基于麦克风阵列的语音增强与识别研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-16页 |
| ·语音识别技术的发展 | 第12-13页 |
| ·阵列处理技术的发展 | 第13-15页 |
| ·基于麦克风阵列的语音识别技术发展新趋势 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16-18页 |
| 2 语音识别基本原理 | 第18-32页 |
| ·语音的产生及感知 | 第18-21页 |
| ·语音产生的生理学解释 | 第18-19页 |
| ·自回归语音模型 | 第19-21页 |
| ·语音的感知 | 第21页 |
| ·语音的分析和处理方法 | 第21-27页 |
| ·语音信号分析模型和特征参数提取 | 第22-25页 |
| ·语音信号的预处理 | 第25-27页 |
| ·基于HMM的语音识别原理 | 第27-31页 |
| ·HMM基本原理 | 第27-29页 |
| ·HMM在语音识别中的应用 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 信号抵达角估计方法 | 第32-48页 |
| ·阵列信号处理基础 | 第32-36页 |
| ·窄带阵列信号模型及空间滤波 | 第33-35页 |
| ·宽带信号模型 | 第35-36页 |
| ·DOA估计的经典方法 | 第36-46页 |
| ·波束形成法 | 第36-38页 |
| ·互相关延时估计法 | 第38-41页 |
| ·MUSIC算法 | 第41-44页 |
| ·ESPRIT算法 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于ESPRIT算法的语音信号抵达角估计 | 第48-60页 |
| ·宽带ESPRIT算法原理 | 第48-51页 |
| ·信号的极点模态分解 | 第48-49页 |
| ·基于ESPRIT的宽带DOA估计 | 第49-51页 |
| ·宽带ESPRIT算法实现 | 第51-54页 |
| ·极点估计 | 第52-53页 |
| ·留数矩阵估计 | 第53页 |
| ·子空间特征分解 | 第53-54页 |
| ·改进的极点估计算法 | 第54-57页 |
| ·算法性能分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 阵列滤波与语音识别的联合处理 | 第60-68页 |
| ·识别系统的联合处理结构 | 第60-63页 |
| ·局部优化方案 | 第63-64页 |
| ·全局优化方案 | 第64-67页 |
| ·频域子带滤波法 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 实验数据处理 | 第68-78页 |
| ·实验设备与环境 | 第68-70页 |
| ·实验结果与分析 | 第70-77页 |
| ·本章小结 | 第77-78页 |
| 7 总结与展望 | 第78-82页 |
| ·全文总结 | 第78-79页 |
| ·未来展望 | 第79-82页 |
| 参考文献 | 第82-88页 |
| 作者简历及在学期间科研成果 | 第88页 |
