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13.2.3MFCC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13.3.1DTW算法原理13.3.2DTW算法的实现13.3.3DTW的高效算法13.4非特定人语音识别算法—HMM13.4.1HMM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13.4.4HMM参数训练算法Baum-Welch13.4.5多观察序列的训练算法13.4.6HMM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10.2HMM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._Rabiner1、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、《SpeechandLanguageProcessing》作者：[美]DanielJurafsky、JamesH.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(SpeechEnhancement)》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。