职称：教授
单位：江苏高等继续教育智慧教育平台
部门：南京工程学院
职位：系主任
语音信号处理技术及应用
主讲教师：梁瑞宇，赵小燕，谢跃
教师团队：共3位
- 梁瑞宇
- 赵小燕
- 谢跃
| 学校： | 南京工程学院 |
| 开课院系： | 通信与人工智能学院 |
| 课程编号： | ZJ0381343 |
| 学分： | 2.5 |
| 课时： | 36 |
课程介绍
以立德树人为根本，根据学校“高水平应用型人才培养”办学定位和“学以致用”的教学理念，依托学院国家和省一流专业，本课程旨在以学生为主体，摸索《语音信号处理技术及应用》教学新模式。课程目前共分15个部分，分为课程简介、语音信号处理基础知识、语音信号分析方法、语音特征提取技术、神经网络与深度学习、十个语音相关应用以及学生成果交流。其中，学生成果交流部分以翻转课堂的形式体现了以学生为主体的教学理念。课程选用课题组自编的江苏省十三五重点教材《现代语音信号处理（Python版）》，并配备大量的案例源码（网址：https://gitee.com/liangrytanggc/python-book-code），培养学生的工程素养。课程以工程实践和学科前沿为抓手，融入能力培养、课程思政和产学研三要素，灵活应用多种教学模式，努力打造新工科教学范例。
教师团队
课程章节
参考教材
《现代语音信号处理（Python版）》（“十三五”江苏省高等学校重点教材），梁瑞宇等编著，机械工业出版社，2021年。配套代码：https://gitee.com/liangrytanggc/python-book-code
《语音信号处理实验教程》，梁瑞宇等编著，机械工业出版社，2016年。配套代码：https://gitee.com/liangrytanggc/matlabbook-code
《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》，宋知用编著，北京航空航天大学出版社，2013年。
《数字语音处理及MATLAB仿真》，张雪英编著，电子工业出版社，2010年。
教学资源
| 课程章节 | | 文件类型 | | 修改时间 | | 大小 | | 备注 | |
| 1.1 研究意义 |
视频
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2024-10-27 | 58.43MB | ||
| 1.2 发展历史 |
视频
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2024-10-27 | 55.55MB | ||
| 1.3 研究方向 |
视频
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2024-10-27 | 15.83MB | ||
| 1.3.1 声学前端 |
视频
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2024-10-27 | 132.48MB | ||
| 1.3.2 后端处理 |
视频
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2024-10-27 | 80.88MB | ||
| 1.3.3 其他研究 |
视频
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2024-10-27 | 116.29MB | ||
| 1.4 智能语音 |
视频
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2024-10-27 | 52.66MB | ||
| 2.1 概述 |
视频
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2024-10-27 | 4.40MB | ||
| 2.2.1 人类发音系统 |
视频
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2024-10-27 | 23.04MB | ||
| 2.2.2 人类听觉系统 |
视频
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2024-10-27 | 10.64MB | ||
| 2.2.3 说话过程 |
视频
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2024-10-27 | 10.19MB | ||
| 2.2.4 听觉感知特性 |
视频
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2024-10-27 | 21.11MB | ||
| 2.3 语音产生的数学模型 |
视频
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2024-10-27 | 40.41MB | ||
| 2.4 语音信号的数字化 |
视频
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2024-10-27 | 5.56MB | ||
| 2.5 语音信号的表征 |
视频
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2024-10-27 | 53.25MB | ||
| 3.1 概述 |
视频
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2024-10-27 | 7.38MB | ||
| 3.2 语音信号预处理 |
视频
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2024-10-27 | 62.42MB | ||
| 3.3 语音信号的时域分析 |
视频
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2024-10-27 | 37.67MB | ||
| 3.4 语音信号的频域分析 |
视频
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2024-10-27 | 21.86MB | ||
| 3.5 语音信号的倒谱分析 |
视频
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2024-10-27 | 59.67MB | ||
| 3.6 语音信号的线性预测分析 |
视频
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2024-10-27 | 57.09MB | ||
| 4.1 概述 |
视频
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2024-10-27 | 6.28MB | ||
| 4.2 端点检测 |
视频
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2024-10-27 | 43.24MB | ||
| 4.3 基音周期估计 |
视频
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2024-10-27 | 40.96MB | ||
| 4.4 共振峰估计 |
视频
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2024-10-27 | 43.65MB | ||
| 5.1 前馈神经网络 |
视频
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2024-10-28 | 26.44MB | ||
| 5.2 卷积神经网络 |
视频
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2024-10-28 | 29.90MB | ||
| 5.3 循环神经网络 |
视频
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2024-10-28 | 24.58MB | ||
| 5.4 总结与展望 |
视频
.mp4
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2024-10-29 | 24.82MB | ||
| 6.1 研究背景 |
视频
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2024-10-28 | 36.48MB | ||
| 6.2.1 谱减法 |
视频
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2024-10-28 | 49.75MB | ||
| 6.2.2 维纳滤波法 |
视频
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2024-10-28 | 55.12MB | ||
| 6.3.1 研究概述 |
视频
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2024-10-28 | 53.39MB | ||
| 6.3.2 RNNNoise |
视频
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2024-10-28 | 31.88MB | ||
| 6.4 研究展望 |
视频
.mp4
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2024-10-28 | 4.81MB | ||
| 7.1 研究概述 |
视频
.mp4
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2024-10-28 | 68.30MB | ||
| 7.2.1 LMS算法 |
视频
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2024-10-28 | 76.41MB | ||
| 7.3 啸叫抑制 |
视频
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2024-10-28 | 62.26MB | ||
| 7.4 展望与总结 |
视频
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2024-10-28 | 14.79MB | ||
| 8.1 研究背景 |
视频
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|
2024-11-23 | 44.51MB | ||
| 8.2 双耳听觉定位 |
视频
.mp4
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2024-10-28 | 33.53MB | ||
| 8.3 麦克风阵列方法 |
视频
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2024-10-29 | 206.65MB | ||
| 8.4 研究展望 |
视频
.mp4
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2024-10-29 | 11.15MB | ||
| 9.1 研究概述 |
视频
.mp4
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2024-11-23 | 40.28MB | ||
| 9.2.1 DTW算法 |
视频
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2024-10-28 | 47.61MB | ||
| 9.2.2 HMM算法 |
视频
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2024-10-28 | 218.86MB | ||
| 9.3 总结与展望 |
视频
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2024-10-29 | 26.42MB | ||
| 10.1 研究概述 |
视频
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|
2024-10-28 | 62.01MB | ||
|
文档
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2024-10-28 | 30.55MB | |||
| 10.2.1 VQ算法 |
视频
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2024-10-28 | 71.40MB | ||
| 10.2.2 GMM算法 |
视频
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2024-10-28 | 53.86MB | ||
| 10.3 总结与展望 |
视频
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2024-10-29 | 23.27MB | ||
| 11.1 研究概述 |
视频
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2024-10-28 | 110.96MB | ||
| 11.2 情感特征 |
视频
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2024-10-28 | 123.17MB | ||
| 11.3 经典算法 |
视频
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2024-10-28 | 77.49MB | ||
| 12.1 研究概述 |
视频
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2024-10-28 | 248.03MB | ||
| 12.2 经典算法 |
视频
.mp4
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2024-10-28 | 215.09MB | ||
| 12.3 变调变速 |
视频
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2024-10-28 | 75.91MB | ||
| 12.4 智能算法 |
视频
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2024-10-28 | 46.31MB | ||
| 12.5 研究展望 |
视频
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2024-10-28 | 3.78MB | ||
| 13.1 研究概述 |
视频
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2024-10-28 | 158.76MB | ||
| 13.2 经典算法 |
视频
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2024-10-28 | 143.69MB | ||
| 13.3 评价指标 |
视频
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2024-10-28 | 56.60MB | ||
| 13.4 研究展望 |
视频
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2024-10-28 | 6.05MB | ||
| 14.1 研究背景与意义 |
视频
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2024-10-28 | 164.15MB | ||
| 14.2 听损与理解障碍 |
视频
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2024-10-28 | 138.53MB | ||
| 14.3 压缩与响度补偿 |
视频
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2024-10-28 | 272.67MB | ||
| 14.4 其他算法与展望 |
视频
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2024-10-28 | 89.14MB | ||
| 15.1 论文的写法 |
视频
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2024-10-28 | 96.53MB | ||
| 15.2 专利的写法 |
视频
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2024-10-28 | 34.86MB | ||
| 15.3 软著的写法 |
视频
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2024-10-28 | 19.51MB |
视频