语音识别入门书籍推荐

本人在做本科毕设时搜集了些资料，推荐给刚入门语音方面的同学。

一、《MATLAB数字信号处理》

作者：王彬、于丹、汪洋
第10章基于matlab的语音信号处理

二、《MATLAB扩展编程》

编者：何强、何英
第12章 MATLAB录音工具
第13章基于MATLAB的语音识别系统
13.1 语音识别简介
13.1.1 语音识别系统的分类
13.1.2 语音识别系统的基本构成
13.2 语音识别的参数
13.2.1 线性预测系数
13.2.2 线性预测倒谱系数
13.2.3 MFCC系数
13.2.4 完整的参数计算流程
13.3 特定人语音识别算法–DTW算法
13.3.1 DTW算法原理
13.3.2 DTW算法的实现
13.3.3 DTW的高效算法
13.4 非特定人语音识别算法—HMM
13.4.1 HMM的原理
13.4.2 前向概率和后向概率–HMM的输出概率计算
13.4.3 识别算法–Viterbi解码
13.4.4 HMM参数训练算法Baum-Welch
13.4.5 多观察序列的训练算法
13.4.6 HMM算法的MATLAB实现
13.5 其他形式的HMM

三、《数字语音处理及MATLAB仿真》

编者：张雪英
第1章绪论
第2章语音信号的数字模型
第3章语音信号的短时时域分析
第4章语音信号短时频域分析
第5章语音信号的同态处理
第6章语音信号线性预测分析
第7章矢量量化
第8章语音编码
第9章语音合成
第10章语音识别
10.1 概述
10.1.1 预处理
10.1.2 语音识别特征提取
10.1.3 语音识别方法
10.2 HMM基本原理及在语音识别中的应用
10.2.1 隐马尔可夫模型
10.2.2 隐马尔可夫模型的三个基本问题
10.2.3 隐马尔可夫模型用于语音识别
第11章语音增强

四、《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》（第2版）

作者：宋知用
这本书代码比较新也比较全
第1章语音的产生和感知
第2章语音信号的时域、频域特性和短时分析技术
第3章语音信号在其他变换域中的分析技术和特性
第4章语音信号的线性预测分析
第5章带噪语音和预处理
第6章语音端点的检测
第7章语音信号的减噪
第8章基音周期的估算方法
第9章共振峰的估算方法

五、《语音识别基本原理》

作者：[美]Lawrence_R._Rabiner
1、语音识别原理
2、语言信号的产生、感知及声学语言学特征
3、用于语言识别的信号处理和分析方法
4、模式对照技术
5、语音识别系统的设计与实现结果
6、隐马尔可夫模型(HMM)的理论应用

六、《Speech and Language Processing》

作者：[美]Daniel Jurafsky、James H.Martin.
经典之作，重点推荐！包括语音识别、自然语言处理等领域。目前第2版，网上已有第三版，加入了DNN介绍。

七、《解密复兴科技基于隐马尔科夫模型的时序分析方法》

作者：刘振亚，邓磊
第一部分基础知识
第一章极大似然估计法简介
第二章贝叶斯分析
第三章马尔科夫链
第四章混合分布和隐蔽马尔科夫模型
第五章隐蔽马尔科夫模型似然函数估计方法
第六章隐蔽马尔科夫模型应用与模型选择

八、《语音信号处理实验教程》

作者：梁瑞宇赵力魏昕
附有matlab代码，但代码年代久远，有些函数已不能用，可自己修改。
第2章语音信号处理基础实验
第3章语音信号分析实验
第4章语音信号特征提取实验
第5章语音增强实验
第10章语音识别实验
第11章说话人识别实验

九、《语音信号处理C++版》作者：梁瑞宇、赵力、王青云

用C++写上一本书实验

十、《实用语音识别基础》

作者:王炳锡、屈丹、彭煊
第3章语音信号处理方法：时域处理
第4章语音信号处理方法：时频处理
第5章语音信号处理方法：倒谱同态处理
第7章语音识别的预处理
第8章语音信号特征参数
第9章特征变换
第10章语音识别模型

十一、《语音增强(Speech Enhancement)》

作者:陈景东
第一章~第四章
第五章谱减法
第六章维纳滤波
第七章统计模型方法
第八章子空间算法
第九章噪声估计的常用算法
第十章:语音增强的性能评估

十二、《深度学习理论与实战：基础篇》与《深度学习理论与实战：提高篇》

作者:李理
这本书详细介绍经典的基于GMM-HMM的语音识别系统，包括基于 WFST 的解码器和 Kaldi 的用法。