| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 附图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·课题的研究意义 | 第12-13页 |
| ·课题研究进展及应用现状 | 第13-15页 |
| ·麦克风阵列信号处理技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·基于贝叶斯推理的定位方法研究现状 | 第14-15页 |
| ·基于信息融合的定位方法研究现状 | 第15页 |
| ·本文主要工作和结构安排 | 第15-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 基于麦克风阵列的说话人定位系统 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·麦克风阵列语音信号处理模型 | 第17-21页 |
| ·语音信号的短时平稳特性 | 第18页 |
| ·麦克风阵列的定位系统模型 | 第18-20页 |
| ·麦克风阵列的结构 | 第20-21页 |
| ·影响麦克风阵列定位性能的因素 | 第21页 |
| ·麦克风阵列声源定位方法概述 | 第21-24页 |
| ·基于最大输出功率的可控波束的声源定位方法 | 第22页 |
| ·基于子空间技术的声源定位方法 | 第22-23页 |
| ·基于到达时间差的声源定位方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 粒子滤波算法和多特征融合算法概述 | 第25-35页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·粒子滤波算法概述 | 第25-31页 |
| ·粒子滤波算法的基本原理 | 第25-28页 |
| ·粒子滤波算法的优缺点 | 第28-29页 |
| ·粒子滤波算法在说话人定位系统中的实现框架 | 第29-31页 |
| ·多特征融合算法概述 | 第31-34页 |
| ·常用融合算法的分类 | 第31-33页 |
| ·加权和融合 | 第33页 |
| ·乘性融合 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 强噪声环境下基于音频单特征的说话人定位 | 第35-45页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·迭代无味粒子滤波算法 | 第35-38页 |
| ·无味粒子滤波算法 | 第35-37页 |
| ·IKF算法 | 第37-38页 |
| ·IUPF算法 | 第38页 |
| ·基于IUPF的音频单特征说话人定位 | 第38-41页 |
| ·说话人的运动模型 | 第39-40页 |
| ·说话人的定位函数 | 第40页 |
| ·基于IUPF的说话人定位算法实现 | 第40-41页 |
| ·实验仿真分析 | 第41-43页 |
| ·实验参数设置 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 强噪声环境下基于音频多特征融合的说话人定位 | 第45-54页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·音频多特征的选取 | 第45-46页 |
| ·基于SBF和SRP-PHAT的似然函数 | 第46-47页 |
| ·自适应融合方法在音频多特征融合中的实现 | 第47-50页 |
| ·基于差异度的自适应融合方法 | 第47-48页 |
| ·自适应融合方法在音频多特征融合中的实现框架 | 第48-49页 |
| ·基于粒子滤波的音频多特征自适应融合算法实现 | 第49-50页 |
| ·实验仿真分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 参与科研项目和发表的学术论文目录 | 第62页 |