基于神经网络的语音分离及其DSP实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第12-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12页 |
| 1.2 历史发展与研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 语音分离理论基础 | 第15-21页 |
| 2.1 语音基础 | 第15-18页 |
| 2.1.1 语音的产生 | 第15页 |
| 2.1.2 语音特性 | 第15-16页 |
| 2.1.3 噪声特性 | 第16页 |
| 2.1.4 掩蔽效应 | 第16-18页 |
| 2.2 评价指标 | 第18-19页 |
| 2.2.1 主观评价 | 第18页 |
| 2.2.2 客观评价 | 第18-19页 |
| 2.3 常见语音分离方法介绍 | 第19-20页 |
| 2.3.1 谱减法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 维纳滤波法 | 第20页 |
| 2.3.3 基于HMM的语音分离算法 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于DNN的语音分离 | 第21-28页 |
| 3.1 深度神经网络 | 第21-23页 |
| 3.1.1 深度神经网络概念 | 第21页 |
| 3.1.2 深度神经网络结构 | 第21-23页 |
| 3.2 语音分离 | 第23-27页 |
| 3.2.1 语音分离的系统结构 | 第23页 |
| 3.2.2 时频分解 | 第23-25页 |
| 3.2.3 特征提取 | 第25页 |
| 3.2.4 模型训练 | 第25-26页 |
| 3.2.5 波形合成 | 第26-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于DSP的系统实现 | 第28-40页 |
| 4.1 DSP硬件平台概述 | 第28-33页 |
| 4.1.1 DSP简介 | 第28-29页 |
| 4.1.2 语音分离系统设计流程 | 第29-30页 |
| 4.1.3 硬件组成 | 第30-31页 |
| 4.1.4 DSP与音频芯片的连接 | 第31-33页 |
| 4.2 DSP软件系统设计 | 第33-39页 |
| 4.2.1 开发环境简介 | 第33页 |
| 4.2.2 存储空间分配 | 第33-34页 |
| 4.2.3 音频芯片初始化 | 第34-35页 |
| 4.2.4 McBSP初始化与FIFO缓存 | 第35-37页 |
| 4.2.5 算法实现 | 第37-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第40-46页 |
| 5.1 模型测试结果分析 | 第40-42页 |
| 5.1.1 数据集描述 | 第40页 |
| 5.1.2 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 5.2 硬件平台测试结果分析 | 第42-45页 |
| 5.2.1 测试平台 | 第42页 |
| 5.2.2 测试方法 | 第42-45页 |
| 5.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与期望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 附录1 实验平台 | 第51-52页 |
| 附录2 主要实现代码 | 第52-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
