基于时域滤波器的语音增强算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-20页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·语音增强的基本理论 | 第9-13页 |
| ·语音信号产生的数字模型 | 第9-11页 |
| ·语音特性 | 第11页 |
| ·噪声特性 | 第11-12页 |
| ·带噪语音信号模型 | 第12-13页 |
| ·随机理论中的参数估计 | 第13页 |
| ·语音增强的发展现状 | 第13-15页 |
| ·语音增强质量评估 | 第15-18页 |
| ·主观评价 | 第15-16页 |
| ·客观评价 | 第16-18页 |
| ·本文主要研究工作和结构安排 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 噪声功率谱估计 | 第20-30页 |
| ·基于语音活动检测的噪声功率谱估计 | 第20-21页 |
| ·基于最小值统计跟踪的噪声功率谱估计 | 第21-25页 |
| ·最优平滑 | 第22-23页 |
| ·偏差补偿 | 第23-24页 |
| ·最小值统计跟踪 | 第24-25页 |
| ·基于最小值约束递归平均的噪声功率谱估计 | 第25-27页 |
| ·实验仿真 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于先验信噪比估计的维纳滤波语音增强方法 | 第30-41页 |
| ·维纳滤波法 | 第31-32页 |
| ·音乐噪声 | 第32-33页 |
| ·先验信噪比估计 | 第33-38页 |
| ·直接判决法 | 第33-36页 |
| ·非因果的先验信噪比估计器 | 第36-38页 |
| ·噪声功率谱估计 | 第38-39页 |
| ·实验仿真 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于卡尔曼滤波的语音增强方法 | 第41-57页 |
| ·语音信号的线性预测分析 | 第41-42页 |
| ·卡尔曼滤波语音增强 | 第42-50页 |
| ·卡尔曼滤波 | 第42-44页 |
| ·卡尔曼滤波用于语音增强 | 第44-50页 |
| ·预处理 | 第50-54页 |
| ·谱减法 | 第51-52页 |
| ·MMSE-LSA | 第52页 |
| ·多带谱减及AR 参数平滑的方法 | 第52-54页 |
| ·噪声功率谱估计 | 第54页 |
| ·实验仿真 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
