基于BP神经网络的语音增强算法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·语音增强研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| ·语音增强的历史和研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文研究的内容及章节安排 | 第9-11页 |
| 第二章 语音增强基础理论 | 第11-20页 |
| ·语音特性、人耳感知特性及噪声特性 | 第11-13页 |
| ·语音特性 | 第11页 |
| ·人耳感知特性 | 第11-12页 |
| ·噪声特性 | 第12-13页 |
| ·语音信号处理技术 | 第13-19页 |
| ·语音信号的数字化和预处理 | 第13-14页 |
| ·语音信号的加窗分帧 | 第14-18页 |
| ·语音端点检测 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 BP 神经网络基础理论 | 第20-27页 |
| ·人工神经网络 | 第20-22页 |
| ·概述 | 第20页 |
| ·神经网络的构成 | 第20-21页 |
| ·神经网络的重要特征 | 第21-22页 |
| ·神经网络的应用 | 第22页 |
| ·BP 神经网络 | 第22-26页 |
| ·概述 | 第22-23页 |
| ·BP 神经网络的学习训练 | 第23-25页 |
| ·BP 神经网络的应用 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第四章 语音增强算法概述 | 第27-34页 |
| ·滤波器法 | 第27-29页 |
| ·固定滤波器 | 第27-28页 |
| ·自适应滤波 | 第28页 |
| ·傅立叶变换滤波器 | 第28-29页 |
| ·非线性处理 | 第29-30页 |
| ·中心削波 | 第29页 |
| ·同态滤波法 | 第29-30页 |
| ·自适应噪声对消 | 第30-31页 |
| ·具有参考信号的自适应噪声对消 | 第30-31页 |
| ·利用延迟来建立参考信号的自适应噪声对消 | 第31页 |
| ·谱减法 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第五章 基于 BP 神经网络的语音增强算法 | 第34-47页 |
| ·基于 BP 神经网络的语音端点检测 | 第34-38页 |
| ·用 BP 神经网络计算谱减因子 | 第38-39页 |
| ·感觉加权滤波器 | 第39页 |
| ·仿真试验及结果分析 | 第39-46页 |
| ·仿真实验 | 第39-40页 |
| ·语音质量评价 | 第40-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结和展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 附录 主要程序清单 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 个人简历 | 第56页 |
