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基于统计模型后滤波的麦克风阵列语音增强方法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 论文研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
    1.3 章节安排第12-14页
第二章 语音增强的基本原理第14-22页
    2.1 语音特性和噪声及噪声场第14页
        2.1.1 语音信号的特性第14页
        2.1.2 噪声特性第14页
    2.2 语音增强的基本方法第14-19页
        2.2.1 谱减法第15-16页
        2.2.2 维纳滤波法第16-17页
        2.2.3 最小均方误差估计法第17-19页
    2.3 语音增强性能评价标准第19-21页
        2.3.1 语音质量的主观评价标准第19-20页
        2.3.2 语音质量的客观评价标准第20-21页
    2.4 小结第21-22页
第三章 麦克风阵列语音增强技术第22-45页
    3.1 麦克风阵列基本概念第22-24页
        3.1.1 语音声源模型第22-23页
        3.1.2 麦克风阵列信号模型第23-24页
    3.2 麦克风阵列系统模型第24-36页
        3.2.1 阵列窄带信号的数学模型第24-29页
        3.2.2 阵列空间的采样定理第29-30页
        3.2.3 宽带信号模型第30-31页
        3.2.4 窄带波束形成模型第31-33页
        3.2.5 固定波束形成算法第33-34页
        3.2.6 自适应波束形成第34-36页
    3.3 宽带波束形成模型第36-40页
        3.3.1 Frost波束形成第37-38页
        3.3.2 频域宽带波束形成第38-39页
        3.3.3 子带波束形成第39-40页
    3.4 基于广义旁瓣相消器的宽带波束成形语音增强算法第40-41页
        3.4.1 LCMV准则第40页
        3.4.2 基于LCMV准则的宽带ISM波束形成算法第40-41页
    3.5 实验仿真与分析第41-44页
    3.6 小结第44-45页
第四章 基于统计模型后滤波的麦克风阵列语音增强方法第45-57页
    4.1 后滤波算法的简介第45页
    4.2 基于模型的语音增强系统框架第45-51页
        4.2.1 基于PCS的GMM语音增强系统第46-48页
        4.2.2 语音信号的特征参数第48页
        4.2.3 LPCC提取第48-49页
        4.2.4 MFCC提取第49-51页
    4.3 实验仿真与分析第51-56页
    4.4 小结第56-57页
第五章 结论第57-58页
    5.1 论文工作总结第57页
    5.2 下一步工作展望第57-58页
参考文献第58-61页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第61-62页
致谢第62-63页
附件第63页

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