基于H∞滤波的盲自适应语音增强算法研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·语音增强的目的和意义 | 第8页 |
| ·语音增强的应用 | 第8-9页 |
| ·语音增强的历史 | 第9-11页 |
| ·语音增强算法的归类与比较 | 第11-13页 |
| ·语音增强算法的归类 | 第11-12页 |
| ·各种语音增强算法的比较 | 第12-13页 |
| ·全文组织 | 第13-14页 |
| 第二章 语音特性和优化函数 | 第14-19页 |
| ·语音的主要特性 | 第14-15页 |
| ·语音信号是非平稳随机过程 | 第14页 |
| ·语音信号的分类 | 第14-15页 |
| ·语音信号的随机统计特性 | 第15页 |
| ·噪声的主要特性 | 第15-17页 |
| ·噪声主要特性 | 第15页 |
| ·噪声分类 | 第15-17页 |
| ·最优化算法 | 第17-19页 |
| ·最优化问题的数学模型 | 第17-19页 |
| 第三章 滤波算法中的相关理论 | 第19-32页 |
| ·Banach空间和Hilbert空间 | 第19-21页 |
| ·距离空间 | 第19页 |
| ·线性赋范空间 | 第19-20页 |
| ·Banach空间 | 第20页 |
| ·Hilbert空间 | 第20-21页 |
| ·几种函数空间 | 第21-23页 |
| ·时间域函数空间 | 第21-22页 |
| ·频率域函数空间 | 第22-23页 |
| ·标准H∞控制问题 | 第23-32页 |
| ·H∞控制理论的数学基础 | 第23-28页 |
| ·基于H∞控制理论的系统设计 | 第28-30页 |
| ·H∞标准设计 | 第30-32页 |
| 第四章 H∞预滤波算法 | 第32-39页 |
| ·问题的描述 | 第32-33页 |
| ·语音信号的生成模型 | 第32页 |
| ·状态空间模型 | 第32-33页 |
| ·H∞滤波算法 | 第33-36页 |
| ·引言 | 第33-34页 |
| ·数学表达 | 第34-36页 |
| ·抽头增益参数估计 | 第36-39页 |
| 第五章盲自适应滤波器系统模型 | 第39-50页 |
| ·噪声识别子系统 | 第39-43页 |
| ·噪声功率谱密度的估计 | 第39-42页 |
| ·改进的噪声识别子系统 | 第42-43页 |
| ·前馈解噪子系统 | 第43-44页 |
| ·虚拟反馈解噪子系统 | 第44-50页 |
| 第六章 算法的实现及仿真 | 第50-55页 |
| ·实现方法 | 第50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-55页 |
| ·全程信噪比分析 | 第50-51页 |
| ·时域波形图和语谱图分析 | 第51-55页 |
| 第七章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·结论 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 中文摘要 | 第60-62页 |
| 英文摘要 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 导师及作者简介 | 第65页 |
