高可懂度的信号子空间语音增强算法
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 语音增强的研究历史与现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目标 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要工作和结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 语音增强的基础理论 | 第13-21页 |
| 2.1 语音特点 | 第13页 |
| 2.2 人耳感知特性 | 第13-14页 |
| 2.3 噪声特性 | 第14-15页 |
| 2.4 语音增强的信号模型 | 第15页 |
| 2.5 语音的短时预处理 | 第15-19页 |
| 2.5.1 语音预加重处理 | 第15-17页 |
| 2.5.2 语音加窗分帧 | 第17-18页 |
| 2.5.3 语音端点检测 | 第18-19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 语音增强方法综述 | 第21-27页 |
| 3.1 参数方法 | 第21-22页 |
| 3.2 非参数方法 | 第22-24页 |
| 3.3 统计方法 | 第24-25页 |
| 3.4 其他方法 | 第25-26页 |
| 3.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 子空间增强方法的基本原理 | 第27-37页 |
| 4.1 基于时域约束的子空间法 | 第27-29页 |
| 4.2 基于频域约束的子空间法 | 第29-30页 |
| 4.3 基于广义特征值分解的子空间法 | 第30-33页 |
| 4.3.1 基本理论 | 第30-31页 |
| 4.3.2 算法实现 | 第31-33页 |
| 4.4 仿真实验 | 第33-34页 |
| 4.5 本章小结 | 第34-37页 |
| 第五章 基于语音失真分类的子空间增强算法 | 第37-47页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 不同类型语音失真对可懂度的影响 | 第37-41页 |
| 5.3 不同区域语音失真的识别方法 | 第41-42页 |
| 5.4 基于语音失真分类的后置滤波器设计 | 第42页 |
| 5.5 高可懂度的子空间增强算法 | 第42-45页 |
| 5.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第六章 语音增强算法可懂度性能的评价 | 第47-55页 |
| 6.1 语音可懂度的主观评价 | 第47-48页 |
| 6.1.1 言语测听 | 第47页 |
| 6.1.2 语音接受阈 | 第47-48页 |
| 6.1.3 诊断押韵测试 | 第48页 |
| 6.2 语音可懂度的客观评价 | 第48-53页 |
| 6.2.1 增强语音的可懂度客观评价流程 | 第48-49页 |
| 6.2.2 传统的语音可懂度客观评价方法 | 第49-50页 |
| 6.2.3 改进的语音可懂度客观评价方法 | 第50-53页 |
| 6.3 本章小结 | 第53-55页 |
| 第七章 高可懂度增强算法的仿真实验 | 第55-63页 |
| 7.1 语音库的建立 | 第55页 |
| 7.2 增强算法的可懂度评价 | 第55-59页 |
| 7.2.1 可懂度性能主观评价 | 第55-56页 |
| 7.2.2 可懂度性能客观评价 | 第56-59页 |
| 7.3 增强算法的语谱图分析 | 第59-61页 |
| 7.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第八章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第73页 |
