基于统计模型的语音增强算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 语音增强技术的应用背景 | 第11页 |
| 1.2 语音增强算法的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 现有语音增强算法的主要问题及其解决办法 | 第13-15页 |
| 1.4章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 语音增强算法概述 | 第17-29页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 语音增强算法的分类 | 第17-18页 |
| 2.3 目前常见的语音增强算法 | 第18-22页 |
| 2.4 基于统计模型的语音增强算法 | 第22-25页 |
| 2.5 基于训练统计模型的语音增强算法 | 第25-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-29页 |
| 第3章 语音增强算法的相关问题 | 第29-43页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 噪声性质 | 第29-30页 |
| 3.3 语音信号活动性检测 | 第30-32页 |
| 3.4 信噪比估计 | 第32-34页 |
| 3.5 估计理论 | 第34-39页 |
| 3.6 性能评价标准 | 第39-41页 |
| 3.7 小结 | 第41-43页 |
| 第4章 清浊音分离语音增强算法的研究 | 第43-69页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 短时傅里叶分析 | 第43-47页 |
| 4.3 清浊音分离技术 | 第47-51页 |
| 4.4 语音信号模型 | 第51-58页 |
| 4.5 语音增强算法 | 第58-64页 |
| 4.6 算法仿真分析 | 第64-67页 |
| 4.7 小结 | 第67-69页 |
| 第5章 基于超高斯混合模型的语音增强算法 | 第69-81页 |
| 5.1 引言 | 第69页 |
| 5.2 瑞利混合模型 | 第69-72页 |
| 5.3 超高斯混合模型 | 第72-73页 |
| 5.4 EM 参数估计算法 | 第73-75页 |
| 5.5 语音增强算法 | 第75-78页 |
| 5.6 算法的仿真与分析 | 第78-79页 |
| 5.7 小结 | 第79-81页 |
| 第6章 基于隐马尔科夫模型的语音增强算法 | 第81-99页 |
| 6.1 引言 | 第81-82页 |
| 6.2 语音信号模型 | 第82-84页 |
| 6.3 EM 算法参数估计 | 第84-86页 |
| 6.4 EM 算法的实现 | 第86-93页 |
| 6.5 语音增强算法 | 第93-95页 |
| 6.6 算法仿真与分析 | 第95-98页 |
| 6.7 小结 | 第98-99页 |
| 第7章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 7.1 论文总结 | 第99-100页 |
| 7.2 展望 | 第100-101页 |
| 参考文献 | 第101-108页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第108-109页 |
| 致谢 | 第109页 |
