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嘈杂声学环境下的时频语音出现概率与噪声功率谱估计

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状及发展动态分析第13-21页
    1.3 论文的研究内容与章节安排第21-24页
第2章 语音活动检测与噪声估计基础理论第24-52页
    2.1 语音与噪声基本信号模型第24-29页
        2.1.1 语音与噪声信号的特性第24-26页
        2.1.2 语音与噪声信号模型及预处理第26-29页
    2.2 几种经典的理论方法第29-39页
        2.2.1 基于短时特征分析的方法第30-31页
        2.2.2 基于最小统计的噪声功率谱估计第31-34页
        2.2.3 基于最小控制递归的噪声功率谱估计第34-39页
        2.2.4 基于深度神经网络的语音活动检测第39页
    2.3 语音出现概率和噪声功率谱估计在语音增强中的作用第39-47页
        2.3.1 人耳感知特性第40页
        2.3.2 谱减法第40-41页
        2.3.3 维纳滤波第41-43页
        2.3.4 基于信号子空间的语音增强第43-44页
        2.3.5 基于OM-LSA的语音增强第44-47页
    2.4 实验数据库的建立第47-48页
    2.5 性能评价方法第48-51页
        2.5.1 噪声估计误差评价第48-49页
        2.5.2 基于语音增强的间接评价第49-51页
    2.6 本章小结第51-52页
第3章 基于高斯混合模型的非监督离线建模第52-66页
    3.1 引言第52页
    3.2 子带语音与非语音分布特征第52-53页
    3.3 基于GMM的建模方法第53-55页
    3.4 基于二元GMM的语音功率谱包络建模第55-56页
    3.5 高斯混合模型参数估计第56-58页
    3.6 模型的约束第58-60页
    3.7 聚类方法实现第60-61页
    3.8 性能评价第61-64页
        3.8.1 实验设置第61页
        3.8.2 实验结果第61-64页
    3.9 本章小结第64-66页
第4章 基于隐马尔可夫模型的非监督离线建模第66-78页
    4.1 引言第66页
    4.2 基于HMM的对数功率谱建模第66-69页
    4.3 HMM的参数估计第69-70页
    4.4 模型的约束第70-71页
    4.5 噪声功率谱包络的提取第71-72页
    4.6 聚类方法实现第72页
    4.7 性能评价第72-76页
        4.7.1 实验设置第72-73页
        4.7.2 实验结果第73-76页
    4.8 本章小结第76-78页
第5章 基于高斯混合模型的非监督在线建模第78-88页
    5.1 引言第78页
    5.2 基于GMM的在线建模方法第78-79页
    5.3 基于极大似然的在线参数估计第79-81页
    5.4 基于MDL准则的在线约束第81-82页
    5.5 聚类方法实现第82-83页
    5.6 性能评价第83-86页
        5.6.1 实验设置第83页
        5.6.2 实验结果第83-86页
    5.7 本章小结第86-88页
第6章 基于隐马尔可夫模型的非监督在线建模第88-104页
    6.1 引言第88页
    6.2 基于HMM的对数谱包络建模第88-89页
    6.3 HMM参数估计第89-92页
    6.4 模型的约束第92-93页
    6.5 聚类方法实现第93-94页
    6.6 性能评价第94-103页
        6.6.1 语音出现概率估计第94-96页
        6.6.2 时序相关性对于语音出现概率估计的影响第96-97页
        6.6.3 噪声估计误差与语音增强第97-103页
    6.7 本章小结第103-104页
第7章 总结与展望第104-108页
    7.1 本文的主要贡献和创新第104-106页
    7.2 下一步的研究展望第106-108页
参考文献第108-120页
主要符号缩写第120-122页
攻读博士学位期间发表的论文及研究成果第122-124页
攻读博士学位期间参加的科研项目第124-125页
致谢第125-126页
作者简介第126页

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