希尔伯特一黄变换在含噪语音处理中的应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 论文研究的背景 | 第8-9页 |
| 1.2 信号的时频分析 | 第9-11页 |
| 1.2.1 传统信号时频分析方法 | 第9-11页 |
| 1.2.2 希尔伯特—黄变换 | 第11页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的章节组织 | 第12-14页 |
| 第2章 含噪语音信号处理基本理论 | 第14-34页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 语音信号及特性 | 第14-17页 |
| 2.3 噪声信号及特性 | 第17-19页 |
| 2.4 人的听觉感知特性 | 第19-24页 |
| 2.4.1 听觉器官的生理结构 | 第19-20页 |
| 2.4.2 语音听觉心理 | 第20-24页 |
| 2.5 传统语音增强算法 | 第24-33页 |
| 2.5.1 周期噪音干扰 | 第25-26页 |
| 2.5.2 脉冲噪声干扰 | 第26页 |
| 2.5.3 宽带噪声干扰 | 第26-30页 |
| 2.5.4 自适应噪声抵消 | 第30-31页 |
| 2.5.5 小波分析与语音增强 | 第31-32页 |
| 2.5.6 听觉临界带与语音增强 | 第32-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 希尔伯特—黄变换理论 | 第34-55页 |
| 3.1 概述 | 第34-35页 |
| 3.2 基本概念 | 第35-41页 |
| 3.2.1 希尔伯特变换 | 第35-37页 |
| 3.2.2 瞬时频率 | 第37-40页 |
| 3.2.3 固有模态函数 | 第40-41页 |
| 3.3 希尔伯特——黄变换理论 | 第41-54页 |
| 3.3.1 经验模态分解 | 第41-45页 |
| 3.3.2 希尔伯特谱和边际谱 | 第45-48页 |
| 3.3.3 经验模态分解性质 | 第48-51页 |
| 3.3.4 傅里叶变换和希尔伯特黄变换 | 第51-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于EMD的语音增强 | 第55-72页 |
| 4.1 前言 | 第55页 |
| 4.2 噪声与语音EMD各自特性 | 第55-59页 |
| 4.3 语音增强性能评价 | 第59-62页 |
| 4.3.1 主观评价 | 第59-60页 |
| 4.3.2 客观评价 | 第60-62页 |
| 4.4 基于EMD的语音增强 | 第62-66页 |
| 4.4.1 语音检测—真正的语音识别 | 第62-64页 |
| 4.4.2 加权滤波 | 第64页 |
| 4.4.3 自适应阂值调整 | 第64-66页 |
| 4.4.4 基于EMD的语音增强算法 | 第66页 |
| 4.5 实验 | 第66-71页 |
| 4.5.1 对比算法的相关选取 | 第66-68页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第68-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
