基于深度学习的复杂背景下的语音增强算法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究概况 | 第9-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文框架 | 第15-17页 |
| 2 关键技术研究 | 第17-25页 |
| 2.1 系统整体框架 | 第17-18页 |
| 2.2 训练目标的选取 | 第18-19页 |
| 2.3 三大问题的解决方案 | 第19-22页 |
| 2.4 基线DNN模型 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 优化的GAN模型 | 第25-35页 |
| 3.1 GAN的原理与特性 | 第25-27页 |
| 3.2 语音增强GAN及其优化 | 第27-30页 |
| 3.3 稳定训练与提升性能的策略 | 第30-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 数据集的构建与调参 | 第35-41页 |
| 4.1 多样化数据集的构建 | 第35-37页 |
| 4.2 参数与设置的优化调整 | 第37-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 结果与评估 | 第41-51页 |
| 5.1 客观评价 | 第41-49页 |
| 5.2 主观评价 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 结论 | 第51页 |
| 6.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
