| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 语音增强算法的研究现状分析 | 第12-14页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 语音增强算法概述 | 第17-33页 |
| 2.1 语音与噪声的特性 | 第17-19页 |
| 2.1.1 语音特性 | 第17-18页 |
| 2.1.2 噪声特性 | 第18-19页 |
| 2.2 谱减法 | 第19-21页 |
| 2.3 维纳滤波算法 | 第21-23页 |
| 2.4 基于统计模型的语音增强算法 | 第23-25页 |
| 2.4.1 MMSE估计器 | 第23-24页 |
| 2.4.2 对数MMSE估计器 | 第24-25页 |
| 2.5 噪声估计算法 | 第25-31页 |
| 2.5.1 最小值统计算法 | 第26-27页 |
| 2.5.2 最小值控制递归平均算法 | 第27-29页 |
| 2.5.3 改进的最小值控制递归平均算法 | 第29-31页 |
| 2.6 其他语音增强方法 | 第31-32页 |
| 2.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于线性预测残差的去噪预处理算法 | 第33-40页 |
| 3.1 语音信号线性预测的基本原理 | 第33-34页 |
| 3.2 基于相对预测残差的残差信号加权 | 第34-36页 |
| 3.3 基于线性预测系数的修正加权 | 第36-38页 |
| 3.4 去噪预处理实验 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基于谐波重建语音增强算法 | 第40-59页 |
| 4.1 基于谐波重建的语音增强算法的总体框架设计 | 第40-41页 |
| 4.2 谐波结构提取算法分析 | 第41-48页 |
| 4.2.1 谐波提取的算法理论基础 | 第41-44页 |
| 4.2.2 谐波检测 | 第44-45页 |
| 4.2.3 谐波再处理 | 第45-48页 |
| 4.3 基于谐波结构信息的IMCRA改进算法 | 第48-51页 |
| 4.3.1 基于谐波结构信息的改进方法 | 第48-50页 |
| 4.3.2 基于谐波结构信息的噪声估计改进方法性能分析 | 第50-51页 |
| 4.4 增益函数设计 | 第51-57页 |
| 4.4.1 频域增益函数 | 第52-54页 |
| 4.4.2 谐波增强方法的增益函数分析 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 实验结果以及性能分析 | 第59-69页 |
| 5.1 语音增强算法性能评估 | 第59-61页 |
| 5.1.1 主观音质评价 | 第59-60页 |
| 5.1.2 客观音质评价 | 第60-61页 |
| 5.2 谐波增强算法的实验结果 | 第61-68页 |
| 5.2.1 测试环境 | 第61页 |
| 5.2.2 语音增强算法性能测试对比实验 | 第61-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 工作总结与展望 | 第69-72页 |
| 6.1 本设计的主要成果 | 第69-70页 |
| 6.2 后续的研究工作 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76-78页 |