| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·混叠语音信号分离的研究动态 | 第9-10页 |
| ·听觉场景分析 | 第9-10页 |
| ·盲源分离 | 第10页 |
| ·去噪方法 | 第10-12页 |
| ·时域方法 | 第10-11页 |
| ·频域方法 | 第11页 |
| ·其它方法 | 第11-12页 |
| ·论文的结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 盲源分离 | 第14-29页 |
| ·盲信号分离的发展 | 第14-15页 |
| ·盲源分离的数学模型 | 第15-17页 |
| ·线性瞬时混合模型 | 第15-16页 |
| ·线性卷积混合模型 | 第16-17页 |
| ·独立分量分析(ICA) | 第17-24页 |
| ·ICA理论基础 | 第17-19页 |
| ·ICA的约束条件和不确定性 | 第19-20页 |
| ·分离性能评价指标 | 第20-21页 |
| ·ICA中的预处理 | 第21-22页 |
| ·独立性衡量准则 | 第22-24页 |
| ·瞬时混合盲分离算法 | 第24-29页 |
| ·联合近似对角化算法(JADE) | 第24-25页 |
| ·基于信息最大化的神经网络算法(Informax) | 第25-26页 |
| ·基于定点迭代的快速算法(FastICA) | 第26-29页 |
| 第三章 小波变换 | 第29-41页 |
| ·小波变换的发展 | 第29页 |
| ·小波变换的数学理论 | 第29-31页 |
| ·连续小波 | 第30-31页 |
| ·离散小波 | 第31页 |
| ·多分辨分析 | 第31-35页 |
| ·多分辨分析 | 第31-32页 |
| ·双尺度方程 | 第32-34页 |
| ·MALLAT算法 | 第34-35页 |
| ·小波变换去噪 | 第35-41页 |
| ·模极大值检测法 | 第35-36页 |
| ·屏蔽去噪法 | 第36页 |
| ·阈值去噪法 | 第36-41页 |
| 第四章 经验模态分解 | 第41-46页 |
| ·理论基础 | 第41-42页 |
| ·瞬时频率 | 第41页 |
| ·特征时间尺度 | 第41-42页 |
| ·EMD分解 | 第42-44页 |
| ·固有模态函数 | 第42页 |
| ·经验模态分解 | 第42-44页 |
| ·EMD去噪 | 第44-46页 |
| ·尺度滤波 | 第44-45页 |
| ·EMD阈值去噪 | 第45页 |
| ·EMD和小波变换联合去噪 | 第45-46页 |
| 第五章 含噪混叠语音去噪盲分解 | 第46-58页 |
| ·语音 | 第46页 |
| ·噪声 | 第46-47页 |
| ·去噪盲分离 | 第47-57页 |
| ·实验结果 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附录A:攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |