基于噪声幅度谱估计的单通道语音增强算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 语音增强技术的发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 语音增强性能评价方法 | 第12-15页 |
| 1.3.1 主观评价方法 | 第12-13页 |
| 1.3.2 客观评价方法 | 第13-15页 |
| 1.4 本论文的主要工作及章节安排 | 第15-17页 |
| 2 语音增强和噪声功率谱估计概述 | 第17-30页 |
| 2.1 语音增强算法 | 第17-21页 |
| 2.1.1 子空间法 | 第17页 |
| 2.1.2 短时谱估计算法 | 第17-19页 |
| 2.1.3 维纳滤波法 | 第19页 |
| 2.1.4 训练模型算法 | 第19-20页 |
| 2.1.5 听觉掩蔽效应算法 | 第20-21页 |
| 2.2 语音和噪声信号的特征 | 第21-24页 |
| 2.2.1 语音信号的基本特征 | 第22-23页 |
| 2.2.2 噪声信号的基本特征 | 第23-24页 |
| 2.2.3 人耳感知特性 | 第24页 |
| 2.3 噪声功率谱估计 | 第24-29页 |
| 2.3.1 最小统计算法 | 第25-27页 |
| 2.3.2 最小控制递归算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 软判决算法 | 第28-29页 |
| 2.4 小结 | 第29-30页 |
| 3 基于定量分析的语音增强算法及其改进 | 第30-42页 |
| 3.1 幅度谱减法 | 第30-31页 |
| 3.2 QASSR算法 | 第31-34页 |
| 3.3 改进算法 | 第34-36页 |
| 3.4 仿真实验及结果分析 | 第36-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-42页 |
| 4 噪声幅度谱估计 | 第42-56页 |
| 4.1 基于VAD的噪声幅度谱估计 | 第42-43页 |
| 4.2 噪声幅度谱的间接估计方法 | 第43-46页 |
| 4.2.1 基于软判决的噪声功率谱估计 | 第43-45页 |
| 4.2.2 噪声功率谱与幅度谱之间的关系 | 第45-46页 |
| 4.3 基于MMSE的噪声幅度谱估计 | 第46-50页 |
| 4.4 仿真实验及结果分析 | 第50-55页 |
| 4.5 小结 | 第55-56页 |
| 5 噪声幅度谱估计语音增强算法及其性能分析 | 第56-64页 |
| 5.1 语音增强算法的具体流程 | 第56-57页 |
| 5.2 仿真实验及结果分析 | 第57-63页 |
| 5.3 小结 | 第63-64页 |
| 6 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
