| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 符号说明 | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 独立分量分析 | 第15-17页 |
| 1.3 带噪混叠语音盲分离 | 第17-18页 |
| 1.4 本论文主要研究内容和贡献 | 第18-20页 |
| 第二章 独立分量分析 | 第20-33页 |
| 2.1 引言 | 第20-22页 |
| 2.2 ICA数学模型 | 第22-23页 |
| 2.3 ICA约束条件和不确定性 | 第23-25页 |
| 2.3.1 约束条件 | 第23-24页 |
| 2.3.2 不确定性 | 第24-25页 |
| 2.4 ICA中的预处理 | 第25-27页 |
| 2.4.1 去均值 | 第25-26页 |
| 2.4.2 预白化 | 第26-27页 |
| 2.5 经典ICA算法 | 第27-32页 |
| 2.5.1 基于非高斯性测度的方法 | 第27-29页 |
| 2.5.2 基于高阶统计的方法 | 第29页 |
| 2.5.3 基于信息理论的方法 | 第29-32页 |
| 2.6 带噪盲分离问题 | 第32-33页 |
| 第三章 基于小波变换和ICA的带噪混叠语音盲分离方案 | 第33-45页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 带噪混叠语音模型 | 第34页 |
| 3.3 Fast ICA算法 | 第34-36页 |
| 3.4 基于小波变换和ICA的分离方案 | 第36-37页 |
| 3.5 小波消噪处理 | 第37-39页 |
| 3.6 实验结果及分析比较 | 第39-43页 |
| 3.7 小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于稀疏编码和ICA的带噪混叠语音盲分离方案 | 第45-57页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 稀疏编码去噪 | 第46-50页 |
| 4.2.1 稀疏编码去噪原理 | 第46-47页 |
| 4.2.2 对带噪语音进行稀疏编码去噪 | 第47-48页 |
| 4.2.3 基于ICA特征提取的稀疏表征W′ | 第48-50页 |
| 4.3 JADE算法 | 第50-51页 |
| 4.4 基于稀疏编码和ICA的分离方案 | 第51-52页 |
| 4.5 实验结果及分析比较 | 第52-55页 |
| 4.6 小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-60页 |
| 附录A 语音数据库简介 | 第60-62页 |
| 附录B 几种语音处理软件 | 第62-65页 |
| 1.Cool Edit简介 | 第62-63页 |
| 2.Praat简介 | 第63页 |
| 3.Spectrum简介 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表和投出的论文 | 第73-75页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第75页 |