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基于子带的语音降噪技术研究及在识别中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-19页
   ·课题研究的目的及意义第9-10页
   ·语音降噪技术研究现状第10-11页
   ·噪声特性及其对语音识别的影响第11-12页
   ·语音识别关键技术简介第12-17页
     ·预处理第12-14页
     ·特征提取第14-16页
     ·模板匹配第16-17页
   ·本文研究内容及论文结构第17-19页
第2章 子带滤波器组的分析与比较第19-35页
   ·子带滤波器组简介第19-24页
     ·分析部分第19-21页
     ·综合部分第21-22页
     ·完全重构条件第22-24页
   ·滤波器组的实现与分析第24-29页
     ·均匀 DFT 滤波器组第25-26页
     ·QMF 滤波器组第26页
     ·Wavelet 滤波器组第26-28页
     ·CMF 滤波器组第28-29页
   ·仿真结果与分析第29-34页
     ·语音质量评价方法第29-32页
     ·仿真分析比较第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 子带自适应滤波器的实现及性能分析第35-48页
   ·自适应算法基础第35-44页
     ·维纳-霍夫方程第36-37页
     ·最速下降算法第37页
     ·LMS 算法性能分析与实验仿真第37-43页
     ·NLMS 算法性能分析与实验仿真第43-44页
   ·噪声估计第44页
   ·子带自适应滤波器的实现与性能分析第44-46页
     ·子带自适应滤波器与 NLMS 的收敛性仿真分析比较第45-46页
     ·子带自适应滤波器与 NLMS 运算复杂度分析比较第46页
   ·本章小结第46-48页
第4章 应用子带自适应滤波的语音识别第48-57页
   ·语音的采集第48-49页
   ·语音识别系统的实现第49-51页
   ·优化 DTW 算法的实验对比和分析第51-54页
     ·匹配距离对比第53页
     ·识别率和识别速度对比第53-54页
   ·应用子带自适应滤波器的语音识别识别率对比和分析第54-56页
   ·实验结果分析第56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 总结与展望第57-59页
   ·全文工作总结第57-58页
   ·未来工作展望第58-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
附录 各噪声频谱图第63页

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