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麦克风阵列语音增强算法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 研究背景及发展历史第10-14页
    1.2 麦克风阵列语音增强算法简介第14-17页
        1.2.1 波束形成第14-15页
        1.2.2 后置滤波第15-16页
        1.2.3 子空间分解第16页
        1.2.4 盲源分离第16-17页
    1.3 论文创新点及章节安排第17-18页
第二章 语音增强基础及信号模型第18-33页
    2.1 语音与噪声第18-21页
        2.1.1 语音信号的线性产生模型第18页
        2.1.2 语音特性第18-19页
        2.1.3 人耳的听觉特性第19-20页
        2.1.4 噪声分析第20-21页
    2.2 麦克风阵列语音增强信号模型第21-24页
        2.2.1 传统窄带远场信号模型第21-23页
        2.2.2 麦克风阵列语音信号模型第23-24页
    2.3 麦克风阵列语音增强基本算法第24-31页
        2.3.1 自适应波束形成第25-30页
        2.3.2 后置滤波第30-31页
    2.4 语音质量评价准则第31-32页
        2.4.1 信噪比第32页
        2.4.2 输出信号均方差第32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 自适应波束形成算法第33-61页
    3.1 自适应滤波第33-41页
        3.1.1 最小均方算法第33-36页
        3.1.2 新的变步长LMS算法第36-39页
        3.1.3 算法性能分析与比较第39-41页
    3.2 麦克风阵列语音信号时延估计第41-50页
        3.2.1 最小均方滤波时延估计第42-43页
        3.2.2 广义互相关时延估计第43-46页
        3.2.3 倒谱预滤波时延估计第46-49页
        3.2.4 时间延迟性能分析第49-50页
    3.3 广义旁瓣抵消波束形成第50-53页
    3.4 基于频带分解的GSC语音增强第53-60页
        3.4.1 原理分析第53页
        3.4.2 数字滤波器组第53-55页
        3.4.3 BD-GSC算法第55-56页
        3.4.4 算法性能分析与仿真第56-60页
    3.5 本章小结第60-61页
第四章 谱减法语音增强第61-81页
    4.1 谱减法第61-64页
    4.2 语音检测第64-70页
        4.2.1 频带方差语音检测第65-66页
        4.2.2 临界带特征矢量距离语音检测第66-68页
        4.2.3 双门限语音检测第68-70页
    4.3 噪声参数估计第70-78页
        4.3.1 最小值跟踪噪声估计第71-75页
        4.3.2 仿真分析第75-78页
    4.4 改进谱减法第78-80页
    4.5 本章小结第80-81页
第五章 后置谱减法GSC语音增强第81-86页
    5.1 算法结构第81页
    5.2 算法仿真分析第81-85页
    5.3 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-88页
    6.1 总结第86页
    6.2 展望第86-88页
致谢第88-89页
参考文献第89-94页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第94-95页

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