| 中文摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 符号说明 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| ·语音增强的研究意义 | 第13页 |
| ·语音增强的研究历史及现状 | 第13-14页 |
| ·语音增强技术的应用 | 第14页 |
| ·本文的研究内容和结构安排 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 语音增强常用方法概述 | 第16-40页 |
| ·语音信号特性 | 第16页 |
| ·噪声特性及分类 | 第16-17页 |
| ·人耳听觉感知的特性 | 第17-18页 |
| ·语音增强算法的性能评价 | 第18-19页 |
| ·基于短时谱估计的语音增强方法 | 第19-30页 |
| ·维纳滤波法 | 第20-22页 |
| ·谱减法 | 第22-25页 |
| ·最小均方误差估计法(MMSE) | 第25-27页 |
| ·增益函数的软判决改进 | 第27-30页 |
| ·小结 | 第30页 |
| ·基于小波和小波包变换的语音增强方法 | 第30-36页 |
| ·小波分解理论 | 第31-32页 |
| ·小波变换在语音增强中的应用 | 第32-33页 |
| ·小波包变换理论及其在语音增强中的应用 | 第33-36页 |
| ·基于子空间的语音增强方法 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 噪声估计算法及改进 | 第40-50页 |
| ·基于语音活性检测(Voice Activity Detection,VAD)的噪声估计方法 | 第40-42页 |
| ·基于最小值跟踪的噪声估计算法 | 第42-45页 |
| ·基于最小控制递归平均(MCRA,Minima Controlled RecursiveAveraging)的噪声估计 | 第45-47页 |
| ·改进的最小控制递归平均(IMCRA,Improved Minima ControlledRecursive Averaging)噪声估计法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 自适应谱估计增强算法及其在电子耳蜗中的应用 | 第50-69页 |
| ·语音信号的多频带分析 | 第50-51页 |
| ·自适应变阶谱减法 | 第51-59页 |
| ·自适应变阶MMSE方法 | 第59-66页 |
| ·自适应谱估计算法在电子耳蜗中的应用 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 结束语 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
