| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 1 绪论 | 第12-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·麦克风阵列语音增强技术的发展和研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第16-18页 |
| 2 麦克风阵列语音增强的基础知识 | 第18-33页 |
| ·阵列概述 | 第18-23页 |
| ·远场模型与近场模型 | 第18-20页 |
| ·麦克风阵列拓扑结构 | 第20-21页 |
| ·空间采样定理 | 第21-23页 |
| ·语音信号处理基础 | 第23-25页 |
| ·语音生成模型 | 第23页 |
| ·语音信号的主要特性 | 第23-25页 |
| ·人耳感知特性 | 第25页 |
| ·噪声与噪声场 | 第25-27页 |
| ·噪声 | 第26页 |
| ·噪声场 | 第26-27页 |
| ·混响 | 第27-30页 |
| ·混响时间 | 第27-28页 |
| ·混响模型 | 第28-30页 |
| ·语音增强的评价准则 | 第30-32页 |
| ·主观评价方法 | 第30-31页 |
| ·客观评价方法 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 3 自适应波束形成与后置滤波融合的麦克风阵列语音增强方法 | 第33-45页 |
| ·固定波束形成语音增强方法 | 第33-34页 |
| ·自适应波束形成语音增强方法 | 第34-39页 |
| ·线性约束自适应波束形成方法 | 第34-37页 |
| ·广义旁瓣抵消波束形成方法 | 第37-39页 |
| ·具有后置滤波的语音增强方法 | 第39-40页 |
| ·自适应波束形成与后置滤波融合的麦克风阵列语音增强方法 | 第40-44页 |
| ·算法结构 | 第40-41页 |
| ·声学模型 | 第41-42页 |
| ·仿真实验 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 4 混响环境下麦克风阵列的时延估计技术 | 第45-55页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·信号模型 | 第45-46页 |
| ·时延估计方法 | 第46-50页 |
| ·广义互相关时延估计方法 | 第47-48页 |
| ·自适应特征分解(AEDA)时延估计法 | 第48-50页 |
| ·高阶统计量时延估计法 | 第50页 |
| ·基于语音建立信号的广义相关加权时延估计方法 | 第50-54页 |
| ·无混响语音建立信号的提取 | 第51页 |
| ·噪声功率谱的估计 | 第51页 |
| ·改进的广义相关加权时延估计方法 | 第51-52页 |
| ·实验结果 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-55页 |
| 5 基于倒谱的麦克风阵列语音增强方法 | 第55-68页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·倒谱理论 | 第56-62页 |
| ·同态卷积系统 | 第56页 |
| ·复倒谱 | 第56-58页 |
| ·倒谱 | 第58页 |
| ·复倒谱的性质 | 第58页 |
| ·复倒谱的计算 | 第58-62页 |
| ·单频衰减信号复倒谱去混响仿真 | 第62页 |
| ·麦克风阵列语音去混响方法 | 第62-67页 |
| ·单麦克风复倒谱语音去混响方法 | 第63页 |
| ·麦克风阵列倒谱语音去混响方法 | 第63-67页 |
| ·小结 | 第67-68页 |
| 6 子空间麦克风阵列语音增强方法 | 第68-87页 |
| ·奇异值分解与广义奇异值分解 | 第68-72页 |
| ·奇异值分解 | 第68-71页 |
| ·广义奇异值分解 | 第71-72页 |
| ·信号子空间原理 | 第72-77页 |
| ·子空间的基本概念 | 第73-74页 |
| ·初等变换法构造子空间的基 | 第74-75页 |
| ·用奇异值分解构造子空间的标准正交基 | 第75-77页 |
| ·信号子空间和噪声子空间 | 第77页 |
| ·一种基于广义奇异值分解的语音增强方法 | 第77-81页 |
| ·基于广义奇异值分解的Doclo语音增强方法 | 第77-79页 |
| ·基于广义奇异值矢量的语音增强方法 | 第79-80页 |
| ·基于奇异值分解的无语音端点检测语音增强方法 | 第80-81页 |
| ·仿真实验 | 第81-85页 |
| ·实验一:基于GSVD麦克风阵列语音增强方法的仿真实验 | 第81-82页 |
| ·实验二:基于SVD单麦克风语音增强方法的仿真实验 | 第82-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 7 基于AR模型的麦克风阵列语音增强方法 | 第87-94页 |
| ·非平稳随机信号的时变AR模型 | 第87-88页 |
| ·麦克风阵列AR模型语音增强方法 | 第88-91页 |
| ·基于建立信号的广义相关时延估计 | 第88-89页 |
| ·分帧处理 | 第89-90页 |
| ·AR模型系数的计算 | 第90页 |
| ·AR模型语音增强 | 第90-91页 |
| ·实验结果 | 第91-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 8 总结与展望 | 第94-96页 |
| ·本文工作总结 | 第94-95页 |
| ·今后研究展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-104页 |
| 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第104-106页 |
| 创新点摘要 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107-108页 |
