| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 第1节 课题研究的目的及意义 | 第9页 |
| 第2节 独立分量分析及语音盲分离的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 第3节 本文的内容安排 | 第11-12页 |
| 第2章 独立分量分析原理 | 第12-18页 |
| 第1节 盲信号分离 | 第12-14页 |
| 一、盲信号分离模型 | 第12-13页 |
| 二、盲源分离的假设和约束条件 | 第13页 |
| 三、盲分离的不确定性 | 第13-14页 |
| 第2节 独立分量分析的概念及原理 | 第14-16页 |
| 一、独立分量分析 | 第14页 |
| 二、ICA的求解过程 | 第14-16页 |
| 第3节 数据的预处理 | 第16-17页 |
| 第4节 本章小结 | 第17-18页 |
| 第3章 ICA主要算法在语音信号分离上的对比研究 | 第18-30页 |
| 第1节 FastICA算法 | 第18-20页 |
| 第2节 分离算法的评价标准 | 第20-21页 |
| 一、性能指数(PI) | 第20-21页 |
| 二、相似系数 | 第21页 |
| 第3节 仿真对比实验 | 第21-27页 |
| 一、实验1：人工合成信号线性混合后的分离实验 | 第21-24页 |
| 二、实验2：人工线性混合语音信号的分离 | 第24-26页 |
| 三、实验3:基于不同统计量的固定点迭代算法的实验对比 | 第26-27页 |
| 第4节 FastICA算法的改进及分离效果对比 | 第27-29页 |
| 一、基于负熵的改进的快速独立分量分析方法 | 第27-28页 |
| 二、实验4：FastICA与改进的FastICA算法的实验对比 | 第28-29页 |
| 第5节 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 MATLAB上基于NI PCI-6221数据采集卡的数据采集 | 第30-38页 |
| 第1节 数据采集系统简介 | 第30-33页 |
| 一、数据采集系统的组成 | 第30-32页 |
| 二、数据采集相关概念、参数介绍 | 第32-33页 |
| 第2节 MATLAB数据采集工具箱 | 第33-34页 |
| 一、数据采集工具箱功能简介 | 第33页 |
| 二、数据采集工具箱的内部结构 | 第33-34页 |
| 第3节 NI-PCI 6221数据采集卡相关软、硬件介绍 | 第34-36页 |
| 一、NI PCI-6221数据采集卡 | 第34-35页 |
| 二、接线盒与屏蔽线缆 | 第35页 |
| 三、软硬件安装调试 | 第35-36页 |
| 第4节 matlab平台上基于NI PCI-6221采集卡的数据采集实例 | 第36-37页 |
| 第5节 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 多通道语音信号采集及分离系统的实现 | 第38-54页 |
| 第1节 多通道信号采集实验环境的设定 | 第38-39页 |
| 一、语音信号的特征 | 第38页 |
| 二、瞬时混合模型的可行性分析及麦克风、声源位置的设定 | 第38-39页 |
| 第2节 真实语音信号输入调理电路的设计 | 第39-41页 |
| 一、语音前置放大电路 | 第39-40页 |
| 二、滤波电路 | 第40-41页 |
| 第3节 多通道语音信号采集 | 第41-42页 |
| 一、采样通道 | 第42页 |
| 二、采样方式 | 第42页 |
| 三、接入方式 | 第42页 |
| 第4节 真实语音信号分离的性能评价准则 | 第42-44页 |
| 一、主观评价—听觉判断 | 第43页 |
| 二、客观评价—自相似系数 | 第43-44页 |
| 第5节 真实环境中语音盲分离实验 | 第44-52页 |
| 一、实验5：四种声音经采集后的混合信号的分离 | 第45-48页 |
| 二、实验6：四个说话声经采集后的混合信号的分离 | 第48-51页 |
| 三、实验7：减少由采集卡扫描采集时产生的各通道的延时后的分离效果的实验 | 第51-52页 |
| 第6节 本章小结 | 第52-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 第1节 总结 | 第54-55页 |
| 一、论文所做的工作 | 第54页 |
| 二、论文的主要创新点 | 第54-55页 |
| 第2节 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录：多通道语音信号采集现场 | 第60-61页 |
