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语音增强及其相关技术的研究

第1章. 短时域语音增强方法概述第1-15页
 1.1 语音增强的目的和应用背景第9页
 1.2 语音增强的研究历史第9-10页
 1.3 语音及人耳感知特性第10页
 1.4 噪声特性及分类第10-11页
 1.5 带噪语音模型第11-12页
 1.6 语音增强方法简述第12-13页
 1.7 计算机模拟中的处理方法第13-14页
 1.8 本论文的主要工作第14-15页
第2章. 语音端点检测方法论述第15-40页
 2.1 概述第15-17页
  2.1.1 语音端点检测的应用第15页
  2.1.2 语音端点检测分类及方法简述第15-17页
 2.2 基于短时能量的多级判决方法第17-20页
  2.2.1 特征参数的提取第17-18页
  2.2.2 特征差别参数的提取第18-19页
  2.2.3 多边界初始VAD判决第19页
  2.2.4 VAD判决的平滑和纠错第19-20页
 2.3 基于背景噪声估计的判决方法第20-24页
  2.3.1 背景噪声均值和方差法第21-22页
  2.3.2 语音测度法第22-24页
 2.4 基于小波变换的VAD算法第24-27页
  2.4.1 WT—VAD算法概要第24-25页
  2.4.2 小波变换第25页
  2.4.3 能量及无音指标的计算第25页
  2.4.4 平稳性指标的计算第25-26页
  2.4.5 不同频带背景噪声指标检测第26页
  2.4.6 VAD决策第26-27页
 2.5 基于模糊逻辑的有音无音检测(FVAD)算法第27-29页
  2.5.1 模糊系统的应用背景第27页
  2.5.2 模糊规则的建立第27页
  2.5.3 模糊有音无音(FVAD)算法第27-29页
 2.6 一种低信噪比下的有音无音检测算法第29-33页
  2.6.1 语音和噪声性质的说明或假设第29-30页
  2.6.2 语音尺度的建立第30页
  2.6.3 噪声尺度的建立第30-32页
  2.6.4 有音无音判决(VAD决策)第32-33页
  2.6.5 参数D_i的计算方法第33页
 2.7 各种方法的对比第33-40页
  2.7.1 各种方法小结第33-34页
  2.7.2 各种方法性能对比第34页
  2.7.3 基于小波变换的VAD性能说明第34-36页
  2.7.4 基于能量的两种算法的对比结果第36-37页
  2.7.5 基于模糊理论和ITU-T G.729附录B中的VAD算法对比第37-40页
第3章. 基于短时域的语音谱估计增强算法第40-60页
 3.1 基于谱相减的增强算法第40-43页
  3.1.1 算法推导第40-42页
  3.1.2 谱相减的改进形式第42-43页
 3.2 维纳滤波增强算法第43-45页
  3.2.1 维纳滤波其简述第43-44页
  3.2.2 维纳增强算法第44-45页
 3.3 短时谱幅度的MMSE估计方法第45-47页
 3.4 基于小波变换的语音增强方法第47-50页
  3.4.1 小波变换分析第47页
  3.4.2 随机噪声的小波变换特性第47-50页
 3.5 基于短时谱的语音增强方法改进第50-53页
 3.6 基于短时域的各种算法的对比和联系第53-54页
 3.7 各种增强方法效果测试第54-58页
  3.7.1 基于谱相减及各种改进方式之间的对比测试第56-57页
  3.7.2 改进谱估计方法和维纳滤波及MMSE方法之间的对比测试第57页
  3.7.3 改进谱估计方法和小波变换方法的对比测试第57-58页
 3.8 各种增强算法的语音输出第58-60页
第4章. 人耳掩蔽效应在语音增强中的应用第60-73页
 4.1 语音的感知第60-63页
  4.1.1 听觉感受性第60页
  4.1.2 掩蔽效应第60-63页
 4.2 掩蔽门限的计算第63-65页
 4.3 一种基于掩蔽效应的语音增强方法第65-69页
  4.3.1 算法说明第65-68页
  4.3.2 结果测试第68-69页
 4.4 一种实用的语音增强系统第69-73页
  4.4.1 语音增强算法第69-71页
  4.4.2 算法在TI TMS320C54上的实现及性能测试第71-73页
第5章. 总结与展望第73-74页
参考文献第74-77页

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