| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第10页 |
| 1.2 单通道语音分离技术的发展 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于CASA的语音分离技术 | 第10-12页 |
| 1.2.2 基于频谱分解法的语音分离技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于模型的语音分离技术 | 第13页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 计算听觉场景分析理论概述 | 第15-24页 |
| 2.1 人耳的听觉感知系统 | 第15-16页 |
| 2.2 语音的听觉特性 | 第16-18页 |
| 2.2.1 清、浊音与基音周期 | 第16-17页 |
| 2.2.2 声音的掩蔽效应 | 第17-18页 |
| 2.3 CASA系统的基本原理和目标 | 第18-20页 |
| 2.3.1 CASA系统的基本原理 | 第18页 |
| 2.3.2 CASA系统的目标 | 第18-20页 |
| 2.4 CASA系统的分类 | 第20-21页 |
| 2.4.1 数据驱动型CASA系统 | 第20页 |
| 2.4.2 图式驱动型CASA系统 | 第20-21页 |
| 2.5 CASA单通道语音系统的难点 | 第21-22页 |
| 2.6 CASA语音分离系统的应用前景 | 第22-24页 |
| 第三章 一个典型的CASA系统 | 第24-42页 |
| 3.1 听觉前端处理 | 第24-26页 |
| 3.2 特征提取 | 第26-29页 |
| 3.2.1 自相关图及其包络图 | 第26-29页 |
| 3.2.2 信道之间的相关性 | 第29页 |
| 3.3 分段 | 第29-31页 |
| 3.3.1 清音语音的分段 | 第30页 |
| 3.3.2 浊音语音的分段 | 第30-31页 |
| 3.4 基音检测 | 第31-39页 |
| 3.4.1 给定目标语音基音情况下检测IBM | 第32-35页 |
| 3.4.2 给定IBM情况下进行基音检测 | 第35-37页 |
| 3.4.3 迭代过程 | 第37-39页 |
| 3.5 时-频单元标注与组合 | 第39-42页 |
| 第四章 基于数学形态学图像处理的初步浊音分段 | 第42-60页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 数学形态学图像处理简介 | 第43-46页 |
| 4.2.1 结构元素 | 第43页 |
| 4.2.2 腐蚀运算 | 第43-45页 |
| 4.2.3 膨胀运算 | 第45-46页 |
| 4.3 基于数学形态图像处理的浊音分段 | 第46-50页 |
| 4.3.1 开运算滤除噪声 | 第47-48页 |
| 4.3.2 闭运算修补语音信号 | 第48-50页 |
| 4.4 算法实现与评估 | 第50-58页 |
| 4.4.1 算法实现 | 第50-55页 |
| 4.4.2 算法评估 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 基于单端客观语音测量算法的CASA系统 | 第60-73页 |
| 5.1 引言 | 第60页 |
| 5.2 语音质量评价 | 第60-63页 |
| 5.3 基于单端语音测量算法对CASA系统的改进 | 第63-65页 |
| 5.3.1Hu-Wang串联语音分离系统的迭代过程 | 第63-64页 |
| 5.3.2 基于语音客观评价方法改进串联语音分离系统的迭代过程 | 第64-65页 |
| 5.4 算法实现与评估 | 第65-71页 |
| 5.4.1 基于语音客观评价方法改进串联语音分离系统的实现 | 第65-69页 |
| 5.4.2 算法的评估 | 第69-71页 |
| 5.5 本章小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 全文研究工作总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻硕期间取得的成果 | 第79-80页 |
