| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 语音增强研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容及安排 | 第14-16页 |
| 第2章 语音增强相关问题 | 第16-25页 |
| 2.1 语音增强相关特性 | 第16-18页 |
| 2.1.1 语音信号特性 | 第16-17页 |
| 2.1.2 噪声信号特性及分类 | 第17页 |
| 2.1.3 人耳感知特性 | 第17-18页 |
| 2.2 语音增强信号模型 | 第18-19页 |
| 2.3 信噪比估计 | 第19-20页 |
| 2.4 语音增强评估标准 | 第20-24页 |
| 2.4.1 主观评价方法 | 第20-21页 |
| 2.4.2 客观评价方法 | 第21-24页 |
| 2.5 实验语料库 | 第24页 |
| 2.6 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 语音增强方法概述 | 第25-35页 |
| 3.1 统计模型 | 第25-26页 |
| 3.1.1 高斯模型和超高斯模型 | 第25-26页 |
| 3.1.2 不确定性模型 | 第26页 |
| 3.2 估计方法 | 第26-28页 |
| 3.2.1 最小均方误差 | 第26-27页 |
| 3.2.2 最大似然估计 | 第27页 |
| 3.2.3 最大后验概率估计 | 第27-28页 |
| 3.3 基于统计模型的语音增强算法 | 第28-34页 |
| 3.3.1 谱减法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 维纳滤波法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 最小均方误差法 | 第31-34页 |
| 3.4 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 改进增益函数的语音增强算法 | 第35-47页 |
| 4.1 基本算法 | 第35-37页 |
| 4.1.1 短时能量谱最小均方估计器（MMSE-SP） | 第35-36页 |
| 4.1.2 幅度平方谱最小均方估计器（MMSE-MSS） | 第36-37页 |
| 4.2 改进算法 | 第37-41页 |
| 4.2.1 改进算法流程图 | 第37-38页 |
| 4.2.2 算法推导 | 第38-40页 |
| 4.2.3 先验无音概率估计 | 第40-41页 |
| 4.3 算法实现及仿真 | 第41-46页 |
| 4.3.1 实验平台及参数 | 第41页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第41-46页 |
| 4.4 小结 | 第46-47页 |
| 第5章 条件中位数语音增强算法 | 第47-58页 |
| 5.1 贝叶斯统计 | 第47-50页 |
| 5.1.1 贝叶斯统计概述 | 第47页 |
| 5.1.2 贝叶斯估计器 | 第47-50页 |
| 5.2 基于幅度平方谱的语音增强算法 | 第50-53页 |
| 5.2.1 幅度平方谱最小均方误差估计器 | 第51页 |
| 5.2.2 幅度平方谱条件中位数估计器 | 第51-53页 |
| 5.3 实验结果及仿真 | 第53-57页 |
| 5.3.1 实验平台及参数 | 第53页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第53-57页 |
| 5.4 小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目 | 第67页 |
