欠定混叠语音信号盲分离方法的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8页 |
| ·语音盲分离的基本模型 | 第8-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·存在问题 | 第11-13页 |
| ·本文工作 | 第13-14页 |
| 第2章 语音信号的基础知识 | 第14-22页 |
| ·语音的声学特征 | 第14页 |
| ·语音信号的数学模型 | 第14-16页 |
| ·语音信号在时域和频域的表示 | 第16-20页 |
| ·语音信号的时域表示 | 第16页 |
| ·语音信号的频域表示 | 第16-18页 |
| ·语谱图 | 第18-20页 |
| ·语音信号之间的稀疏性 | 第20页 |
| ·总结 | 第20-22页 |
| 第3章 盲源分离的基本理论 | 第22-35页 |
| ·独立分量分析 | 第22-27页 |
| ·ICA 数学模型 | 第22-24页 |
| ·经典ICA 算法 | 第24-27页 |
| ·经典ICA 算法的缺点 | 第27页 |
| ·稀疏分量分析 | 第27-34页 |
| ·线性盲信号混叠的模型 | 第28-29页 |
| ·SCA 算法框架 | 第29-31页 |
| ·SCA 的经典算法 | 第31-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于直线隶属度函数的盲分离算法 | 第35-53页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·问题的描述及算法框架 | 第36-37页 |
| ·线性盲信号混叠的模型 | 第36页 |
| ·稀疏性假设条件及两步法 | 第36-37页 |
| ·基于直线隶属度聚类函数的混合矩阵求法 | 第37-40页 |
| ·点到直线的隶属度 | 第37-38页 |
| ·基于隶属度的直线聚类函数 | 第38页 |
| ·噪声对直线聚类的影响 | 第38-39页 |
| ·基于积分二分法的函数优化 | 第39-40页 |
| ·实验 | 第40-51页 |
| ·仿真实验1 | 第41-45页 |
| ·仿真实验2 | 第45-47页 |
| ·语音实验 | 第47-50页 |
| ·含噪语音分离 | 第50-51页 |
| ·结论 | 第51-53页 |
| 第5章 基于 K-SCA 的盲分离算法 | 第53-71页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·K-SCA 条件及两步法 | 第54-55页 |
| ·基于隶属度函数的超平面聚类方法 | 第55-59页 |
| ·超平面聚类问题的难点 | 第55页 |
| ·过原点超平面的隶属度函数 | 第55-56页 |
| ·基于隶属度的超平面聚类函数 | 第56-57页 |
| ·基于模拟退火算法的函数优化 | 第57-59页 |
| ·重建信号 | 第59页 |
| ·实验 | 第59-70页 |
| ·仿真实验1 | 第60-63页 |
| ·仿真实验2 | 第63-66页 |
| ·语音实验 | 第66-69页 |
| ·含噪语音分离 | 第69-70页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| 第6章 结论 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第78页 |
