单麦克风语音去混响算法研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 符号对照表 | 第12-13页 |
| 缩略语对照表 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-20页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第16-17页 |
| 1.2 语音去混响发展历史和现状 | 第17-18页 |
| 1.3 论文的研究目标 | 第18-19页 |
| 1.4 论文的内容和结构安排 | 第19-20页 |
| 第二章 混响原理概述 | 第20-32页 |
| 2.1 混响的产生 | 第20页 |
| 2.2 混响的数学模型 | 第20-21页 |
| 2.3 混响的特征参数 | 第21-22页 |
| 2.4 混响的仿真模型 | 第22-23页 |
| 2.5 单麦克风语音去混响算法概述 | 第23-28页 |
| 2.6 多麦克风语音去混响算法概述 | 第28-31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 改进的两阶段去混响算法 | 第32-42页 |
| 3.1 Gammatone滤波器原理 | 第32-33页 |
| 3.2 现有的两阶段去混响算法 | 第33-37页 |
| 3.2.1 估计逆滤波器 | 第34-36页 |
| 3.2.2 估计谱减增益 | 第36-37页 |
| 3.3 改进的两阶段去混响算法 | 第37-40页 |
| 3.3.1 残差峰度和偏度性能比较 | 第38-39页 |
| 3.3.2 改进的逆滤波器 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于LP和HMM的谱增强算法 | 第42-56页 |
| 4.1 隐马尔可夫模型 | 第42-46页 |
| 4.1.1 HMM的定义及其与语音信号的关系 | 第42页 |
| 4.1.2 HMM的基本元素 | 第42-43页 |
| 4.1.3 HMM三大算法 | 第43-46页 |
| 4.2 基于LP和HMM的谱增强算法 | 第46-53页 |
| 4.2.1 信号模型和符号表示 | 第46-49页 |
| 4.2.2 状态序列估计 | 第49页 |
| 4.2.3 后验概率密度估计 | 第49-51页 |
| 4.2.4 自适应混响参数估计 | 第51-52页 |
| 4.2.5 谱减增益估计 | 第52-53页 |
| 4.3 状态学习与参数设置 | 第53-54页 |
| 4.3.1 HMM状态学习 | 第53-54页 |
| 4.3.2 算法参数初始化 | 第54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第56-72页 |
| 5.1 语音质量评价标准 | 第56-59页 |
| 5.1.1 主观评价 | 第56页 |
| 5.1.2 客观评价 | 第56-59页 |
| 5.2 仿真条件 | 第59页 |
| 5.3 改进的两阶段去混响算法性能分析 | 第59-64页 |
| 5.4 基于LP和HMM谱增强算法性能分析 | 第64-68页 |
| 5.5 两种改进算法性能对比分析 | 第68-71页 |
| 5.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第72-73页 |
| 6.2 后续工作展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-80页 |
| 致谢 | 第80-82页 |
| 作者简介 | 第82-83页 |
