带噪混叠语音信号盲分离方法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| ·概述 | 第11-15页 |
| ·盲源分离的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·带噪混叠语音信号盲分离 | 第14-15页 |
| ·国内外盲信号分离的应用 | 第15-16页 |
| ·论文主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 2 盲源分离的基础理论与数学基础 | 第18-30页 |
| ·盲源分离 | 第18-20页 |
| ·盲源分离的数学模型 | 第18页 |
| ·熵与负熵 | 第18-19页 |
| ·峭度 | 第19页 |
| ·盲源分离的约束条件和不确定性 | 第19-20页 |
| ·独立分量分析 | 第20-22页 |
| ·独立分量分析的基本原理 | 第20-21页 |
| ·预处理 | 第21-22页 |
| ·ICA的目标函数及优化方法 | 第22-26页 |
| ·独立性原则 | 第22-23页 |
| ·独立分量分析的目标函数 | 第23-25页 |
| ·独立分量分析的优化方法 | 第25-26页 |
| ·ICA的评价指标 | 第26-28页 |
| ·相似系数 | 第27页 |
| ·性能指数 | 第27页 |
| ·均方误差 | 第27-28页 |
| ·SDR参数 | 第28页 |
| ·信噪比 | 第28页 |
| ·带噪信号盲分离问题 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 谱减法去噪 | 第30-46页 |
| ·带噪混叠语音盲分离模型 | 第30-32页 |
| ·语音和噪声的特点 | 第30-31页 |
| ·带噪混叠语音模型 | 第31-32页 |
| ·语音增强与盲源分离 | 第32-34页 |
| ·经典的语音增强算法 | 第32-33页 |
| ·语音增强与盲源分离的关系 | 第33-34页 |
| ·谱减法及其改进算法 | 第34-39页 |
| ·噪声估计 | 第36-38页 |
| ·幅度补偿 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-45页 |
| ·改进谱减法的实验结果及分析 | 第39-43页 |
| ·基于改进谱减法的带噪混叠语音信号盲分离实验结果 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 带噪混叠语音盲分离 | 第46-62页 |
| ·FastICA算法 | 第46-49页 |
| ·基于负熵的FastICA算法 | 第47-48页 |
| ·独立分量的提取方法 | 第48-49页 |
| ·非线性函数的选取 | 第49-51页 |
| ·改进的基于负熵的FastICA算法 | 第51-53页 |
| ·牛顿下降法 | 第51页 |
| ·优化FastICA算法(M-FastICA) | 第51-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-61页 |
| ·改进FastICA算法的仿真结果及分析 | 第53-56页 |
| ·带噪混叠语音盲分离的实验结果及分析 | 第56-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 5 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
