带噪语音增强技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·选题背景 | 第7页 |
| ·语音识别技术的研究进程 | 第7-8页 |
| ·语音识别的瓶颈问题 | 第8-9页 |
| ·语音增强的研究历史 | 第9-11页 |
| ·论文的章节安排 | 第11-12页 |
| 第2章 语音增强的基础理论 | 第12-23页 |
| ·语音特性和人耳感知特性 | 第12-13页 |
| ·语音特性 | 第12页 |
| ·人耳感知特性 | 第12-13页 |
| ·语音信号的预处理 | 第13-16页 |
| ·语音信号的短时分析 | 第13-14页 |
| ·语音信号的预加重 | 第14页 |
| ·语音信号加窗分帧 | 第14-16页 |
| ·语音识别中的主要噪声来源及分类 | 第16-18页 |
| ·加性噪声与乘性噪声 | 第16-18页 |
| ·平稳噪声、缓变噪声与冲激噪声 | 第18页 |
| ·语音增强算法的分类 | 第18-20页 |
| ·语音质量评价 | 第20-23页 |
| ·主观评价 | 第20-21页 |
| ·客观评价 | 第21-23页 |
| 第3章 传统的语音增强技术 | 第23-32页 |
| ·引言 | 第23页 |
| ·谱减法 | 第23-26页 |
| ·谱减法基本原理 | 第23-24页 |
| ·谱减法改进形式 | 第24-26页 |
| ·维纳滤波法 | 第26-28页 |
| ·维纳滤波法基本原理 | 第26-27页 |
| ·维纳滤波法改进形式 | 第27-28页 |
| ·自适应滤波法 | 第28-30页 |
| ·实验结果及分析 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第30-31页 |
| ·比较分析 | 第31-32页 |
| 第4章 独立分量分析（ICA）应用于语音增强 | 第32-49页 |
| ·盲源分离（BSS）与独立分量分析（ICA） | 第32-33页 |
| ·ICA 的基本理论 | 第33-35页 |
| ·ICA 的基本模型 | 第33页 |
| ·ICA 的基本原理 | 第33-34页 |
| ·ICA 的预处理 | 第34-35页 |
| ·ICA 的固定点算法 | 第35-43页 |
| ·非高斯性的度量 | 第35-36页 |
| ·采用四阶累积量的固定点算法 | 第36-38页 |
| ·采用负熵的固定点算法 | 第38-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·单通道下ICA 应用于语音增强 | 第43-47页 |
| ·虚拟信道法 | 第43-44页 |
| ·二抽取法 | 第44-46页 |
| ·类频谱减法 | 第46-47页 |
| ·基于谱减法和ICA 的语音增强和分离 | 第47-49页 |
| ·基于谱减法和ICA 的带噪语音的增强 | 第47-48页 |
| ·基于谱减法和ICA 的带噪混叠语音的分离 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与研究展望 | 第49-52页 |
| ·研究工作总结 | 第49页 |
| ·语音增强进一步设想 | 第49-52页 |
| ·基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强方法 | 第49-50页 |
| ·希尔伯特-黄变换应用于语音增强 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 读硕期间发表的论文目录 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
