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自适应阈值小波包语音增强算法的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·研究背景及意义第11页
   ·语音增强算法的研究现状第11-13页
   ·语音和噪声的特性第13-14页
     ·语音的特性第13页
     ·噪声的特性第13-14页
   ·主要研究工作和结构安排第14-15页
   ·小结第15-17页
第二章 语音增强算法的基本理论第17-25页
   ·语音信号听觉模型第17页
   ·语音信号模型第17-20页
     ·激励模型第17-18页
     ·声道模型第18页
     ·辐射模型第18-20页
   ·带噪语音模型第20页
   ·语音质量的评测方法第20-23页
     ·主观评测方法第20-21页
     ·客观评测方法第21-23页
   ·小结第23-25页
第三章 新阈值函数小波包变换语音增强算法第25-49页
   ·小波变换基础理论第25-31页
     ·小波变换定义第25-27页
     ·离散小波变换第27-28页
     ·多分辨率分析及Mallat算法第28-30页
     ·小波变换特点第30-31页
   ·常用小波函数第31-33页
     ·Haar小波第31-32页
     ·dbN(Daubechies)小波第32-33页
     ·对称小波symN(Symlets)第33页
   ·新阈值函数小波包变换语音增强算法第33-40页
     ·小波包变换语音增强原理第33-34页
     ·Bark尺度小波包分解第34-35页
     ·小波变换阈值估计第35-37页
     ·传统阈值函数第37-38页
     ·新阈值函数第38-40页
   ·实验仿真与分析第40-47页
     ·仿真环境和条件第40-41页
     ·仿真实验结果第41-47页
     ·仿真结果分析第47页
   ·小结第47-49页
第四章 用后验信噪比修正小波包自适应阈值的语音增强算法第49-71页
   ·人耳掩蔽效应原理第49-52页
     ·掩蔽效应的原理第49页
     ·掩蔽阈值的计算过程第49-52页
   ·一种改进的非平稳噪声估计算法第52-56页
     ·非平稳噪声估计算法第52-54页
     ·改进的非平稳噪声估计算法第54-56页
   ·用后验信噪比修正小波包自适应阈值的语音增强算法第56-61页
     ·基于改进的噪声估计算法的后验信噪比第56-57页
     ·修正的自适应阈值的计算第57-58页
     ·新的Bark尺度小波包分解结构第58-61页
   ·实验仿真与分析第61-69页
     ·仿真环境和条件第61-63页
     ·仿真实验结果第63-68页
     ·仿真结果分析第68-69页
   ·小结第69-71页
第五章 联合改进子空间的自适应阈值小波包语音增强算法第71-85页
   ·子空间语音增强算法第71-75页
     ·信号子空间与噪声子空间第71-72页
     ·时域约束估计器原理第72-74页
     ·白噪声背景下的子空间语音增强算法第74-75页
   ·递归最小二乘算法第75-77页
     ·递归最小二乘算法的原理第75-76页
     ·递归最小二乘算法的特点第76-77页
   ·改进的子空间算法第77-78页
   ·联合改进子空间的自适应阈值小波包语音增强算法第78页
   ·实验仿真与分析第78-83页
     ·仿真环境和条件第78-79页
     ·仿真实验结果第79-81页
     ·仿真结果分析第81-83页
   ·小结第83-85页
第六章 总结与展望第85-87页
   ·总结第85-86页
   ·展望第86-87页
参考文献第87-91页
致谢第91-93页
攻读学位期间发表的学术论文第93页

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