| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 语音增强技术的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 盲源分离技术的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 车载语音增强技术的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的研究目的和内容安排 | 第15-18页 |
| 第二章 车载场景分析和噪声估计算法研究 | 第18-35页 |
| 2.1 车载声学场景分析 | 第18-21页 |
| 2.1.1 车载噪声分析 | 第18-19页 |
| 2.1.2 车载声学场景建模 | 第19-21页 |
| 2.2 语音信号处理基础理论 | 第21-29页 |
| 2.2.1 语音信号的分帧加窗 | 第21-24页 |
| 2.2.2 语音信号的特征参数提取 | 第24-29页 |
| 2.3 噪声估计算法研究 | 第29-34页 |
| 2.3.1 端点检测算法 | 第29-31页 |
| 2.3.2 最小值控制递归平均算法 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 语音质量评价和语音增强算法研究 | 第35-65页 |
| 3.1 语音质量评价 | 第35-40页 |
| 3.1.1 主观评价 | 第35-36页 |
| 3.1.2 客观评价 | 第36-40页 |
| 3.1.3 语音识别率评价 | 第40页 |
| 3.2 经典语音增强算法研究 | 第40-47页 |
| 3.2.1 谱减法和改进谱减法 | 第40-44页 |
| 3.2.2 维纳滤波法 | 第44-47页 |
| 3.3 改进小波阈值函数的语音增强算法研究 | 第47-55页 |
| 3.3.1 小波阈值函数语音增强原理 | 第47-50页 |
| 3.3.2 改进的小波阈值函数语音增强算法 | 第50-52页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第52-55页 |
| 3.4 基于ICA的语音增强算法研究 | 第55-64页 |
| 3.4.1 ICA的基础理论知识 | 第55-58页 |
| 3.4.2 频域盲解卷积 | 第58-59页 |
| 3.4.3 基于负熵的卷积ICA算法 | 第59-61页 |
| 3.4.4 实验结果分析 | 第61-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于卷积ICA的车载语音增强研究 | 第65-88页 |
| 4.1 基于卷积ICA的车载语音增强 | 第65-70页 |
| 4.1.1 频域盲解卷积ICA在车载环境下应用的可行性分析 | 第65-67页 |
| 4.1.2 基于卷积ICA的车载语音增强基本流程 | 第67-70页 |
| 4.2 语音质量评价方法选择和实验语料库的建立 | 第70-73页 |
| 4.2.1 语音质量评价方法选择 | 第70-71页 |
| 4.2.2 实验语料库的建立 | 第71-73页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第73-84页 |
| 4.3.1 仿真环境下的车载语音增强实验 | 第73-76页 |
| 4.3.2 室内环境下的车载语音增强实验 | 第76-79页 |
| 4.3.3 真实车载环境下的语音增强实验 | 第79-81页 |
| 4.3.4 实验结果分析 | 第81-84页 |
| 4.4 卷积ICA消噪问题研究 | 第84-87页 |
| 4.5 本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 复杂环境下的语音增强系统 | 第88-94页 |
| 5.1 系统总体设计 | 第88-90页 |
| 5.1.1 系统功能设计 | 第88-89页 |
| 5.1.2 系统流程设计 | 第89-90页 |
| 5.2 系统界面和运行结果 | 第90-93页 |
| 5.2.1 系统界面介绍 | 第90-91页 |
| 5.2.2 系统运行结果 | 第91-93页 |
| 5.3 本章小结 | 第93-94页 |
| 第六章 总结和展望 | 第94-96页 |
| 6.1 总结 | 第94-95页 |
| 6.2 展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-102页 |
| 致谢 | 第102-103页 |
| 作者攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第103页 |