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几乎照搬 语音特征参数MFCC提取过程详解 参考CSDN 语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）
1.定义 MFCCs（Mel Frequency Cepstral Coefficents）：是在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数，是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。Mel标度描述了人耳频率的非线性特性，它与频率的关系可用下式近似表示：
2.流程图
3.预加重 预加重处理其实是将语音信号通过一个高通滤波器： 的取值介于之间，通常取。
4.分帧 语音信号在宏观上是不平稳的，在微观上是平稳的（傅里叶变换要求输入的信号的平稳的），具有短时平稳性（10---30ms内可以认为语音信号近似不变），因此我们要把语音信号分为一些短段来进行处理，每一个短段称为一帧（CHUNK）。 帧定义为：N个采样点集合成一个观测单位。 通常情况下N的值为256或512，涵盖的时间约为20~30ms左右。为了避免相邻两帧的变化过大，因此会让两相邻帧之间有一段重叠区域，此重叠区域包含了M个取样点，通常M的值约为N的1/2或1/3。通常语音识别所采用语音信号的采样频率为8KHz或16KHz，以8KHz来说，若帧长度为256个采样点，则对应的时间长度是256/8000×1000=32ms。 上面的说法是用采样点来描述的，也有直接用帧长进行描述的，比如：帧长20ms，帧移10ms。
5.加窗 将每一帧乘以汉明窗，以增加帧左端和右端的连续性。
之后我们会对汉明窗中的数据进行FFT，它假设一个窗内的信号是代表一个周期的信号（也就是说窗的左端和右端应该大致能连在一起）。而通常一小段音频数据没有明显的周期性，加上汉明窗后，数据形状就有点周期的感觉了。 汉明窗的公式如下： 通常情况下， 取。
FFT是快速傅里叶变换的缩写。 由于信号在时域上的变换通常很难看出信号的特性，所以通常将它转换为频域上的能量分布来观察，不同的能量分布，就能代表不同语音的特性。所以在乘上汉明窗后，每帧还必须再经过快速傅里叶变换以得到在频谱上的能量分布。对分帧加窗后的各帧信号进行快速傅里叶变换得到各帧的频谱。并对语音信号的频谱 取模平方 得到语音信号的 功率谱 。设语音信号的DFT为： 式中x(n)为输入的语音信号，N表示傅里叶变换的点数。
7.三角带通滤波器 将能量谱通过一组Mel尺度的三角形滤波器组，定义一个有M个滤波器的滤波器组（滤波器的个数和临界 带的个数相近），采用的滤波器为三角滤波器，中心频率为f(m),m=1,2,...,M。M通常取22-26。各f(m)之间的间隔随着m值的减小而缩小，随着m值的增大而增宽，如图所示：
8.每个滤波器组输出 计算每个滤波器组输出的对数能量为：
9.经离散余弦变换（DCT）得到MFCC系数：
10.对数能量 此外，一帧的音量（即能量），也是语音的重要特征，而且非常容易计算。因此，通常再加上一帧的对数能量（定义：一帧内信号的平方和，再取以10为底的对数值，再乘以10）使得每一帧基本的语音特征就多了一维，包括一个对数能量和剩下的倒频谱参数。 因此，MFCC的维度常用的是13（12+1）加上一阶差分和二阶差分，一共39。
11.动态差分参数的提取（包括一阶差分和二阶差分） 标准的倒谱参数MFCC只反映了语音参数的静态特性，语音的动态特性可以用这些静态特征的差分谱来描述。实验证明：把动、静态特征结合起来才能有效提高系统的识别性能。差分参数的计算可以采用下面的公式：
参考 语音识别（五）——Mel-Frequency Analysis, FBank, 语音识别的评价指标, 声学模型进阶
Filter bank和MFCC的计算步骤基本一致，只是没有做IDFT而已。 FBank与MFCC对比： 1.计算量：MFCC是在FBank的基础上进行的，所以MFCC的计算量更大 2.特征区分度：FBank特征相关性较高（相邻滤波器组有重叠），MFCC具有更好的判别度，这也是在大多数语音识别论文中用的是MFCC，而不是FBank的原因 3.使用对角协方差矩阵的GMM由于忽略了不同特征维度的相关性，MFCC更适合用来做特征。 可以更好的利用这些相关性，使用fbank特征可以更多地降低WER。
参考知乎的答案： 语音识别，语谱图对比MFCC、Fbank等特征，在识别方面有哪些优势？ DNN做声学模型时，一般用filterbank feature，不用mfcc，因为fbank信息更多 (mfcc是由mel fbank有损变换得到的）。mfcc一般是GMM做声学模型时用的，因为通常GMM假设是diagonal协方差矩阵，而cepstral coefficient更符合这种假设。linear spectrogram里面冗余信息太多了，维度也高，所以一般也不用。
LPC：Linear Prediction Coefficient线性预测系数。 对语音信号进行线性预测分析的基本思想是：一个语音的采样能够用过去若干个语音采样的线性组合来逼近，通过线性预测到的采样在最小均方误差意义上逼近实际语音采样，可以求取一组唯一的预测系数。预测系数就是线性组合中所用的加权系数，这种线性预测分析最早是用于语音编码中。
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你的论文准备往什么方向写，选题老师审核通过了没，有没有列个大纲让老师看一下写作方向？老师有没有和你说论文往哪个方向写比较好？写论文之前，一定要写个大纲，这样老师，好确定了框架，避免以后论文修改过程中出现大改的情况！！学校的格式要求、写作规范要注意，否则很可能发回来重新改，你要还有什么不明白或不懂可以问我，希望你能够顺利毕业，迈向新的人生。（一）选题毕业论文（设计）题目应符合本专业的培养目标和教学要求，具有综合性和创新性。本科生要根据自己的实际情况和专业特长，选择适当的论文题目，但所写论文要与本专业所学课程有关。（二）查阅资料、列出论文提纲题目选定后，要在指导教师指导下开展调研和进行实验，搜集、查阅有关资料，进行加工、提炼，然后列出详细的写作提纲。（三）完成初稿根据所列提纲，按指导教师的意见认真完成初稿。（四）定稿初稿须经指导教师审阅，并按其意见和要求进行修改，然后定稿。一般毕业论文题目的选择最好不要太泛，越具体越好，而且老师希望学生能结合自己学过的知识对问题进行分析和解决。不知道你是否确定了选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。你如果需要什么参考资料和范文我可以提供给你。还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利毕业论文选题的方法:一、尽快确定毕业论文的选题方向 在毕业论文工作布置后,每个人都应遵循选题的基本原则,在较短的时间内把选题的方向确定下来。从毕业论文题目的性质来看,基本上可以分为两大类:一类是社会主义现代化建设实践中提出的理论和实际问题;另一类是专业学科本身发展中存在的基本范畴和基本理论问题。大学生应根据自己的志趣和爱好,尽快从上述两大类中确定一个方向。二、在初步调查研究的基础上选定毕业论文的具体题目在选题的方向确定以后,还要经过一定的调查和研究,来进一步确定选题的范围,以至最后选定具体题目。下面介绍两种常见的选题方法。 浏览捕捉法 :这种方法就是通过对占有的文献资料快速地、大量地阅读,在比较中来确定论文题目地方法。浏览,一般是在资料占有达到一定数量时集中一段时间进行,这样便于对资料作集中的比较和鉴别。浏览的目的是在咀嚼消化已有资料的过程中,提出问题,寻找自己的研究课题。这就需要对收集到的材料作一全面的阅读研究,主要的、次要的、不同角度的、不同观点的都应了解,不能看了一些资料,有了一点看法,就到此为止,急于动笔。也不能“先入为主”,以自己头脑中原有的观点或看了第一篇资料后得到的看法去决定取舍。而应冷静地、客观地对所有资料作认真的分析思考。在浩如烟海,内容丰富的资料中吸取营养,反复思考琢磨许多时候之后,必然会有所发现,这是搞科学研究的人时常会碰到的情形。 浏览捕捉法一般可按以下步骤进行: 第一步,广泛地浏览资料。在浏览中要注意勤作笔录,随时记下资料的纲目,记下资料中对自己影响最深刻的观点、论据、论证方法等,记下脑海中涌现的点滴体会。当然,手抄笔录并不等于有言必录,有文必录,而是要做细心的选择,有目的、有重点地摘录,当详则详,当略则略,一些相同的或类似的观点和材料则不必重复摘录,只需记下资料来源及页码就行,以避免浪费时间和精力。 第二步,是将阅读所得到的方方面面的内容,进行分类、排列、组合,从中寻找问题、发现问题,材料可按纲目分类,如分成: 系统介绍有关问题研究发展概况的资料; 对某一个问题研究情况的资料; 对同一问题几种不同观点的资料; 对某一问题研究最新的资料和成果等等。 第三步,将自己在研究中的体会与资料分别加以比较,找出哪些体会在资料中没有或部分没有;哪些体会虽然资料已有,但自己对此有不同看法;哪些体会和资料是基本一致的;哪些体会是在资料基础上的深化和发挥等等。经过几番深思熟虑的思考过程,就容易萌生自己的想法。把这种想法及时捕捉住,再作进一步的思考,选题的目标也就会渐渐明确起来。
你的语音信号可能是双声道的,去噪应该分别进行,即一次输入80056*1个语音数据.
怎么给音频文件进行降噪处理？
有时候，即使做了隔音准备，但是录出来的作品，里面还是有噪音。这时，最好的办法，就是用一些工具去降噪或去除噪音。
目前有很多软件可以实现音频和视频的降噪。
下图中的应用是一款智能化的音频优化软件，可实现视频降噪（降音频噪音）、音频降噪、调高音量、分割音频、合成音频及批量处理等功能。程序采用最先进的人工智能算法，可以极大消除音频中的风声、水声、电流声等多种噪声。
与此同时，还可以调高音量，最终导出高品质的音频文件。可满足各类采访录音、会议录音、电话录音等音频文件的降噪、提高音量、分割音频、合成音频等需求。
为什么说这个方法简单、高效呢？
一方面是操作简单，只需要添加文件，包括音频文件或者视频文件，然后选择结果的保存目录，点击开始降噪，就可以坐等结果了；
另一方面是因为它可以实现批量降噪，也就是说，如果有多条音频或者视频文件需要同时进行处理， 它都可以一键实现，完成降噪的需求。
在其界面可以看到，降噪模式有两种，一种是智能降噪，另一种的常规降噪。正如上面所讲到的，噪音产生的原因是多种多样的，所以噪音的情况是很复杂的，软件提供两种模式供使用，增加处理的成功率。
另外，结果保存格式既有MP3，也有WAV，如果是视频文件的话，可以保存出一个音频文件，一个视频文件，视频是什么格式，文件结果就保存为什么格式。
值得注意的是，这个软件的分割音频、合成音频的功能是免费的，而且如何想对格式进行转换也可以免费实现，通过免费功能实现格式转换为mp3等。
希望能被采纳，谢谢！
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界, (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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收录有关语音信号处理文章的期刊刊种有（关键字检索数量由多到少排列）：信号处理、电声技术、数据采集与处理、计算机诚诚与应用、微计算机信息、现代电子技术、声学学报（中文版）、电子学报、通信技术、电子技术应用、清华大学学报（自然科学版）、声学技术、电子技术、计算机工程、应用声学、电讯技术……
只是中文核心，非ei
不水。《信号处理》杂志是中国新闻出版署在1985年批准创刊的，由中国科协主管，中国电子学会主办，信号处理分会承办的学术性刊物。是国内唯一的有关信号处理专业的一级学术月刊，每月25日出版。《信号处理》创刊于1985年，由中国科学技术协会主管，中国电子学会主办，信号处理分会承办的有关信号处理专业的学术期刊。据2018年12月《信号处理》期刊官网显示，《信号处理》第九届编委会共有顾问3人，常务委员4人，编委57人，名誉委员2人。据2018年12月27日中国知网显示，《信号处理》出版文献共4910篇，总被下载741622次、总被引32541次；（2018版）复合影响因子为，（2018版）综合影响因子为。据2018年12月27日万方数据知识服务平台显示，《信号处理》文献量为4253篇，被引量为21923、下载量为163760；根据2015年中国期刊引证报告（扩刊版）数据显示，《信号处理》2015年影响因子为
电子学报、声学学报算是顶级的了。其它的计算机学报、软件学报、模式识别与智能系统。
审稿费用有点高，比有些EI期刊都高，版面费也不便宜，编辑部比较坑，审稿费没有明说，最后等你投稿成功时，才告诉你要交几百块审稿费。否则不给审稿，还有就是初审很麻烦，来来回回折腾很多回，这种期刊很垃圾的就是考验你的耐心。
不水。《信号处理》杂志是中国新闻出版署在1985年批准创刊的，由中国科协主管，中国电子学会主办，信号处理分会承办的学术性刊物。是国内唯一的有关信号处理专业的一级学术月刊，每月25日出版。《信号处理》创刊于1985年，由中国科学技术协会主管，中国电子学会主办，信号处理分会承办的有关信号处理专业的学术期刊。据2018年12月《信号处理》期刊官网显示，《信号处理》第九届编委会共有顾问3人，常务委员4人，编委57人，名誉委员2人。据2018年12月27日中国知网显示，《信号处理》出版文献共4910篇，总被下载741622次、总被引32541次；（2018版）复合影响因子为，（2018版）综合影响因子为。据2018年12月27日万方数据知识服务平台显示，《信号处理》文献量为4253篇，被引量为21923、下载量为163760；根据2015年中国期刊引证报告（扩刊版）数据显示，《信号处理》2015年影响因子为
刊名： 信号处理 Signal Processing主办： 中国电子学会周期： 月刊出版地：北京市语种： 中文;开本： 大16开ISSN： 1003-0530CN： 11-2406/TN邮发代号： 18-143历史沿革：现用刊名：信号处理创刊时间：1985该刊被以下数据库收录：SA 科学文摘(英)(2011)JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2013)CSCD 中国科学引文数据库来源期刊（2013-2014年度）（含扩展版）核心期刊：中文核心期刊(2011)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2004)中文核心期刊(1992)复合影响因子： 综合影响因子： 怎么说呢，这个期刊 目前为北大核心，被收录的数据库 还不少，感觉应该是不错的刊物！
去期刊官网看介绍啊
可以到好的论文网站上搜索一下汉语言文学方面的优秀范文做参考。
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——以巴塞罗那孔子学院为例
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语言学毕业论文参考文献
语言学毕业论文的参考文献有哪些呢?语言是我国非常重要的文学，也是人与人交流的重要桥梁。下面是我分享的.语言学毕业论文的参考文献，欢迎阅读!
奥马利第二语言习得的学习策略上海：上海外语出版社，2001
陈保亚20世纪中国语言学方法论济南：山东教育出版社，1999
丁言仁英语语言学纲要上海：上海外语出版社，2001
费尔迪南德索绪尔普通语言学教程长沙：湖南教育出版社，2001
冯翠华英语修辞大全北京：商务印书馆，1996
桂诗春，宁春言主编语言学方法论北京：外语教学与研究出版社，1998
桂诗春应用语言学长沙：湖南教育出版社，1998
何兆熊新编语用学概要上海：上海外语教育出版社，2000
何自然语用学与英语学习上海：上海外语教育出版社，1997
侯维瑞英语语体上海：上海外语教育出版社，1988
胡壮麟语言学教程(修订版)北京：北京大学出版社，2001
黄国文语篇与语言的功能北京：外语教学与研究出版社，2002
黄国文语篇分析概要长沙：湖南教育出版社，1988
李延富主编英语语言学基本读本济南：山东大学出版社，1999
李运兴语篇翻译引论北京：中国对外翻译出版公司，2000
刘润清西方语言学流派北京：外语教学与研究出版社，1999
刘润清等现代语言学名著选读(上下册)北京：测绘出版社，1988
刘润清等语言学入门北京：人民教育出版社，1990
陆国强现代英语词汇学(新版)上海：上海外语教育出版社，1999
戚雨村现代语言学的特点和发展趋势上海外语教育出版社，1997
秦秀白文体学概要长沙：湖南教育出版社，1990
孙志外国语言研究论文索引(1995—1999)上海外语教育出版社，2001
索绪尔普通语言教程北京：商务印书馆，1999
王德春语言学概论上海：上海外语教育出版社，2001
王寅语义理论与语言教学上海：上海外语教育出版社，2001
王宗炎语言学与语言的应用上海：上海外语教育出版社，1998
王佐良等英语文体学引论北京：外语教学与研究出版社，2000
伍谦光语义学导论长沙：湖南教育出版社，1988
伍铁平普通语言学概要北京：高等教育出版社，2001
熊学亮语言学新解上海：复旦大学出版社，2003
扬自俭语言多学科研究与应用(上下)南宁：广西教育出版社，2002
张国扬，朱亚夫外语教育语言学南宁：广西教育出版社，1996
章振邦新编英语语法教程上海：上海外语教育出版社，2000
周考成英语语音学引论成都：四川大学出版社，1980
Clark,.语音学与音系学入门北京：外语教学与研究出版社，2000
Gimson,北京：外语教学与研究出版社，2000
Halliday,北京：外语教学与研究出版社，2000
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拓展内容： 语文专业论文参考文献
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主要看你擅长语言学的哪个领域哦，这样吧，你去看下现代语言学这本期刊上的相关文献，看看这本期刊的文献有什么领域是你想研究的，你学习学习