| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·语音信号处理 | 第7-8页 |
| ·语音信号处理简介 | 第7-8页 |
| ·语音信号处理的发展历史及现状 | 第8页 |
| ·语音活动检测技术的发展历史 | 第8-10页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-13页 |
| ·本文的主要工作与内容安排 | 第13-15页 |
| 第二章 语音信号和噪声信号 | 第15-31页 |
| ·语音信号分析 | 第15-19页 |
| ·语音信号的产生 | 第15-17页 |
| ·语音信号产生的数学模型 | 第17-19页 |
| ·语音信号的分析与处理 | 第19-28页 |
| ·语音信号的预处理 | 第20-21页 |
| ·语音信号的时域分析 | 第21-26页 |
| ·语音信号的频域分析 | 第26-27页 |
| ·语音信号的倒谱分析 | 第27-28页 |
| ·噪声分析 | 第28-29页 |
| ·语音信号和噪声信号性质小结 | 第29-31页 |
| 第三章 语音活动检测的基本原理 | 第31-44页 |
| ·VAD的一般模型 | 第31-32页 |
| ·VAD算法中的假设和难点 | 第32-34页 |
| ·语音信号的特征量提取 | 第34-43页 |
| ·能量 | 第34-35页 |
| ·过零率 | 第35-36页 |
| ·周期性 | 第36-37页 |
| ·信息熵 | 第37-38页 |
| ·LPC系数 | 第38-41页 |
| ·倒谱系数 | 第41-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| ·VAD算法性能的评价 | 第43-44页 |
| 第四章 语音活动检测算法的研究现状 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·VAD算法分类 | 第44-49页 |
| ·基于阈值的VAD算法 | 第45-48页 |
| ·基于统计模型的VAD算法 | 第48-49页 |
| ·VAD经典算法 | 第49-56页 |
| ·ITU-T G.729 Annex B VAD算法 | 第49-52页 |
| ·GSM VAD算法 | 第52-54页 |
| ·基于高斯统计模型的VAD算法 | 第54-56页 |
| 第五章 基于广义伽玛分布的软语音活动检测算法 | 第56-71页 |
| ·语音信号的解相关 | 第56-58页 |
| ·语音和噪声信号的统计模型 | 第58-61页 |
| ·广义伽玛分布(GΓD ) | 第58-59页 |
| ·GΓD 的即时参数估计 | 第59-61页 |
| ·基于GΓD 的VAD判决准则 | 第61-64页 |
| ·GSAP(Global Speech Absence Probability) | 第62-63页 |
| ·平滑似然率(SLR)测试 | 第63-64页 |
| ·基于HMM的软判决准则 | 第64-66页 |
| ·计算机仿真实验和结果分析 | 第66-70页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| 第六章 全文总结与展望 | 第71-73页 |
| ·全文总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-80页 |
| 摘要 | 第80-83页 |
| ABSTRACT | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 导师及作者简介 | 第87页 |