| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 语音端点检测的研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 端点检测的研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 端点检测的研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外的发展和研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本论文的主要研究内容及安排 | 第13-14页 |
| 第2章 语音信号处理的基础理论 | 第14-24页 |
| 2.1 语音信号的预处理 | 第14-15页 |
| 2.1.1 预加重 | 第14页 |
| 2.1.2 加窗以及分帧处理 | 第14-15页 |
| 2.2 基于特征提取的端点检测方法的一般步骤 | 第15-16页 |
| 2.3 基于特征提取的端点检测常用方法 | 第16-23页 |
| 2.3.1 基于短时能量和短时平均过零率相结合的方法 | 第16-19页 |
| 2.3.2 基于谱熵的方法 | 第19-22页 |
| 2.3.3 基于美尔频率倒谱距离的方法 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 改进的基于交叉熵的端点检测方法研究 | 第24-38页 |
| 3.1 交叉熵的定义 | 第24-26页 |
| 3.2 噪声功率谱估计 | 第26-28页 |
| 3.3 交叉熵计算及阈值选取 | 第28-32页 |
| 3.3.1 子带交叉熵 | 第28-30页 |
| 3.3.2 顺序统计滤波 | 第30-31页 |
| 3.3.3 阈值选取 | 第31-32页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第32-35页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第32-33页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-38页 |
| 第4章 基于集合经验模态分解与Teager峭度相结合的端点检测方法研究 | 第38-52页 |
| 4.1 经验模态分解 | 第38-41页 |
| 4.1.1 经验模态分解过程 | 第38-39页 |
| 4.1.2 经验模态分解存在的问题 | 第39-40页 |
| 4.1.3 集合经验模态分解 | 第40-41页 |
| 4.2 Teager峭度 | 第41-43页 |
| 4.2.1 四阶累积量的峭度计算 | 第41-43页 |
| 4.2.2 Teager峭度计算 | 第43页 |
| 4.3 EEMD与Teager峭度相结合的端点检测 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第44-50页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 4.4.2 实验参数选择 | 第45页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第45-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 基于语音增强与压缩感知相结合的端点检测方法研究 | 第52-64页 |
| 5.1 基于信号子空间的语音增强算法 | 第52-55页 |
| 5.1.1 信号子空间的算法原理 | 第52-53页 |
| 5.1.2 信号子空间的语音增强 | 第53-55页 |
| 5.2 语音信号压缩感知观测序列能量端点检测 | 第55-57页 |
| 5.2.1 压缩感知基本理论 | 第55-56页 |
| 5.2.2 语音信号压缩感知观测序列能量 | 第56-57页 |
| 5.3 语音增强与语音信号压缩感知观测序列能量相结合的端点检测 | 第57页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第57-63页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第57-58页 |
| 5.4.2 实验参数选择 | 第58页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第58-63页 |
| 5.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章和取得的科研成果 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
