摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-19页 |
·语音增强研究的意义 | 第11-12页 |
·语音增强研究的历史和现状 | 第12-15页 |
·语音增强算法分类 | 第15-16页 |
·论文研究的主要内容 | 第16-17页 |
·章节安排 | 第17-19页 |
第2章 稀疏表示概述 | 第19-31页 |
·引言 | 第19-20页 |
·稀疏表示算法 | 第20-26页 |
·MP 算法 | 第20-21页 |
·OMP 算法 | 第21-22页 |
·梯度追踪算法 | 第22-24页 |
·LASSO 算法 | 第24-25页 |
·LARS 算法 | 第25-26页 |
·FOCUSS 算法 | 第26页 |
·字典训练方法 | 第26-30页 |
·K-SVD 算法 | 第26-27页 |
·近似 K-SVD 算法 | 第27-29页 |
·贪婪自适应语音信号字典训练方法 | 第29-30页 |
·小结 | 第30-31页 |
第3章 基于稀疏表示的语音增强方法 | 第31-57页 |
·引言 | 第31-32页 |
·基于生成字典的语音增强方法 | 第32-34页 |
·以噪声功率谱作为终止准则的语音增强方法 | 第34-46页 |
·SSB-STSA 估计器 | 第34-35页 |
·本文方法原理 | 第35-39页 |
·仿真实验与结果分析 | 第39-46页 |
·以几何方法作为终止准则的语音增强方法 | 第46-54页 |
·本文方法原理 | 第46-49页 |
·仿真实验与结果分析 | 第49-54页 |
·小结 | 第54-57页 |
第4章 噪声功率谱估计方法 | 第57-73页 |
·引言 | 第57-58页 |
·MCRA噪声功率谱估计方法 | 第58-60页 |
·噪声功率谱偏差补偿方法 | 第60-61页 |
·低复杂度低时延的无偏噪声功率谱估计方法 | 第61-64页 |
·基于最小均方误差的噪声功率谱估计 | 第61-62页 |
·后验语音存在概率 | 第62-63页 |
·E(|N|~2|y,H_0)和E(|N|~2|y,H_1)的推导 | 第63-64页 |
·基于语音存在概率的噪声估计方法 | 第64-67页 |
·统计模型 | 第64-65页 |
·新模型条件下后验语音存在概率 | 第65-66页 |
·两种语音存在概率比较 | 第66-67页 |
·仿真实验与结果分析 | 第67-71页 |
·噪声功率谱估计 | 第68-69页 |
·语音增强 | 第69-71页 |
·小结 | 第71-73页 |
第5章 结合相位估计的语音增强方法 | 第73-83页 |
·引言 | 第73-74页 |
·给定相位的MMSE幅度谱估计器 | 第74-75页 |
·相位估计 | 第75-77页 |
·仿真实验与结果分析 | 第77-80页 |
·小结 | 第80-83页 |
第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
·论文总结 | 第83-84页 |
·展望 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-93页 |
作者简介及在学习期间所取得的科研成果 | 第93-95页 |
致谢 | 第95页 |