| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·语音增强的研究意义和现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第11页 |
| ·论文的结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 语音增强的基本原理及常用方法 | 第13-18页 |
| ·语音的特性 | 第13-15页 |
| ·分帧 | 第13-14页 |
| ·窗函数的形状和长度 | 第14-15页 |
| ·噪音的特性和分类 | 第15-16页 |
| ·常用的语音增强方法 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 基于 TR-MT算法的噪声功率谱估计 | 第18-36页 |
| ·语音活性判决与噪声估计 | 第18-19页 |
| ·噪声功率谱估计算法分类 | 第19-20页 |
| ·时间回归的最小值跟踪算法(TR-MT) | 第20-35页 |
| ·最小值跟踪算法 | 第20-28页 |
| ·基本原理 | 第20-22页 |
| ·时频独立的平滑因子 | 第22-24页 |
| ·无偏因子 | 第24-25页 |
| ·搜寻最小值 | 第25页 |
| ·最小统计算法总结 | 第25-26页 |
| ·连续的最小值跟踪算法 | 第26-28页 |
| ·时间回归平均算法 | 第28-31页 |
| ·基于 SNR 的时间回归平均算法 | 第29页 |
| ·加权噪声估计算法 | 第29-31页 |
| ·时间回归的最小值跟踪算法 | 第31-35页 |
| ·预处理 | 第31-32页 |
| ·跟踪功率谱的最小值 | 第32-33页 |
| ·语音存在概率 | 第33页 |
| ·算法的具体实现步骤 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于噪声功率谱估计的语音增强算法研究 | 第36-47页 |
| ·谱减法 | 第36-40页 |
| ·基本方法 | 第36-38页 |
| ·子带谱减法 | 第38-40页 |
| ·基于维纳滤波的改进算法 | 第40-46页 |
| ·直接判决（Decision-Directed,DD）算法 | 第42-43页 |
| ·改进后的算法 | 第43-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第五章 语音增强实验结果与分析 | 第47-56页 |
| ·实验的语音库 | 第47页 |
| ·语音增强实验 | 第47-56页 |
| ·时-频图分析 | 第47-50页 |
| ·语音质量感知评价(PESQ)得分 | 第50-52页 |
| ·ITU-T P.835 测试方法 | 第52-55页 |
| ·输入-输出信噪比 | 第55-56页 |
| 结论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间公开发表的论文 | 第62-63页 |
| 缩略语中英文对照表 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |