| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 语音增强方法概述 | 第7-13页 |
| 1．1 语音增强的应用背景 | 第7页 |
| 1．2 语音增强的研究历史 | 第7-8页 |
| 1．3 语音和噪声特性 | 第8-9页 |
| 1．3．1 语音和人耳感知特性 | 第8-9页 |
| 1．3．2 噪声特性 | 第9页 |
| 1．4 带噪语音模型 | 第9-10页 |
| 1．5 语音增强方法简述 | 第10-11页 |
| 1．6 计算机模拟中的语音处理方法 | 第11-12页 |
| 1．6．1 数字化语音的加窗处理 | 第11-12页 |
| 1．6．2 计算机模拟中的一些说明 | 第12页 |
| 1．7 本论文主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 基于短时谱估计的语音增强方法 | 第13-36页 |
| 2．1 幅度谱相减语音增强方法 | 第13-16页 |
| 2．1．1 幅度谱相减谱估计器 | 第13-14页 |
| 2．1．2 减小幅度谱相减法估计误差的方法 | 第14-16页 |
| 2．2 功率谱相减语音增强方法 | 第16-20页 |
| 2．2．1 功率谱相减谱估计器及改进形式 | 第16-18页 |
| 2．2．2 改进的功率谱相减谱估计器 | 第18-20页 |
| 2．3 维纳滤波增强方法 | 第20-22页 |
| 2．3．1 维纳滤波方法简介 | 第20-21页 |
| 2．3．2 维纳估计器的实现形式及改进形式 | 第21-22页 |
| 2．4 基于最小均方误差（MMSE）的谱估计器 | 第22-24页 |
| 2．5 基于软判决的增强方法 | 第24-27页 |
| 2．5．1 基于软判决的谱估计器 | 第24-26页 |
| 2．5．2 改进的软判决谱估计器 | 第26-27页 |
| 2．6 几种短时谱估计语音增强方法的比较和相互联系 | 第27-29页 |
| 2．7 基于改进谱相减和改进软判决组合的语音增强方法及实现 | 第29-36页 |
| 第三章 基于语音生成模型的语音增强方法 | 第36-52页 |
| 3．1 语音的生成模型简介 | 第36-37页 |
| 3．2 基于LPC全极点模型的参数估计 | 第37-40页 |
| 3．3 卡尔曼滤波 | 第40-47页 |
| 3．3．1 标量卡尔曼滤波 | 第40-42页 |
| 3．3．2 子带卡尔曼滤波 | 第42-47页 |
| 3．4 基于LPC全极点模型和子带卡尔曼滤波的语音增强方法及实现 | 第47-52页 |
| 第四章 基于听觉掩蔽效应的语音增强方法 | 第52-64页 |
| 4．1 人耳听觉特性简介 | 第52-55页 |
| 4．2 人耳听觉的掩蔽效应在语音增强中的应用 | 第55-58页 |
| 4．3 基于听觉掩蔽效应的语音增强方法及实现 | 第58-61页 |
| 4．4 各语音增强方法的结果比较 | 第61-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
