随机麦克风阵列校正及语音增强研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.2.1 阵列校正研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 1.2.2 语音增强研究现状及发展趋势 | 第13-15页 |
| 1.3 本论文的主要工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 麦克风阵列校正及语音增强理论基础 | 第17-33页 |
| 2.1 语音信号理论基础 | 第17-21页 |
| 2.1.1 语音信号产生模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 语音信号的特征 | 第18-19页 |
| 2.1.3 人耳感知特性 | 第19-20页 |
| 2.1.4 噪声的特性及分析 | 第20-21页 |
| 2.2 麦克风阵列信号处理模型 | 第21-26页 |
| 2.2.1 传统阵列信号接收模型 | 第21-23页 |
| 2.2.2 麦克风阵列语音接收信号模型 | 第23-26页 |
| 2.3 语音增强基本算法 | 第26-30页 |
| 2.3.1 波束形成算法 | 第26-30页 |
| 2.3.2 后置滤波算法 | 第30页 |
| 2.4 语音质量评价标准 | 第30-32页 |
| 2.4.1 信噪比 | 第31页 |
| 2.4.2 分段信噪比 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 麦克风阵列校正方法 | 第33-49页 |
| 3.1 麦克风阵列误差及建模 | 第33-39页 |
| 3.1.1 阵列幅相误差 | 第33-34页 |
| 3.1.2 阵元位置误差 | 第34页 |
| 3.1.3 麦克风阵列误差模型 | 第34-37页 |
| 3.1.4 阵列误差对增强算法的影响 | 第37-39页 |
| 3.2 MUSIC算法原理 | 第39-40页 |
| 3.3 麦克风阵列校正经典方法 | 第40-45页 |
| 3.3.1 幅相和阵元位置误差有源校正 | 第40-43页 |
| 3.3.2 阵元位置误差有源校正 | 第43-45页 |
| 3.4 一种阵元位置误差校正方法 | 第45-48页 |
| 3.4.1 算法原理 | 第45-47页 |
| 3.4.2 仿真分析 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 自适应波束形成算法 | 第49-73页 |
| 4.1 自适应滤波 | 第49-55页 |
| 4.1.1 最小均方算法 | 第50-52页 |
| 4.1.2 一种变步长LMS算法 | 第52-53页 |
| 4.1.3 算法性能分析 | 第53-55页 |
| 4.2 时间延迟估计 | 第55-60页 |
| 4.2.1 自适应时延估计 | 第56-57页 |
| 4.2.2 广义互相关时延估计 | 第57-59页 |
| 4.2.3 时延性能分析 | 第59-60页 |
| 4.3 广义旁瓣抵消算法 | 第60-64页 |
| 4.3.1 算法原理 | 第60-63页 |
| 4.3.2 消噪性能分析 | 第63-64页 |
| 4.4 基于子带分解和后置滤波的GSC语音增强 | 第64-72页 |
| 4.4.1 子带滤波器设计 | 第64-65页 |
| 4.4.2 算法原理 | 第65-67页 |
| 4.4.3 算法性能分析 | 第67-72页 |
| 4.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 基于盲源分离的语音增强算法 | 第73-82页 |
| 5.1 盲波束形成 | 第73页 |
| 5.2 高阶累积量 | 第73-74页 |
| 5.3 基于高阶累积量的盲波束形成算法 | 第74-78页 |
| 5.4 仿真分析 | 第78-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 结论 | 第82-84页 |
| 6.1 总结 | 第82页 |
| 6.2 展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 硕期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
