语音信号去混响研究
摘要 | 第6-7页 |
abstract | 第7页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
1.1 研究目的和意义 | 第11页 |
1.2 语音信号去混响的研究情况 | 第11-16页 |
1.2.1 基于波束形成的去混响技术 | 第11-13页 |
1.2.2 基于逆滤波的去混响技术 | 第13-14页 |
1.2.3 基于语音增强的去混响技术 | 第14-16页 |
1.3 论文的内容和结构安排 | 第16-17页 |
第2章 语音信号基本理论 | 第17-32页 |
2.1 人的发声机理与听觉机理 | 第17-19页 |
2.1.1 发声器官 | 第17-18页 |
2.1.2 听觉器官 | 第18-19页 |
2.2 语音信号处理 | 第19页 |
2.3 语音信号的线性模型 | 第19-22页 |
2.3.1 激励模型 | 第19-20页 |
2.3.2 声道模型 | 第20页 |
2.3.3 辐射模型 | 第20-21页 |
2.3.4 语音信号的数字模型 | 第21-22页 |
2.4 语音信号的短时分析 | 第22-24页 |
2.4.1 语音信号的预加重 | 第22-23页 |
2.4.2 语音信号的加窗处理 | 第23-24页 |
2.5 语音信号的线性预测分析 | 第24-25页 |
2.6 线性预测算法 | 第25-27页 |
2.6.1 自相关法 | 第25-27页 |
2.6.2 协方差法 | 第27页 |
2.7 语音信号的短时合成 | 第27-31页 |
2.7.1 滤波器组相加法 | 第27-30页 |
2.7.2 叠接相加法 | 第30-31页 |
2.8 小结 | 第31-32页 |
第3章 混响效应及去混响方法 | 第32-42页 |
3.1 混响的产生 | 第32-33页 |
3.2 混响时间 | 第33-34页 |
3.3 混响的数学模型 | 第34页 |
3.4 房间冲激响应 | 第34-35页 |
3.5 混响的特征 | 第35-36页 |
3.6 去混响方法概述 | 第36-37页 |
3.7 语音信号去混响评价指标 | 第37-41页 |
3.7.1 两种主观评价方法 | 第38页 |
3.7.2 时域客观评价方法 | 第38-39页 |
3.7.3 频域客观评价方法 | 第39-41页 |
3.8 小结 | 第41-42页 |
第4章 语音信号倒谱和复倒谱 | 第42-53页 |
4.1 卷积同态处理的基本原理 | 第42-44页 |
4.2 复倒谱和倒谱 | 第44页 |
4.3 复倒谱的性质 | 第44-47页 |
4.4 复倒谱的计算方法 | 第47-49页 |
4.4.1 最小相位法 | 第47-48页 |
4.4.2 递归法 | 第48-49页 |
4.5 复倒谱域滤波 | 第49-50页 |
4.6 复倒谱去混响仿真 | 第50页 |
4.7 滤波器设计 | 第50-51页 |
4.8 仿真结果分析 | 第51-52页 |
4.9 小结 | 第52-53页 |
第5章 麦克风阵列语音去混响 | 第53-72页 |
5.1 人耳感知特性 | 第53-54页 |
5.2 阵列信号系统模型 | 第54-55页 |
5.3 麦克风阵列近场模型与远场模型 | 第55页 |
5.4 麦克风阵列语音去混响方法 | 第55-64页 |
5.4.1 固定波束形成方法 | 第56-57页 |
5.4.2 自适应波束形成方法 | 第57-58页 |
5.4.3 后置滤波方法 | 第58-60页 |
5.4.4 子空间方法 | 第60-64页 |
5.5 波束形成时延估计法 | 第64-69页 |
5.5.1 广义互相关时延估计法 | 第64-65页 |
5.5.2 自适应特征值分解时延估计法 | 第65-67页 |
5.5.3 高阶统计量时延估计法 | 第67页 |
5.5.4 倒谱时延估计法 | 第67-68页 |
5.5.5 仿真实验 | 第68-69页 |
5.6 基于复倒谱和波束形成的语音去混响方法 | 第69-71页 |
5.6.1 麦克风阵列倒谱语音去混响方法 | 第70页 |
5.6.2 麦克风阵列倒谱语音去混响方法实现步骤 | 第70页 |
5.6.3 仿真实验 | 第70-71页 |
5.7 小结 | 第71-72页 |
结论 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-79页 |
攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 | 第79-80页 |
致谢 | 第80-81页 |