报告厅环境下语音增强方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·语音增强研究概况 | 第8-10页 |
| ·本文的选题背景 | 第10页 |
| ·论文的研究内容和安排 | 第10-12页 |
| 2 语音信号特征和语音增强 | 第12-33页 |
| ·语音和噪声特性分析 | 第12-23页 |
| ·语音信号特性 | 第12-19页 |
| ·噪声特性 | 第19-23页 |
| ·常用的语音增强算法 | 第23-32页 |
| ·参数方法 | 第23-26页 |
| ·非参数方法 | 第26-28页 |
| ·统计方法 | 第28-29页 |
| ·其他方法 | 第29页 |
| ·语音质量评价 | 第29-30页 |
| ·实验分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 3 基于小波变换的语音增强 | 第33-60页 |
| ·小波变换概述 | 第33-40页 |
| ·小波变换简介 | 第33-34页 |
| ·多分辨率分析与二尺度方程 | 第34-36页 |
| ·小波变换的Mallat算法 | 第36-38页 |
| ·几种基于小波变换的去噪方法 | 第38-40页 |
| ·基于小波分层阈值处理的语音增强方法 | 第40-59页 |
| ·阈值处理方法 | 第40页 |
| ·小波函数及分解层数选取 | 第40-42页 |
| ·阈值的确定 | 第42-51页 |
| ·带噪语音信号的分层阈值处理 | 第51-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 4 基于神经网络的语音增强 | 第60-70页 |
| ·神经网络用于语音增强 | 第60-61页 |
| ·BP神经网络用于语音增强 | 第61-67页 |
| ·BP网络设计 | 第61-62页 |
| ·实验分析 | 第62-67页 |
| ·RBF神经网络用于语音增强 | 第67-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 5 实录信号实验分析 | 第70-75页 |
| ·实验环境及平台 | 第70页 |
| ·实验分析 | 第70-74页 |
| ·使用谱减法增强 | 第70-72页 |
| ·使用小波分层阈值方法增强语音 | 第72-73页 |
| ·使用神经网络方法增强语音 | 第73-74页 |
| ·极端噪声环境下的语音增强 | 第74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 6 全文总结与展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附录:文中所用的阈值选取程序代码 | 第80-82页 |
| 个人简历、在读期间发表的学术论文 | 第82页 |
