基于DOA的欠定卷积混合语音半盲抽取算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8页 |
| ·欠定卷积盲源分离的研究历史与现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第10-11页 |
| 2 欠定盲源分离与masking算法概述 | 第11-15页 |
| ·语音信号混合的基本模型 | 第11-12页 |
| ·久定卷积混合的时域模型 | 第11-12页 |
| ·卷积混合的频域模型 | 第12页 |
| ·欠定masking分离算法 | 第12-13页 |
| ·复数向量的角度理论 | 第12页 |
| ·基于Hennitian角的masking算法 | 第12-13页 |
| ·信号的波达方向(DOA) | 第13-14页 |
| ·盲源分离性能的度量 | 第14-15页 |
| 3 基于DOA的半盲抽取算法 | 第15-28页 |
| ·半盲抽取算法 | 第15-17页 |
| ·基于DOA参考向量的构建 | 第15-16页 |
| ·半盲抽取算法实现 | 第16-17页 |
| ·欠定语音信号抽取实验 | 第17-27页 |
| ·仿真语音信号 | 第17-24页 |
| ·实际语音信号 | 第24-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 4 基于DOA的半盲分离及乱序调整算法 | 第28-43页 |
| ·基于DOA的半盲分离算法 | 第28-29页 |
| ·乱序问题的优化解决方案 | 第29-34页 |
| ·相关性最大调序算法 | 第30-31页 |
| ·mask聚类调序算法 | 第31-32页 |
| ·改进的mask聚类调序算法 | 第32-34页 |
| ·欠定语音信号分离实验 | 第34-42页 |
| ·仿真语音信号 | 第34-41页 |
| ·实际语音信号 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 5 源信号数目的估计 | 第43-51页 |
| ·聚类有效性问题 | 第43页 |
| ·源信号个数估计优化方法 | 第43-47页 |
| ·聚类效果的评估指标 | 第43-44页 |
| ·组合评估指标 | 第44-47页 |
| ·语言信号实验 | 第47-50页 |
| ·两个源信号的检测 | 第48-49页 |
| ·三个源信号的检测 | 第49-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
