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基于稀疏表示的语音增强方法研究

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

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