利用ICA进行语音场景分析
| 摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-10页 |
| ·语音场景分析模型的研究背景和意义 | 第6页 |
| ·独立分量分析的发展简史和现状 | 第6-8页 |
| ·时频分析的发展简史和现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要内容与结构 | 第9-10页 |
| 第二章 独立分量分析在语音分离方面的应用 | 第10-20页 |
| ·独立分量分析原理 | 第10-16页 |
| ·独立分量分析数学原理描述 | 第10-11页 |
| ·基于高阶统计量的独立性判据 | 第11-13页 |
| ·信息论框架下的独立性判据 | 第13-16页 |
| ·独立性判据的优化算法 | 第16页 |
| ·语音数据的预处理 | 第16-18页 |
| ·中心化和白化 | 第17页 |
| ·稀疏分解去噪 | 第17-18页 |
| ·语音分离方面的应用分析 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 时频分析在语音验证方面的应用 | 第20-26页 |
| ·时频分析 | 第20-23页 |
| ·时频分析的基本概念 | 第20-22页 |
| ·Cohen 类时频分布 | 第22-23页 |
| ·验证原理 | 第23-25页 |
| ·核函数的选择 | 第23-24页 |
| ·距离测度 | 第24-25页 |
| ·基于时频分析的语音验证研究 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第四章 语音场景分析模型的构建 | 第26-35页 |
| ·模型的构建 | 第26-27页 |
| ·语音分离算法分析 | 第27-33页 |
| ·线性混合模型分解算法 | 第27-30页 |
| ·卷积混合模型分解算法 | 第30-33页 |
| ·说话人验证算法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第35-42页 |
| ·实验环境与数据准备 | 第35页 |
| ·实验结果及分析评估 | 第35-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第六章 结论与展望 | 第42-44页 |
| ·主要工作和意义 | 第42页 |
| ·展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第49页 |
