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基于麦克风阵列的语音增强算法研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-10页
目录第10-14页
图表目录第14-16页
缩语表第16-18页
主要符号表第18-20页
第一章 引言第20-41页
   ·研究背景及应用第20-23页
   ·麦克风阵列研究特点第23-25页
   ·麦克风阵列语音增强研究概述第25-38页
     ·语音增强评价标准第26-27页
       ·语音质量的主观评价方法第26页
       ·语音质量的客观评价方法第26-27页
     ·谱减法第27-28页
     ·后滤波法第28-29页
     ·波束形成算法第29-37页
       ·固定波束形成技术第30页
       ·ABF的基本原理第30-31页
       ·MVDR波束在麦克风阵列应用中的研究现状第31-37页
     ·独立分量分析第37-38页
   ·本论文的研究内容和结构第38-40页
     ·本论文的研究内容和思路第38-39页
     ·本论文的结构第39-40页
   ·本论文的创新点第40-41页
第二章 麦克风阵列语音处理模型第41-55页
   ·传统阵列信号处理模型第41-43页
   ·麦克风阵列语音信号处理模型第43-54页
     ·远场和近场第43-44页
     ·具有规则拓扑结构的麦克风阵列模型第44-47页
       ·麦克风均匀线阵模型第44-45页
       ·麦克风均匀圆阵模型第45-47页
     ·任意拓扑结构的麦克风阵列模型第47-49页
     ·麦克风阵列宽带波束加权模型第49-54页
       ·宽带波束的权向量第49-52页
       ·宽带波束的频域一致性第52-54页
   ·小结第54-55页
第三章 基于双重加权的宽带MUSIC声源定位算法第55-73页
   ·麦克风阵列声源定位MUSIC算法第55-61页
     ·传统MUSIC算法第55-57页
     ·麦克风阵列声源定位MUSIC算法第57-60页
     ·影响定位性能的因素第60-61页
   ·基于双重加权的宽带MUSIC法第61-71页
     ·DWB-MUSIC算法推导第61-67页
       ·对噪声子空间加权第61-63页
       ·对各频点定位结果加权第63-65页
       ·DWB-MUSIC算法流程第65-67页
     ·运算量分析第67页
     ·计算机仿真第67-71页
   ·小结第71-73页
第四章 基于旋转不变性的宽带盲波束算法第73-90页
   ·传统DBBF算法第73-76页
   ·用于麦克风阵列的宽带DBBF算法第76-88页
     ·窄带DBBF算法的扩展第76-80页
     ·通道重排第80-82页
     ·幅度模糊第82页
     ·运算量分析第82页
     ·计算机仿真第82-88页
   ·小结第88-90页
第五章 基于最坏情况性能优化的鲁棒自适应波束形成算法第90-110页
   ·最坏情况RABF算法第91-93页
     ·传统对角加载方法第91-92页
     ·最坏情况RABF算法第92-93页
   ·W-RABF的最优对角加载因子第93-97页
     ·解的唯一性第93-94页
     ·最优加载因子的近似闭合解第94-96页
     ·关于最优加载因子的讨论第96-97页
   ·W-RABF算法性能分析第97-99页
     ·目标功率估计第97-98页
     ·SINR分析第98-99页
   ·计算机仿真第99-109页
   ·小结第109-110页
第六章 基于联合最坏情况性能优化的鲁棒自适应波束形成算法第110-130页
   ·有限样本数效应第110-111页
   ·基于联合最坏情况性能优化的窄带RABF算法第111-119页
     ·联合最坏情况性能优化第111-112页
     ·JW-RABF的最优加载因子第112-113页
     ·讨论第113-114页
     ·计算机仿真第114-119页
   ·基于频率聚焦的宽带JW-RABF算法第119-128页
     ·频率聚焦技术第119-120页
     ·宽带JW-RABF算法第120-121页
     ·讨论第121页
     ·计算机仿真第121-128页
   ·小结第128-130页
第七章 总结第130-133页
   ·论文总结第130-132页
   ·进一步的工作第132-133页
致谢第133-134页
参考文献第134-147页
附录第147-149页
个人简历第149-150页
攻博期间取得的研究成果第150-151页

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