基于Hilbert-Huang变换的语音增强研究
| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·语音及噪声特性 | 第8-12页 |
| ·语音信号的产生 | 第8-9页 |
| ·语音特性 | 第9-10页 |
| ·噪声特性 | 第10-12页 |
| ·语音增强现状及其发展方向 | 第12-14页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·章节安排 | 第14-15页 |
| 第2章 语音增强 | 第15-26页 |
| ·基于短时谱估计的增强算法 | 第15-19页 |
| ·噪声对消法 | 第15-17页 |
| ·谱相减法 | 第17-19页 |
| ·基于信号子空间的增强算法 | 第19-20页 |
| ·基于语音生成模型的增强算法 | 第20-22页 |
| ·基于LPC全极点模型的增强算法 | 第20-21页 |
| ·卡尔曼滤波法 | 第21-22页 |
| ·小波去噪法 | 第22-23页 |
| ·其他语音增强算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 经验模态分解及其在语音信号中的性质 | 第26-43页 |
| ·Hilbert-Huang变换的提出及定义 | 第26-29页 |
| ·瞬时频率的定义 | 第27-28页 |
| ·Hilbert变换 | 第28-29页 |
| ·EMD分解过程 | 第29-38页 |
| ·IMF定义 | 第29-30页 |
| ·EMD分解过程 | 第30-32页 |
| ·边界处理 | 第32-38页 |
| ·经验模态分解与语音分析 | 第38-42页 |
| ·白噪声EMD分解成分的能量分析 | 第38-40页 |
| ·纯净语音EMD分解成分的能量分析 | 第40-41页 |
| ·含噪语音样本的EMD结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于线性预测和经验模态分解的语音增强 | 第43-49页 |
| ·语音信号的线性预测分析 | 第43-44页 |
| ·利用线性预测残差的语音去噪分析 | 第44-47页 |
| ·基于经验模态分解的语音增强 | 第47-48页 |
| ·实验 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于EMD和谱减法的语音增强 | 第49-56页 |
| ·谱减算法 | 第49-52页 |
| ·基本谱减法 | 第49-50页 |
| ·改进谱减法 | 第50-52页 |
| ·基于EMD和短时能量谱减法的语音增强 | 第52页 |
| ·实验 | 第52-55页 |
| ·白噪声 | 第52-54页 |
| ·其它噪声 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
