基于鲁棒主成分分析的音乐降噪
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 音乐降噪研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 常用的滤波降噪 | 第9-10页 |
| 1.2.2 子空间模型降噪 | 第10页 |
| 1.2.3 独立成分分析降噪 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 音乐基础理论及预备知识 | 第13-24页 |
| 2.1 音乐与人耳的听觉 | 第13-18页 |
| 2.1.1 音乐的要素 | 第13-15页 |
| 2.1.2 听觉掩蔽效应 | 第15-16页 |
| 2.1.3 音乐数字化 | 第16-18页 |
| 2.2 预备知识 | 第18-22页 |
| 2.2.1 噪声分类 | 第18-19页 |
| 2.2.2 频谱分析 | 第19-21页 |
| 2.2.3 凸优化基本知识 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 噪声位置检测 | 第24-38页 |
| 3.1 噪声位置检测的由来 | 第24页 |
| 3.2 特征选择 | 第24-37页 |
| 3.2.1 基于常见的音频信号特征的噪声位置检测 | 第25-33页 |
| 3.2.2 基于音乐信号低秩特征的噪声位置检测 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于鲁棒主成分分析的音乐降噪 | 第38-52页 |
| 4.1 鲁棒主成分分析问题 | 第38-41页 |
| 4.1.1 低秩表示 | 第38-39页 |
| 4.1.2 矩阵补全 | 第39-40页 |
| 4.1.3 鲁棒主成分分析 | 第40-41页 |
| 4.2 鲁棒主成分分析问题的求解算法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 迭代阈值算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 加速近端梯度算法 | 第42-43页 |
| 4.2.3 对偶方法 | 第43-44页 |
| 4.2.4 增广拉格朗日乘子法 | 第44-45页 |
| 4.3 对比方法与评价标准 | 第45-48页 |
| 4.3.1 对比方法 | 第45-47页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第47-48页 |
| 4.4 实验步骤与结果 | 第48-50页 |
| 4.4.1 环境与步骤 | 第48-49页 |
| 4.4.2 结果与分析 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 总结和展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52-53页 |
| 5.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-63页 |
