（01）张刚，张雪英.语音处理与编码，兵器工业出版社，2000

（02）易克初,语音信号处理． 哈尔滨工业大学出版社，2002

（03）韩纪庆张磊 郑铁然. 语音信号处理，清华大学出版社，2004

（04）胡光书.数字信号处理理论、算法与实现，清华大学出版社，2012

（05）(美)奥本海姆，（美）谢弗，（美）巴克　著，刘树棠，黄建国.. 离散时间信号处理（第2版），西安交通大学出版社，2001

（06）(美)夸特尔瑞（Quatieri,T.F.）著，赵胜辉等译. 离散时间语音信号处理（原理与应用）电子工业出版社，2004

（07）(美)L.R.拉宾纳，（美）R.W.谢弗著，朱雪龙等译.语音信号数字处理.科学出版社.2009

（08）宋知用.MATLAB在语音信号分析与合成中的应用. 北京航空航天大学出版社. 2013

（09）(美)劳伦斯 R.拉比纳 (Lawrence R. Rabiner),(美)W.谢弗(Ronald W. Schafer)著, 刘加等译. 数字语音处理理论与应用.电子工业出版社. 2016

（10）严勤, 吕勇. 语音信号处理与识别. 国防工业出版社.2015

（11）梁瑞宇,赵力，魏昕. 语音信号处理实验教程. 机械工业出版社. 2016

（12）梁瑞宇, 赵力，王青云. 语音信号处理. 机械工业出版社.2018

（13）胡航. 现代语音信号处理. 电子工业出版社. 2014

（14）胡航. 语音信号处理. 哈尔滨工业大学出版社. 2009

（15）吴进.语音信号处理实用教程. 人民邮电出版社. 2015

（16）程佩青.数字信号处理教程. 清华大学出版社. 2017

第一部分：语音处理基础知识

重点：  讲授语音信号的三大分支：对语音合成、语音编码和语音识别的基本概念和发展历程、以及目前语音信号处理领域的发展前沿有全面的认识。在此基础上讲授语音信号数字模型，了解语音信号的发音机理和听觉机理，及每一部分的统计特性，从而为二元激励数字模型的建立打好基础，最后必须从原理上理解二元激励数字模型建立的依据和局限性。

难点：语音二元激励数字模型的建立。

解决方法：

（1）让学生们自己发音，来感受语音产生的过程及其顺序。

（2）多媒体课件中设计了人类发出语音的喉部解剖图。

（3）启发学生从发音过程的激励、传播和辐射三个方面来建立语音模型。

第二部分：语音分析及处理技术

重点：要求学生必须掌握短时能量、平均过零率、自相关的意义，以及这些特征参量在语音信号中的应用，并且通过Matlab仿真实现来加深对每一个特征参数的应用认识，并且会自己编程实现。另外，掌握短时频域分析的两种解释以及实现、LPC的基本原理、以及语音模型和LPC的关系。LPC是语音三大分支的基础，起着非常重要的作用。最后，掌握复倒谱和倒谱的定义及应用。

难点：修正自相关函数和自相关函数的区别、短时频谱分析、LPC分析方法为什么能分析语音信号和倒谱应用。

解决方法：

（1）通过Matlab程序图来对比修正自相关函数和自相关函数之间的区别，从录制的语音中很明显能看到：语音经过修正自相关函数后共振峰没有衰减，周期较明显，自相关函数则反之。

（2）通过采用数字信号处理的公式证明短时频谱能够反映长时频谱的特性。

（3）必须用鲜明的板书分别罗列出LPC模型和语音二元激励模型的时域、频域和滤波器公式，并进行对比，学生很容易理解。

（4）用一段语音来反映经倒谱法求解基音周期的方法，来体现它的用处。

第三部分：语音信号的各种处理及应用

重点：掌握矢量量化的原理及与标量量化的区别，以及如何用LBG算法寻找合适的码书；掌握基音提取及共振峰估值；波形编码为编码中最为简单和常用的，必须理解自适应预测编码；语音合成中的经典应用就是声码器，学会声码器的原理及应用。

难点；LBG算法较复杂、声码器的原理。

解决方法：

（1）用标量量化的方法和过程进行举例和对比，从这个角度来解释矢量量化和LBG算法的流程。因为是循环过程，教师只讲授其中的两步，后面由学生来回答如何量化，另用作业题的方式考验学生的掌握情况。

（2）参数编码中的声码器，是用在军事上的，适当利用军事上的案例来说明参数编码的原理，再结合语音二元激励模型来理解声码器，提高了学生对此深入研究的兴趣。