《语音信号处理》课程教学大纲.docx

《语音信号处理》教学大纲

一、课程基本信息

课程名称（中文）

语音信号处理

课程名称（英文）

VoiceSignalProcessing

课程代码课程性质

选修

课程类别

专业选修课

考核形式

考查

总学分（学时/周）

1.5（32）

理论学分（学时）

1（16）

实践或实验学分（学时/周）

0.5(16)

先修课程

《传感与检测技术》

后续课程

适应范围

全日制本科

面向专业

电子与信息工程

开课学期

6

开课学院

电子与信息工程学院

1.指导思想：以培养学生的创新能力和提高综合素质为指导思想，坚持学生是知识学习与能力构建的主体，培养具有综合素质、全面发展的学生。

2.基本原则：以理论联系实际、因材施教作为基本原则，以体现课程的选择性、重视基础、注重学科渗透为本课程的基本理念，培养学生的语音信号分析和处理能力。

3.课程思政:在传授知识的同时对学生的人格与心灵（Mind）施加积极的影响，引导学生树立正确的人生观，通过学生之间、师生之间的交流与互动，培养良好的团队协作能力，创造平等和快乐的教学氛围，通过有启发的教学增加学生的思维灵性，学习时养成勤学严谨的思维习惯。

二、课程教学目标

教学目的：通过本课程的学习，使学生掌握语音信号处理的基本原理；通过试验加深学生对语音信号处理方法的认识。同时向学生介绍该学科领域近年取得的新成果、新发展及新技术，同时培养学生的独立研究和思考的能力。

教学要求：了解语音信号处理基本知识：语音信号生成的数学模型。掌握语音信号分析的常用方法:语音信号预处理、语音信号时域分析、频域分析、倒谱分析、线形预测分析、基音周期估计、共振峰估计方法。了解隐马尔可夫模型、矢量量化基本原理和方法。了解语音合成、语音识别、语音编码、语音增强的基本原理与常用方法。

课程目标1：使学生比较系统地了解语音信号处理的基本概念，掌握语音信号处理的基本理论与基本方法，了解这些概念和规律在实际工程技术中的应用，为后续相关课程和专业知识的学习打下基础。

课程目标2：使学生在语音信号处理分析、实验和自学能力等方面得到严格的训练，从而提高学生提出问题、分析问题和解决问题的能力，培养学生的探索精神和创新意识，培养学生应用能力、团队合作能力、科研能力，努力实现知识、能力、素质的协调发展。

课程目标3：通过课堂理论教学、实践操作等环节，培养学生学习语音信号处理的兴趣、实事求是的科学态度、辩证唯物主义的世界观与爱国主义情操。

三、课程目标与毕业要求对应关系

毕业要求、指标点与本课程的课程目标的之间对应关系如表1所示。

表1毕业要求、指标点与课程目标的对应关系

支撑的毕业要求

涉及的毕业要求指标点

本课程的课程目标

支撑强度

1.工程知识

1.1掌握数学与自然科学知识，并能对电子信息工程领域内的工程问题进行建模、模型的正确性分析和论证，以及模型求解。

课程目标1课程目标2课程目标3

H

4.研究

4.1能够基于专业理论并采用科学方法对电子信息工程及相关领域系统设计实验方案。

课程目标1课程目标2

L

5.使用现代化工具

5.2能针对复杂工程问题，选择并合理使用软硬件设计与仿真平台。

课程目标1课程目标2课程目标3

H

表2课程的教学目标与毕业要求指标点的对应关系

毕业要求

课程目标

毕业要求指标1.1

毕业要求指标4.1

毕业要求指标5.2

课程目标1

0.4

0.1

0.1

课程目标2

0.4

0.6

0.7

课程目标3

0.2

0.3

0.2

注：将一个毕业要求指标点分解到对应课程教学目标中，每一列的权重Σ＝1。

四、课程目标与教学内容及资源对应关系

第一部分理论教学环节

第1章语音信号处理的基础知识（2学时）

教学内容：语音生成系统和感知系统；语音信号生成的数学模型；语音信号的特性分析。

教学重点：语音信号生成的数学模型。

支撑的课程目标：1，2，3

第2章语音信号分析（4学时）

教学内容：语音信号的数字化和预处理；时域分析；频域分析；线性预测分析；基音周期估计；共振峰估计。

教学重点：基音周期估计；共振峰估计。

支撑的课程目标：1，2，3

第3章矢量量化技术（2学时）

教学内容：矢量量化的基本原理；矢量量化失真测度；矢量量化器的最佳码本设计。

教学重点：矢量量化的基本原理。

支撑的课程目标：1，2，3

第4章隐马尔可夫模型（2学时）

教学内容：马尔可夫模型的引入、定义；马尔可夫模型的基本算法（前向－后向算法）。

教学重点：马尔可夫模型的基本算法（前向－后向算法）。

支撑的课程目标：1，2，3

第5章语音编码和语音合成（2学时）

教学内容：语音信号压缩编码的原理和压缩系统评价；语音信号的波形编码、参数编码；语音信号合成的基本原理；语音合成方法介绍（共振峰合成、线形预测合成方法）。

教学重点