骨导和气导结合的语音增强系统搭建
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 语音增强技术国内外研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 基于气导的语音增强研究 | 第11-14页 |
| 1.2.2 基于骨导的语音增强研究 | 第14-16页 |
| 1.2.3 基于骨导和气导融合的语音增强研究 | 第16-17页 |
| 1.3 语音增强系统的主要组成 | 第17页 |
| 1.4 课题研究的目的 | 第17-18页 |
| 1.5 课题研究的主要内容 | 第18-19页 |
| 第2章 语音增强的理论基础 | 第19-26页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 语音增强理论依据 | 第19-21页 |
| 2.2.1 纯净语音特性 | 第19-20页 |
| 2.2.2 噪声语音特性 | 第20-21页 |
| 2.3 语音分析与合成 | 第21-22页 |
| 2.3.1 说话人相关特征 | 第21-22页 |
| 2.3.2 骨导和气导语音的相关性 | 第22页 |
| 2.4 语音增强效果的评价标准 | 第22-25页 |
| 2.4.1 主观评价 | 第23-24页 |
| 2.4.2 客观评价 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小节 | 第25-26页 |
| 第3章 基于气导的语音增强技术 | 第26-48页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于谱减法的语音增强 | 第26-29页 |
| 3.2.1 基本谱减法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 多窗谱估计谱减法 | 第27-29页 |
| 3.3 基于维纳滤波法的语音增强 | 第29-31页 |
| 3.3.1 基本维纳滤波法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 基于先验信噪比的维纳滤波法 | 第30-31页 |
| 3.4 基于最小均方误差算法的语音增强 | 第31-35页 |
| 3.4.1 基本最小均方误差法 | 第31-33页 |
| 3.4.2 对数谱最小均方误差法 | 第33-35页 |
| 3.5 基于小波阈值的语音增强 | 第35-38页 |
| 3.5.1 小波变换基本理论 | 第35-37页 |
| 3.5.2 小波阈值去噪 | 第37-38页 |
| 3.6 基于子空间的语音增强 | 第38-39页 |
| 3.6.1 子空间去噪基本理论 | 第38页 |
| 3.6.2 子空间算法 | 第38-39页 |
| 3.7 实验仿真及结果分析 | 第39-47页 |
| 3.8 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于骨导和气导的频谱扩展技术 | 第48-66页 |
| 4.1 引言 | 第48页 |
| 4.2 语音特征提取 | 第48-49页 |
| 4.3 频谱扩展关键技术 | 第49-54页 |
| 4.3.1 线性预测分析技术 | 第49-51页 |
| 4.3.2 频谱扩展技术 | 第51-54页 |
| 4.4 基于改进神经网络的频谱扩展 | 第54-64页 |
| 4.4.1 DNN基础理论 | 第55-57页 |
| 4.4.2 骨导语音的频谱扩展 | 第57-58页 |
| 4.4.3 实验仿真 | 第58-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-66页 |
| 第5章 基于骨导和气导融合的语音增强技术 | 第66-78页 |
| 5.1 引言 | 第66-67页 |
| 5.2 语音采集和保存 | 第67-70页 |
| 5.2.1 硬件设备 | 第67页 |
| 5.2.2 采集和保存软件设计 | 第67-69页 |
| 5.2.3 采集保存的语音 | 第69-70页 |
| 5.3 骨导和气导融合的语音增强 | 第70-72页 |
| 5.3.1 基于自适应抵消的AC和BC的融合 | 第70-71页 |
| 5.3.2 基于FLANN的多通道数据融合 | 第71-72页 |
| 5.4 实验仿真及结果分析 | 第72-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
