本书系统地介绍语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该学科领域取得的新进展。全书共分9章，其中第1章绪论，介绍语音信号处理及其发展过程。第2章介绍语音产生与人类听觉的机理，传统的线性语音产生模型，以及近年来刚刚兴起的非线性语音产生模型。第3章从语音信号的时域特征入手，引入时频分析的思想，并进一步阐述时频分析中短时傅里叶变换和小波变换在语音信号特征分析中的应用，最后对广泛使用的倒谱特征以及同态解卷积进行介绍。第4章介绍语音信号的线性预测原理、解法、几种推演方法以及线谱对分析法。第5章介绍语音编码的相关知识，包括语音的波形编码、线性预测编码、极低速率语音编码技术，以及相关编码器的性能指标和评测方法。第6章介绍语音识别的基本内容，从基于矢量量化的识别技术到动态时间归正的识别技术，再到隐马尔可夫模型的识别技术，从孤立词识别到连接词识别及连续语音识别技术，再到关键词检出技术，最后还介绍近年来兴起的一些语音识别应用技术，包括语言学模型的自适应、HTK应用以及Lattice结构和混淆网络等。第7章介绍说话人识别的基本原理，主要包括说话人的特征选取、说话人识别的主要方法，以及近年来备受关注的GMMUBM模型、开集说话人识别的规整技术等。第8章介绍近年来发展迅速的顽健语音识别技术，从影响语音识别性能的环境变化因素分析开始，介绍噪声环境下顽健语音识别技术，以及变异语音识别的技术。第9章介绍语音合成的基本原理、线性预测合成、共振峰合成以及汉语按规则合成，以及最近兴起的基于HMM合成技术等内容。 本书可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与电子系统等专业及学科的高年级本科生、研究生教材，也可供该领域的科研及工程技术人员参考。

语音信号处理以语音为研究对象，涉及模式识别、心理学、生理学、语言学、人工智能、模式识别等多项研究领域，甚至还涉及说话时表情、手势等人的体态语言信息。由于语音是人们在日常生活中的主要交流手段，因此语音信号处理在现代信息社会中占有重要地位。语音信号处理的研究工作最早可以追溯到19世纪70年代，在20世纪得到了长足的发展，并在20世纪90年代，随着IBM、Apple、AT&T、NTT等著名公司为语音识别的实用化开发投以巨资，语音信号处理技术的应用掀起了热潮。 　　近年来，随着语音信号处理技术的日益成熟，出现了新的基于语音识别的应用方向，如语音拨号、呼叫中心、移动设备中的嵌入式命令控制、发音学习，以及基于关键词检出的口语会话系统等。随着语音信号处理技术在实际生活中的应用，它已经被广泛地接受和使用。由于语音比其他形式的交互方式具有更多的优势，因此这项技术已经越来越贴近人们的生活。目前，语音信号处理技术处于蓬勃发展时期，不断有新的产品被研制开发，市场需求逐渐增加，具有良好的应用前景。同时，本领域不断出现一些新的技术，如HTK的使用、语音识别的Lattice结构、语言学模型的自适应技术、基于HMM的语音合成技术、开集说话人识别中拒识的处理、最新的基于听觉的音频编码技术等，本书再版的目的是将这些新的技术融合到原来的语音信号处理中，将该学科一些新的发展动态介绍给读者，希望读者在学术思想上受到一些启发。 　　本书的内容涉及作者承担的国家自然科学基金项目的部分研究成果。可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与电子系统等专业及学科的高年级本科生、研究生教材，也可供该领域的科研及工程技术人员...