| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第12-13页 |
| 1.2 声源定位研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 语音增强研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第15-16页 |
| 1.5 组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 语音处理相关技术 | 第17-30页 |
| 2.1 麦克风阵列的拓扑结构 | 第17-19页 |
| 2.2 语音信号的预处理 | 第19-21页 |
| 2.2.1 预加重 | 第19页 |
| 2.2.2 分帧 | 第19页 |
| 2.2.3 窗函数 | 第19-21页 |
| 2.3 声源定位算法 | 第21-25页 |
| 2.3.1 互相关算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 多重信号分类算法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 SRP-PHAT算法 | 第24-25页 |
| 2.4 波束形成算法 | 第25-28页 |
| 2.4.1 最大信噪比滤波器 | 第26-27页 |
| 2.4.2 LMS自适应滤波器 | 第27页 |
| 2.4.3 RLS自适应滤波器 | 第27-28页 |
| 2.5 语音增强的评价准则 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 麦克风阵列声源定位算法 | 第30-44页 |
| 3.1 SRP-PHAT算法 | 第30-31页 |
| 3.1.1 信号模型 | 第30页 |
| 3.1.2 基于麦克风阵列的加速SRP-PHAT算法 | 第30-31页 |
| 3.2 SRP-PHAT算法的改进 | 第31-37页 |
| 3.2.1 互功率谱加权求和的改进 | 第31-32页 |
| 3.2.2 基于随机搜索的空间收缩快速算法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 由粗到精的空间收缩快速算法 | 第34-36页 |
| 3.2.4 对SRP-PHAT算法的搜索策略的改进 | 第36-37页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第37-43页 |
| 3.3.1 算法运算量 | 第37-38页 |
| 3.3.2 算法鲁棒性分析 | 第38-40页 |
| 3.3.3 算法准确率分析 | 第40-42页 |
| 3.3.4 算法误差分析 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 麦克风阵列语音增强算法 | 第44-58页 |
| 4.1 基于LMS和RLS自适应波束形成算法 | 第44-50页 |
| 4.1.1 基于RLS迭代线性自适应波束形成算法 | 第44-47页 |
| 4.1.2 基于LMS确定性自适应波束形成算法 | 第47-49页 |
| 4.1.3 RLS与LMS算法的比较 | 第49-50页 |
| 4.2 变步长LMS自适应算法 | 第50-52页 |
| 4.2.1 第一类变步长LMS算法 | 第50页 |
| 4.2.2 第二类变步长LMS算法 | 第50-52页 |
| 4.3 改进的变步长LMS算法 | 第52-54页 |
| 4.3.1 参数对算法性能的影响 | 第52-53页 |
| 4.3.2 参数关系的确定 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.4.1 算法参数分析 | 第54-55页 |
| 4.4.2 语音增强主观效果 | 第55-57页 |
| 4.4.3 语音增强客观效果 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 5.2 未来展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |