基于CS的语音增强新算法研究及语音处理仿真平台开发
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 语音增强技术发展及现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要研究工作与内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文的主要创新点 | 第15-17页 |
| 第2章 语音增强算法基本原理 | 第17-27页 |
| 2.1 语音增强基本概念 | 第17-19页 |
| 2.1.1 语音信号的特性 | 第17页 |
| 2.1.2 噪声 | 第17-19页 |
| 2.1.3 人耳对语音的听觉特性 | 第19页 |
| 2.2 语音增强算法 | 第19-23页 |
| 2.2.1 谱减法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 子空间语音增强 | 第21-23页 |
| 2.3 语音质量评价 | 第23-26页 |
| 2.3.1 客观评价方法 | 第23-25页 |
| 2.3.2 主观评价方法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 CS理论 | 第27-35页 |
| 3.1 CS理论提出背景 | 第27-28页 |
| 3.2 CS理论概述 | 第28-29页 |
| 3.3 信号的稀疏表示与压缩测量 | 第29-31页 |
| 3.3.1 稀疏表示 | 第29-30页 |
| 3.3.2 压缩测量 | 第30-31页 |
| 3.4 重建恢复 | 第31-34页 |
| 3.4.1 匹配追踪类算法 | 第31-33页 |
| 3.4.2 凸优化算法 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于CS的语音增强新算法 | 第35-55页 |
| 4.1 CS语音增强新算法的提出 | 第35-38页 |
| 4.1.1 DCT与压缩测量 | 第35-36页 |
| 4.1.2 DTOMP算法 | 第36-38页 |
| 4.2 语音端点检测新算法 | 第38-42页 |
| 4.3 基于自适应分位数的噪声功率估计新算法 | 第42-45页 |
| 4.3.1 自适应分位数法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 实验验证 | 第43-45页 |
| 4.4 基于CS的语音增强新算法实现步骤 | 第45-46页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第46-53页 |
| 4.5.1 实验准备 | 第46页 |
| 4.5.2 白噪声干扰去噪 | 第46-49页 |
| 4.5.3 色噪声干扰去噪 | 第49-52页 |
| 4.5.4 结论 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 语音处理仿真平台开发 | 第55-73页 |
| 5.1 仿真平台开发意义 | 第55页 |
| 5.2 仿真平台实现目标 | 第55-56页 |
| 5.3 可行性分析 | 第56-57页 |
| 5.4 仿真平台架构 | 第57-59页 |
| 5.5 功能模块设计 | 第59-62页 |
| 5.5.1 处理器模块 | 第59-60页 |
| 5.5.2 仿真系统模块 | 第60-62页 |
| 5.5.3 项目管理模块 | 第62页 |
| 5.6 仿真平台实现 | 第62-70页 |
| 5.6.1 平台总体 | 第63-64页 |
| 5.6.2 仿真系统模块 | 第64-67页 |
| 5.6.3 项目管理模块 | 第67-69页 |
| 5.6.4 库管理模块 | 第69-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-73页 |
| 第6章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 结论 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获奖情况 | 第83页 |
