基于双麦克风的盲声源处理算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 盲源分离模型 | 第11-12页 |
| 1.3 研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 语音信号处理相关理论 | 第15-26页 |
| 2.1 语音信号的时域和频域分析 | 第15-19页 |
| 2.1.1 语音信号的时域特性 | 第15-16页 |
| 2.1.2 语音信号的频域特性 | 第16-17页 |
| 2.1.3 语音的语谱图分析 | 第17-19页 |
| 2.2 语音信号短时分析技术 | 第19-24页 |
| 2.2.1 语音信号的预处理 | 第19-23页 |
| 2.2.2 语音信号短时频域分析 | 第23-24页 |
| 2.3 盲信号分离性能评估指标 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 ICA算法研究 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26-29页 |
| 3.2 ICA | 第29-31页 |
| 3.2.1 ICA的定义 | 第29-30页 |
| 3.2.2 ICA的不确定性 | 第30页 |
| 3.2.3 ICA描述 | 第30-31页 |
| 3.3 ICA估计准则 | 第31-36页 |
| 3.3.1 非高斯性度量准则 | 第31-34页 |
| 3.3.2 最小互信息准则 | 第34-35页 |
| 3.3.3 最大似然估计准则 | 第35-36页 |
| 3.4 ICA预处理 | 第36-38页 |
| 3.4.1 中心化 | 第36-37页 |
| 3.4.2 白化处理 | 第37-38页 |
| 3.5 仿真实验 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 正定双麦克风盲源分离技术研究 | 第40-54页 |
| 4.1 卷积混合盲源分离模型研究 | 第40-42页 |
| 4.1.1 盲源分离数学模型 | 第40-41页 |
| 4.1.2 卷积混合盲源分离 | 第41-42页 |
| 4.1.3 时频掩蔽 | 第42页 |
| 4.2 正定双麦克风盲源分离算法研究 | 第42-52页 |
| 4.2.1 频域的卷积混合BSS | 第43-44页 |
| 4.2.2 卷积混合ICA和二值掩蔽 | 第44-46页 |
| 4.2.3 掩蔽值的倒谱平滑 | 第46-48页 |
| 4.2.4 算法仿真 | 第48-52页 |
| 4.3 算法对比研究 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 欠定双麦克风盲源分离技术研究 | 第54-70页 |
| 5.1 引言 | 第54-56页 |
| 5.2 用ICA和二值掩蔽提取盲源信号 | 第56-64页 |
| 5.3 分离结束的判别标准 | 第64页 |
| 5.4 倒谱平滑处理 | 第64-65页 |
| 5.5 实验仿真 | 第65-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第六章 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 总结 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
