MATLAB中文论坛信号处理版资深版主的倾情之作，语音信号处理领域的大手笔。作者宋知用，中科院从事信号处理的相关研究工作30余年，在信号、语音方面颇有建树，可以说在中国，没有人比宋老师和他的同事们更早从事信号处理方面的工作。北京航空航天大学出版社出版了这本饱含宋老师30多年工作经验的书，可谓是不可多得的资源。

设计 QMF 滤波器组的分析和合成滤波器

宋知用著MATLAB在语音信号分析与合成中的应用随书程序

数字语音处理的作业，应用LPC分析元音音素的共振峰，并且利用不同样本的预测系数和误差函数合成音效，附音频和代码文件，仅供参考。 线性预测(Linear Prediction COding, LPC)可及精确地估计语音参数，其基本思想是一个语音的取样可用过去若干语音取样的线性组合来逼近。通过使得实际语音取样与LPC取样间差值的平方和最小，即进行LMS逼近，可决定唯一的一组预测系数。而他们就是线性组合中的加权系数。LPC用于语音信号处理，不仅有预测功能，而且提供了一个非常好的声道模型。利用其参数可以做很多如降低传输码率、解混响等。线性分析预测参数包括LPC、PARCOR以及LSP参数等多种

利用MATLAB GUI平台,设计了一个音乐分析与合成综合演示系统。用户通过简单的鼠标点击操作,就可以实现音乐载入、波形显示、频域分析、音乐合成以及音频播放等一系列功能。该演示系统可以让用户更直观地理解音乐信号分析与合成的基本原理,激发对音频信号分析和处理的兴趣。

共407页，不是试读的版本，PDF高清。 本书介绍语音信号分析和合成处理的基础、原理、方法和应用。全书共10章，具体内容如下： 第1章介绍语音信号处理的基础知识，如发音器官与听觉器官、语音信号的数学模型和语音信号感知特性等。 第2章和笫3章介绍语音信号特征分析的基本处理技术，包括时域分析、频域分析、同态分析、DCT和MFCC分析、小波和小波包变换的分析以及EMD分析等方法。 第4章介绍线性预测分析方法。介绍了线性预测的模型、方程的建立、线性预测的自相关和自协方差解、线性预测的格型法解、由线性预测导出的其他参数和线谱对分析法等。 第5章介绍了带噪语音信号及预处理。介绍了信噪比的概念和带噪语音信号的产生，以及最小二乘法消除趋势项，和数字滤波等。 第6章介绍语音端点的检测方法。首先从能量和过零率导出通用的双门限单参数和双参数的端点检测，接着介绍相关法、方差法、谱距离法、谱熵法、能零比和能熵比法、小波变换和EMD分解法等的端点检测，最后给出在低信噪比下端点检测的方法。 第7章介绍语音信号的减噪。介绍了利用自适应滤波器减噪、基本谱减法和改进谱减法的减噪，以及维纳滤波减噪等方法。 第8章介绍语音信号的基音检测技术。首先介绍了在基音检测中的端点检测和预滤波，接着分别介绍了倒谱法、自相关法、平均幅度差函数法和线性预测等方法的基音检测。这些方法中虽在基音检测后都进行了平滑处理，但在基音周期中都会有野点发生。作者提出了主体延伸的基音检测方法，并详细说明了该方法的原理和处理步骤，改善了基音检测的结果。在本章的最后介绍了带噪语音的基音检测技术。 第9章介绍语音的共振峰检测。首先介绍了在共振峰检测中的预加重和端点检测，接着介绍了倒谱法和线性预测法的共振峰检测，并在线性预测的基础上进一步介绍了简单LPC和改进的LPC对连续语音的共振峰检测。在本章最后介绍了HHT法的共振峰检测。 第10章介绍语音信号的合成算法。首先介绍了数据接叠的三种方法，在此基础上介绍了频谱参数的语音合成、线性预测系数和预测误差的语音合成、线性预测系数和基音参数的语音合成、基音和共振峰的语音合成。通过合成技术又介绍了语音信号的变速和变调算法，最后介绍了波形拼接合成技术以及时域基音同步叠加(TDPSOLA)的合成方法。

用matlab语言描述一些音频信号处理理论，有 语音信号时频域分析，倒谱分析，线性预测分析

matlab在语音信号分析与合成中的应用，书的pdf形式，仅供参考

数字语音处理的作业，应用LPC分析元音音素的共振峰，并且利用不同样本的预测系数和误差函数合成音效，附音频和代码文件，仅供参考。

《MATLAB在语音信号分析和合成中的应用》MATLAB程序