语音增强算法研究及信号分析平台的研发
| 中文摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号说明 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 语音增强的研究与进展 | 第11-12页 |
| 1.2 语音增强的概念 | 第12页 |
| 1.3 语音增强的依据 | 第12-14页 |
| 1.3.1 语音特性 | 第12-13页 |
| 1.3.2 噪声特性 | 第13-14页 |
| 1.4 带噪语音模型 | 第14-15页 |
| 1.5 语音增强算法的评价标准 | 第15-16页 |
| 1.6 本文主要工作 | 第16-18页 |
| 第二章 语音分析平台的研发 | 第18-25页 |
| 2.1 分析平台的组成和数据流程 | 第18-19页 |
| 2.2 语音信号分析平台的设计思路 | 第19-21页 |
| 2.3 分析平台的 VC编程实现 | 第21-22页 |
| 2.4 分析平台在语音处理中的应用 | 第22-25页 |
| 第三章 语音增强算法的原理及分析 | 第25-34页 |
| 3.1 参数方法 | 第25-26页 |
| 3.2 非参数法语音增强 | 第26-29页 |
| 3.1.1 谱相减法 | 第26-28页 |
| 3.1.2 自适应滤波法 | 第28-29页 |
| 3.3 统计法增强 | 第29-32页 |
| 3.4 其它方法 | 第32-34页 |
| 第四章 基于多窗谱法的语音增强方法 | 第34-44页 |
| 4.1 小波阈值技术 | 第36-38页 |
| 4.2 小波函数的选取 | 第38-39页 |
| 4.3 通过小波阈值法来提取对数功率谱估计 | 第39-40页 |
| 4.4 适应快变噪声信号的算法 | 第40-42页 |
| 4.5 实验仿真 | 第42-44页 |
| 第五章 噪声环境下的语音增强仿真实验研究 | 第44-54页 |
| 5.1 实验环境的搭建 | 第44页 |
| 5.2 语音实验中语音语料数据的采集 | 第44页 |
| 5.3 说话人识别系统的搭建 | 第44-47页 |
| 5.3.1 HMM模型的引入 | 第45-46页 |
| 5.3.2 HMM模型的定义 | 第46-47页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第47-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第60页 |
| 攻读学位期间完成的科研项目 | 第60-61页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第61页 |
