本书阐述了语音信号处理的基本理论，并基于MATLAB软件介绍了语音信号处理的实现方法和关键技术。本书共分13章，内容包括：MATLAB基础教程、语音信号处理基础实验、语音信号分析实验、语音信号特征提取实验等。

高等院校通信与信息专业师生，从事语音信号处理等领域的工程技术人员

前言
章MATLAB基础教程
1.1MATLAB简介
1.2MATLAB数值计算
1.3MATLAB绘图功能
1.4MATLAB的特殊图形绘制
1.5MATLAB程序设计
第2章语音信号处理基础实验
2.1语音采集与读写实验
2.2语音编辑实验
2.3声强与响度实验
2.4语音信号生成的数学模型
2.5语音信号的预处理
第3章语音信号分析实验
3.1语音分帧与加窗
3.2短时时域分析
3.3短时频域分析
3.4倒谱分析与MFCC系数
3.5线性预测分析
3.6线谱对转换实验
第4章语音信号特征提取实验
4.1语音端点检测实验
4.2基音周期检测实验
4.3共振峰估计实验
第5章语音增强实验
5.1基于自适应滤波器法的语音降噪实验
5.2基于谱减法的语音降噪实验
5.3基于维纳滤波的语音降噪实验
5.4基于小波分解的语音降噪实验
第6章语音编码实验
6.1PCM编解码实验
6.2LPC编解码实验
6.3ADPCM编解码实验
第7章语音合成与转换实验
7.1帧合并实验
7.2基于线性预测的语音合成实验
7.3基于共振峰检测和基音参数的语音合成实验
7.4语音信号的变调与变速实验
第8章语音隐藏实验
8.1LSB语音信息隐藏实验
8.2回声法语音信息隐藏实验
第9章声源定位实验
9.1简单房间回响模型
9.2基于广义互相关的声源定位实验
9.3基于空间谱估计的声源定位实验
0章语音识别实验
10.1基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别实验
10.2基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别实验
1章说话人识别实验
11.1基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验
11.2基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别实验
2章语音情感识别实验
12.1基于K近邻分类算法的语音情感识别实验
12.2基于神经网络的语音情感识别
12.3基于支持向量机的语音情感识别
12.4基于特征降维的语音情感识别
3章实用语音信号处理平台
13.1基于MFC的语音信号处理软件平台
13.2基于嵌入式Linux的音频驱动程序移植
13.3实时语音信号处理硬件平台