卷积语音信号盲分离的频域算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·论文主要研究内容 | 第10-12页 |
| 2 语音混合模型 | 第12-17页 |
| ·瞬时混合模型 | 第12-13页 |
| ·卷积混合模型 | 第13-14页 |
| ·卷积混合的时域算法 | 第14-15页 |
| ·卷积混合的频域算法 | 第15-17页 |
| 3 复数算法和不确定性问题 | 第17-29页 |
| ·全盲复数算法 | 第17-22页 |
| ·JADE复数算法 | 第17-18页 |
| ·基于峭度最大化的KM算法 | 第18-19页 |
| ·基于负熵最大化的c-FastICA算法 | 第19-21页 |
| ·基于负熵最大化的CMN算法 | 第21-22页 |
| ·ICA不确定性问题 | 第22-25页 |
| ·顺序不确定问题 | 第23-24页 |
| ·幅度不确定问题 | 第24-25页 |
| ·半盲算法 | 第25-26页 |
| ·性能评价标准 | 第26-29页 |
| ·主观评价 | 第26-27页 |
| ·客观评价 | 第27-29页 |
| 4 基于能量相关调序的频域语音全盲算法 | 第29-42页 |
| ·算法流程图 | 第29-31页 |
| ·基于能量相关调序的全盲算法 | 第31-34页 |
| ·语音信号能量相关性分析 | 第32-33页 |
| ·能量相关调序方法 | 第33-34页 |
| ·全盲算法总结 | 第34页 |
| ·语音分离实验和分析 | 第34-42页 |
| ·仿真实验 | 第34-39页 |
| ·实际环境卷积分离 | 第39-42页 |
| 5 基于CMN的cICA算法 | 第42-57页 |
| ·算法设计思想 | 第42页 |
| ·基于CMN的cICA梯度算法 | 第42-46页 |
| ·能量相关cICA算法原理 | 第42-44页 |
| ·梯度算法推导 | 第44-45页 |
| ·梯度算法总结 | 第45-46页 |
| ·基于CMN的cICA牛顿算法 | 第46-48页 |
| ·牛顿算法推导 | 第46-47页 |
| ·牛顿算法总结 | 第47-48页 |
| ·语音分离实验和分析 | 第48-57页 |
| ·仿真实验1 | 第48-51页 |
| ·仿真实验2 | 第51-54页 |
| ·实际环境卷积分离1 | 第54-55页 |
| ·实际环境卷积分离2 | 第55-57页 |
| 6 卷积混合频域算法的基本限制 | 第57-65页 |
| ·语音信号的短时平稳性 | 第57-58页 |
| ·窗函数的选取对分离性能的影响 | 第58-61页 |
| ·窗函数形状的影响 | 第58-60页 |
| ·窗函数长度的影响 | 第60页 |
| ·不同窗函数仿真结果 | 第60-61页 |
| ·FFT长度和脉冲响应阶数之间的关系 | 第61-65页 |
| ·低阶脉冲响应实验 | 第62-63页 |
| ·高阶脉冲响应实验 | 第63-65页 |
| 结论 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
