| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 语音噪声和混响消除算法的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 单通道语音噪声和混响消除算法 | 第9-10页 |
| 1.2.2 多通道语音噪声和混响消除算法 | 第10-11页 |
| 1.3 课题的主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 课题的章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 语音信号分析及波束形成算法简介 | 第14-30页 |
| 2.1 语音信号分析 | 第14-19页 |
| 2.1.1 语音信号分析中的预处理技术 | 第14-16页 |
| 2.1.2 噪声和混响信号分析 | 第16-19页 |
| 2.2 混响统计模型 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Polack混响统计模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 广义混响统计模型 | 第20-21页 |
| 2.3 麦克风阵列结构及信号处理模型 | 第21-25页 |
| 2.3.1 麦克风阵列拓扑结构 | 第21页 |
| 2.3.2 远场与近场信号处理模型 | 第21-22页 |
| 2.3.3 麦克风阵列系统中的时延估计 | 第22-25页 |
| 2.4 波束形成算法理论基础 | 第25-29页 |
| 2.4.1 波束形成算法分类与比较 | 第25-27页 |
| 2.4.2 波束图分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 混响时间盲估计算法研究 | 第30-39页 |
| 3.1 Sabine混响时间计算公式 | 第30页 |
| 3.2 Ratnam混响时间盲估计算法 | 第30-32页 |
| 3.3 基于线性预测的混响时间盲估计改进算法 | 第32-36页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于FBF的噪声和混响消除改进算法 | 第39-50页 |
| 4.1 噪声功率谱密度估计 | 第39-45页 |
| 4.1.1 时变递归平均 | 第40-42页 |
| 4.1.2 最小控制估计 | 第42-45页 |
| 4.2 混响功率谱密度估计 | 第45-47页 |
| 4.3 优化对数谱幅度算法 | 第47-48页 |
| 4.4 基于FBF的噪声和混响消除改进算法实现步骤 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于TF-GSC的噪声和混响消除改进算法 | 第50-76页 |
| 5.1 MMSE估计器 | 第51-53页 |
| 5.2 改进的基于相对早期传输函数的广义旁瓣抵消器 | 第53-59页 |
| 5.2.1 基于传输函数的广义旁瓣抵消器 | 第53-56页 |
| 5.2.2 改进的基于早期传输函数的广义旁瓣抵消器 | 第56-59页 |
| 5.3 维纳滤波的基本原理 | 第59-61页 |
| 5.4 直达声补偿策略 | 第61-62页 |
| 5.5 基于TF-GSC的噪声和混响消除改进算法实现步骤 | 第62-63页 |
| 5.6 实验结果及分析 | 第63-75页 |
| 5.6.1 仿真条件与参数配置 | 第63-64页 |
| 5.6.2 仿真数据测试波形图和语谱图对比分析 | 第64-72页 |
| 5.6.3 实际环境录制语音测试结果 | 第72-75页 |
| 5.7 本章小结 | 第75-76页 |
| 总结与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 个人简历 | 第84-85页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第85页 |
