话者鉴别系统242

第十章数字声音处理的今后课题246

10.1 声音合成的课题246

10.2 声音识别课题247

10.3 讲话者识别课题248

10.4 声音分析合成系统和编码的课题249

10.5 声音处理的共通性课题249