多通道语音信号盲分离研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8页 |
| ·"鸡尾酒会"问题和盲源分离技术国内外发展概况 | 第8-10页 |
| ·语音分离研究概况 | 第10-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| 第二章 统计分析和信息论基础知识 | 第13-21页 |
| ·概率与统计分析基础知识 | 第13-15页 |
| ·高阶统计量 | 第15-17页 |
| ·特征函数 | 第15页 |
| ·高阶矩与高阶累积量 | 第15-17页 |
| ·信息论基础知识 | 第17-20页 |
| ·熵 | 第17-18页 |
| ·KL熵 | 第18-19页 |
| ·互信息 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 盲源分离和ICA的主要算法 | 第21-41页 |
| ·盲源分离(BSS)概述和ICA的提出 | 第21-22页 |
| ·独立分量分析的基本概念和模型 | 第22-25页 |
| ·独立分量分析的发展现状 | 第22-23页 |
| ·独立分量分析的基本概念和模型 | 第23-25页 |
| ·非高斯性极大准则 | 第25-26页 |
| ·ICA主要优化算法 | 第26-40页 |
| ·白化 | 第27-28页 |
| ·ICA的主要优化算法 | 第28-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 混合语音信号时域盲分离 | 第41-59页 |
| ·语音信号的可分离性及分离模型 | 第41-47页 |
| ·信道的模型 | 第41-43页 |
| ·最小相位系统 | 第43-44页 |
| ·混合语音分离的两种结构 | 第44-47页 |
| ·瞬时线形混合语音的盲分离 | 第47-51页 |
| ·基于峭度的瞬时混合语音分离 | 第47-49页 |
| ·基于信息极大的瞬时混合语音分离 | 第49-51页 |
| ·卷积混合语音的盲分离 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 语音信号频域盲分离 | 第59-74页 |
| ·语音信号的时-频域混合模型 | 第59-60页 |
| ·频域解混系统 | 第60-62页 |
| ·频域解混过程中的滤波、排序和尺度问题 | 第62-73页 |
| ·白化和ICA滤波 | 第62-65页 |
| ·排序和尺度问题 | 第65-69页 |
| ·算法仿真和真实环境中的语音分离 | 第69-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 作者在硕士研究生期间完成的论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
