说话人识别中语音增强算法的研究和系统实现
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| ·说话人识别简介 | 第9-13页 |
| ·说话人识别研究的背景和意义 | 第10页 |
| ·说话人识别发展历史 | 第10-11页 |
| ·说话人识别的分类 | 第11-12页 |
| ·说话人识别主要方法 | 第12-13页 |
| ·说话人识别的研究难点 | 第13页 |
| ·语音增强简介 | 第13-17页 |
| ·语音增强的背景和意义 | 第13-14页 |
| ·语音增强发展历史 | 第14-15页 |
| ·语音增强的分类 | 第15-17页 |
| ·语音增强的研究难点 | 第17页 |
| ·论文的工作和章节安排 | 第17-19页 |
| 2 语音信号去噪处理 | 第19-28页 |
| ·语音信号的预处理 | 第19-20页 |
| ·预加重 | 第19页 |
| ·加窗和分帧 | 第19-20页 |
| ·端点检测 | 第20-23页 |
| ·基于短时线性能量和短时过零率的端点检测 | 第20-22页 |
| ·本文的改进 | 第22-23页 |
| ·噪声分类及去噪方法 | 第23-24页 |
| ·噪声的影响及分类 | 第23-24页 |
| ·典型的去噪处理方法 | 第24页 |
| ·语音质量评价 | 第24-27页 |
| ·主观评价 | 第25-26页 |
| ·客观评价 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于短时谱估计的语音增强算法研究 | 第28-38页 |
| ·谱减法 | 第28-30页 |
| ·基本原理 | 第28-29页 |
| ·改进形式 | 第29-30页 |
| ·维纳滤波法及改进 | 第30-31页 |
| ·基本原理 | 第30-31页 |
| ·改进形式 | 第31页 |
| ·最小均方误差(MMSE)法 | 第31-32页 |
| ·基本原理 | 第31-32页 |
| ·基于短时谱估计的语音增强算法分析 | 第32-34页 |
| ·三种基于短时谱估计的语音增强算法的优缺点 | 第32-33页 |
| ·基于短时谱估计的语音增强算法 | 第33-34页 |
| ·基于先验信噪比估计的维纳滤波法 | 第34-37页 |
| ·基本原理 | 第34-35页 |
| ·音乐噪声的抑制 | 第35页 |
| ·噪声功率谱的估计 | 第35-37页 |
| ·改进的基于先验信噪比估计的维纳滤波法 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 实验结果及分析 | 第38-49页 |
| ·语音数据库 | 第38-39页 |
| ·NTT 语音库 | 第38页 |
| ·普通话四川方言语音库 | 第38-39页 |
| ·端点检测实验 | 第39-42页 |
| ·基于能量和过零率的端点检测 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-42页 |
| ·基于短时谱估计的语音增强算法实验 | 第42-48页 |
| ·时域波形 | 第42-45页 |
| ·主观评价 | 第45页 |
| ·客观评价 | 第45-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 5 抗噪声说话人确认系统的软件开发 | 第49-59页 |
| ·抗噪声的说话人识别系统概述 | 第49-50页 |
| ·系统功能分析 | 第50页 |
| ·系统功能模块设计 | 第50-52页 |
| ·说话人确认功能模块 | 第50-52页 |
| ·语音增强功能模块 | 第52页 |
| ·说话人确认系统软件实现中的相关技术处理 | 第52-54页 |
| ·语音信号的分析和处理 | 第52-54页 |
| ·基于GMM 的说话人确认 | 第54页 |
| ·语音增强 | 第54页 |
| ·系统功能和界面 | 第54-57页 |
| ·系统性能评估 | 第57-58页 |
| ·影响系统性能的因素 | 第57-58页 |
| ·系统性能测试 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 6 结论 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·进一步的工作与展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65页 |
