本书为语音信号处理领域的指导书。作者在东南大学、南京理工大学开设的本科生课程的基础上，介绍了语音信号处理的基本原理、分析方法以及该学科领域近年来取得的一些研究成果和技术，在理论和应用之间达到了极好的平衡。全书共11章，内容包括：绪论、语音信号处理的声学理论与模型、传统语音信号分析方法、现代语音信号处理方法、语音信号的参数估计、语音编码、语音增强、语音合成、语音识别、说话人识别、语音信号中的情感信息处理。另外，在本书的每章中都加入了复习题，供读者思考。
本书可作为高等院校计算机应用、信号与信息处理、通信与信息系统等专业的高年级本科生、研究生教材，同时也可供语音信号处理等领域的工程技术人员参考。

第1章 绪论
1.1 语音信号处理的发展历史
1.1.1 经典语音信号处理技术
1.1.2 新兴的语音信号处理技术
1.2 语音信号处理的研究内容
1.3 本书的结构
第2章 语音信号处理的声学理论与模型
2.1 概述
2.2 语音信号处理的声学基础
2.2.1 语音的产生
2.2.2 语音信号的感知
2.2.3 掩蔽效应
2.3 语音生成的数学模型
2.3.1 激励模型
2.3.2 声道模型
2.3.3 辐射模型
2.4 语音信号的特性分析
2.4.1 语音信号的时域波形和频谱特性
2.4.2 语音信号的语谱图
2.4.3 语音信号的统计特性
2.5 语音学基本概念
2.5.1 语音学
2.5.2 语音的分类及其声学特征
2.5.3 汉语语音学
2.6 小结
复习思考题
第3章 传统语音信号分析方法
3.1 概述
3.2 语音信号数字化和预处理
3.2.1 数字化
3.2.2 预处理
3.3 端点检测
3.3.1 双门限法
3.3.2 相关法的端点检测
3.3.3 能零比双门限法
3.4 语音信号的时域分析
3.4.1 短时能量及短时平均幅度分析
3.4.2 短时过零率分析
3.4.3 短时相关分析
3.4.4 短时平均幅度差函数
3.5 语音信号的频域分析
3.5.1 利用短时傅里叶变换求语音的短时谱
3.5.2 语音的短时谱的临界带特征矢量
3.6 语音信号的线性预测（LPC）分析
3.6.1 线性预测分析的基本原理
3.6.2 线性预测方程组的求解
3.6.3 LPC谱估计和LPC复倒谱
3.6.4 线谱对（LSP）分析
3.7 小结
复习思考题
第4章 现代语音信号处理方法
4.1 概述
4.2 同态信号处理
4.2.1 同态信号处理的基本原理
4.2.2 语音信号的复倒谱
4.2.3 语音信号两个卷积分量的复倒谱
4.2.4 语音信号倒谱分析实例
4.3 小波变换
4.3.1 小波变换的基本原理
4.3.2 常用小波函数的介绍
4.3.3 小波基和分解层数的选择
4.3.4 语音信号小波变换分析实例
4.4 Teager能量操作
4.4.1 连续时间和离散时间的能量操作
4.4.2 连续时间和离散时间的能量分离（ESA）
4.4.3 语音信号Teager能量算子分析实例
……
第5章 语音信号的参数估计
第6章 语音编码
第7章 语音增强
第8章 语音合成
第9章 语音识别
第10章 说话人识别
第11章 语音信号中的情感信息处理
汉英名词术语对照