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基于独立分量分析的语音信号分离算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
图表索引第9-11页
缩略语第11-14页
第一章 绪论第14-22页
   ·研究背景以及意义第14-16页
     ·盲信号分离的研究背景与意义第14-15页
     ·盲信号分离的分类第15-16页
   ·语音信号盲分离的国内外研究现状第16-19页
   ·语音信号盲分离的应用第19-20页
   ·本文的研究内容以及组织结构第20-22页
第二章 盲信号分离的数学基础与基本理论第22-31页
   ·信息论及统计学方面的概念和知识第22-24页
     ·统计独立和不相关第22页
     ·微分熵和负熵第22-23页
     ·互信息第23页
     ·峭度第23-24页
   ·独立分量分析(ICA)基础第24-28页
     ·ICA 理论的概念和模型第24-26页
     ·ICA/BSS 解的可分离性和不确定性第26-27页
     ·ICA 数据的预处理第27-28页
   ·独立分量分析(ICA)算法的分类与基本原理第28-30页
     ·基于非高斯性的最大化第28-29页
     ·基于互信息的最小化第29页
     ·基于最大似然估计第29-30页
     ·三类方法的关系第30页
   ·盲分离评价指标第30页
   ·本章小节第30-31页
第三章 瞬时混合信号盲分离算法研究第31-46页
   ·瞬时混合信号盲分离的模型第31-32页
   ·瞬时混合信号盲分离算法介绍第32-40页
     ·FastICA第32-34页
     ·Joint Approximate Diagonalization of Eigenmatrices (JADE)第34-36页
     ·Bell & Sejnowski’s Infomax第36-37页
     ·ESOS & SCICA第37-40页
   ·实验结果与分析第40-45页
   ·本章小节第45-46页
第四章 卷积混合语音信号频域盲分离算法研究第46-75页
   ·语音信号频域盲分离的模型和主要问题第47-51页
   ·语音信号频域盲分离中的次序对准第51-56页
     ·频域次序不定问题的描述第51-52页
     ·相关性系数法第52-54页
     ·波达估计(DOA)法第54-56页
     ·耦合滤波器法第56页
   ·利用分离矩阵初始化的次序对准算法第56-60页
   ·实验结果与分析第60-74页
   ·本章小节第74-75页
第五章 总结与展望第75-78页
   ·总结第75-76页
   ·展望第76-78页
参考文献第78-82页
致谢第82-83页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第83-86页
上海交通大学硕士学位论文答辩决议书第86页

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