基于无线声传感器网络的语音增强研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 引言 | 第8页 |
| 1.2 语音增强的研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 单麦克风语音增强 | 第9页 |
| 1.2.2 麦克风阵列语音增强 | 第9-11页 |
| 1.2.3 无线声传感器网络语音增强 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要内容及安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基础知识 | 第15-22页 |
| 2.1 语音信号特性与分析 | 第15-18页 |
| 2.1.1 语音信号的特性 | 第15-16页 |
| 2.1.2 语音信号的时域分析 | 第16-17页 |
| 2.1.3 语音信号的短时傅里叶分析 | 第17-18页 |
| 2.2 噪声及混响 | 第18-22页 |
| 2.2.1 噪声特性 | 第18-19页 |
| 2.2.2 混响与系统模型 | 第19-22页 |
| 第三章 单目标声源语音增强 | 第22-37页 |
| 3.1 系统模型 | 第22-23页 |
| 3.2 节点效用盲评估方法 | 第23-30页 |
| 3.2.1 复信号的统计矩与峭度定义 | 第24页 |
| 3.2.2 盲评算法原理 | 第24-25页 |
| 3.2.3 盲评估算法 | 第25-26页 |
| 3.2.4 仿真结果与分析 | 第26-30页 |
| 3.3 节点选择与语音增强方法 | 第30-37页 |
| 3.3.1 节点选择方法 | 第31页 |
| 3.3.2 经典多通道语音增强方法 | 第31-34页 |
| 3.3.3 仿真结果与分析 | 第34-37页 |
| 第四章 单声源有效的多目标声源语音增强 | 第37-50页 |
| 4.1 系统模型 | 第37-38页 |
| 4.2 节点切换算法 | 第38-50页 |
| 4.2.1 隐马尔可夫模型的引入 | 第38-42页 |
| 4.2.2 节点切换算法 | 第42-45页 |
| 4.2.3 切换算法的实际问题 | 第45-47页 |
| 4.2.4 仿真结果与分析 | 第47-50页 |
| 第五章 多目标声源同时有效的语音增强 | 第50-65页 |
| 5.1 分布式语音信号盲分离算法 | 第51-54页 |
| 5.1.1 实时独立向量分析方法 | 第51-53页 |
| 5.1.2 语音信号有效性评估 | 第53-54页 |
| 5.2 算法在OMAP3530平台上的实现 | 第54-65页 |
| 5.2.1 硬件系统框架 | 第54-55页 |
| 5.2.2 软件系统框架 | 第55-56页 |
| 5.2.3 算法流程 | 第56页 |
| 5.2.4 算法实现难点 | 第56-57页 |
| 5.2.5 算法实现优化 | 第57-58页 |
| 5.2.6 实现性能与结果 | 第58-63页 |
| 5.2.7 进一步改进策略与小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 硕士期间撰写论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
