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欠定信号分离及其在语音处理中的应用

摘要第6-8页
Abstract第8-10页
第1章 绪论第17-25页
    1.1 研究背景和意义第17-18页
    1.2 研究现状第18-22页
        1.2.1 超定和适定信号分离第18-19页
        1.2.2 欠定信号分离第19-22页
    1.3 欠定信号分离在语音处理中的应用第22-23页
    1.4 本文的研究内容和章节安排第23-25页
第2章 盲分离的基本理论和典型算法第25-43页
    2.1 引言第25页
    2.2 线性混合系统的数学模型第25-26页
        2.2.1 瞬时混合模型第25页
        2.2.2 卷积混合模型第25-26页
    2.3 系统可辨识性和源可分离性第26-28页
    2.4 不确定性第28-29页
    2.5 独立成分分析第29-34页
        2.5.1 基于信息论的对比函数第30-33页
        2.5.2 主要算法第33-34页
    2.6 稀疏成分分析第34-42页
        2.6.1 信号的稀疏性特征第34-35页
        2.6.2 混合矩阵估计第35-37页
        2.6.3 源信号的恢复第37-41页
        2.6.4 基于自然梯度的交替法第41-42页
    2.7 本章小结第42-43页
第3章 基于人工蜂群算法的欠定盲分离第43-59页
    3.1 引言第43-44页
    3.2 信号模型和假设条件第44-45页
    3.3 单源点检测第45-47页
    3.4 基于人工蜂群算法的混合矩阵估计方法第47-52页
        3.4.1 基本的ABC算法第47-48页
        3.4.2 全局目标函数和全局搜索策略第48-50页
        3.4.3 局部目标函数和局部搜索策略第50-52页
    3.5 仿真实验第52-58页
    3.6 本章小结第58-59页
第4章 基于局部混合模型的欠定盲分离第59-72页
    4.1 引言第59-60页
    4.2 算法框图和假设条件第60-61页
    4.3 观测信号的局部混合模型第61-64页
        4.3.1 混合模型的导出第61-63页
        4.3.2 混合模型的进一步讨论第63-64页
    4.4 混合模型参数估计和源信号的恢复第64-65页
    4.5 仿真实验第65-71页
    4.6 本章小结第71-72页
第5章 基于广义高斯分布的子空间欠定盲分离第72-85页
    5.1 引言第72页
    5.2 基于广义高斯分布的子空间盲分离第72-78页
        5.2.1 混合矩阵的子空间第72-73页
        5.2.2 广义高斯分布第73-75页
        5.2.3 基于蒙特卡洛马尔科夫链的参数估计第75-76页
        5.2.4 基于广义高斯分布的全条件概率密度第76-78页
    5.3 基于非稀疏度评判准则的盲分离第78-80页
    5.4 仿真实验第80-84页
    5.5 本章小结第84-85页
第6章 欠定信号分离在混响环境中语音分离的应用第85-100页
    6.1 引言第85-86页
    6.2 基于子频段和人工蜂群算法的排序校正方法第86-88页
    6.3 基于局部广义高斯混合模型的欠定语音盲分离第88-92页
        6.3.1 伪消声模型第88-90页
        6.3.2 时延和衰减比的估计第90-91页
        6.3.3 基于局部广义高斯混合模型的源信号恢复第91-92页
    6.4 仿真实验第92-99页
    6.5 本章小结第99-100页
第7章 单通道信号分离在语音增强中的应用第100-111页
    7.1 引言第100页
    7.2 单通道信号分离模型第100-101页
    7.3 语音和噪声的非负矩阵分解第101-102页
    7.4 基于时间相关性约束非负矩阵分解的语音增强算法第102-106页
        7.4.1 训练阶段第102-103页
        7.4.2 语音增强阶段第103-106页
    7.5 仿真实验第106-110页
    7.6 本章小结第110-111页
结论第111-113页
致谢第113-114页
参考文献第114-125页
攻读博士学位期间撰写的论文第125页

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