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基于计算听觉场景分析和麦克风阵列的语音分离的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究的目的及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 盲信号分离第11-13页
        1.2.2 计算听觉场景分析第13-14页
    1.3 本文主要研究内容第14页
    1.4 论文结构安排第14-16页
第2章 计算听觉场景分析模型第16-24页
    2.1 听觉生理结构第16-18页
        2.1.1 外耳第16-17页
        2.1.2 中耳第17页
        2.1.3 内耳第17-18页
    2.2 听觉场景分析第18-20页
        2.2.1 同时组合第18-19页
        2.2.2 序列组合第19-20页
        2.2.3 听觉场景分析的准则第20页
    2.3 计算听觉场景的分类第20-22页
        2.3.1 数据驱动型CASA第20-21页
        2.3.2 图式驱动型CASA第21-22页
    2.4 声音分离线索第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第3章 基于CASA和麦克风阵列的语音分离第24-46页
    3.1 听觉外围第24-30页
        3.1.1 模拟人耳滤波器组第24-27页
        3.1.2 内耳毛细胞的发放特性和Meddis模型第27-30页
    3.2 特征提取第30-35页
        3.2.1 耳间时间差ITD第30-34页
        3.2.2 耳间强度差IID第34-35页
    3.3 听觉组织第35-39页
        3.3.1 听觉掩蔽效应第35-36页
        3.3.2 确定声音分离线索第36-37页
        3.3.3 利用ITD确定有效时频段第37-38页
        3.3.4 利用IID确定有效时频段第38-39页
    3.4 波形合成第39-40页
    3.5 声音分离的衡量标准第40-41页
    3.6 改进前后的效果对比第41-45页
    3.7 本章小结第45-46页
第4章 语音分离系统的优化第46-58页
    4.1 系统流程第46-48页
    4.2 参数的优化第48-56页
        4.2.1 ITD对应参数μ的优化第48-51页
        4.2.2 IID对应参数β的优化第51-53页
        4.2.3 IID对应参数η的优化第53-55页
        4.2.4 理想参数的选择第55-56页
    4.3 误差分析第56-57页
    4.4 本章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-63页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第63-64页
致谢第64-65页
作者简介第65页

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