基于小波变换的语音降噪处理
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| 1．1、 概述 | 第10-11页 |
| 1．2、 语音降噪的意义 | 第11-12页 |
| 1．3、 语音降噪的概况 | 第12-14页 |
| 1．3．1、 语音降噪的现状 | 第12页 |
| 1．3．2、 几种常用的语音降噪方法 | 第12-14页 |
| 1．4、 本论文主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 小波变换 | 第16-30页 |
| 2．1、 概述 | 第16-17页 |
| 2．2、 小波变换的多分辨率分析 | 第17-20页 |
| 2．3、 小波变换的子空间结构分析 | 第20-22页 |
| 2．3．1、 子空间V_j | 第20页 |
| 2．3．2、 子空间V_（j+1） | 第20-21页 |
| 2．3．3、 子空间W_（j+1） | 第21-22页 |
| 2．4、 小波变换的表现形式 | 第22-25页 |
| 2．4．1、 信号的分解 | 第22-24页 |
| 2．4．2、 信号的重建 | 第24-25页 |
| 2．5、 多采样率滤波器系数的性质 | 第25-26页 |
| 2．6、 小波变换的实现 | 第26-27页 |
| 2．7、 小波变换实例 | 第27-30页 |
| 2．7．1、 小波正变换 | 第27-28页 |
| 2．7．2、 小波反变换 | 第28-30页 |
| 第三章 语音信号的读取与保存 | 第30-42页 |
| 3．1、 概述 | 第30页 |
| 3．2、 RIFF结构 | 第30-32页 |
| 3．3、 Wave文件结构 | 第32-33页 |
| 3．4、 读写Wave文件的流程 | 第33-35页 |
| 3．5、 数据库的使用 | 第35-42页 |
| 3．5．1、 使用数据库的原因 | 第35-36页 |
| 3．5．2、 ODBC的调用方法 | 第36-39页 |
| 3．5．3、 使用数据库实例 | 第39-42页 |
| 第四章 基于小波变换的降噪方法 | 第42-58页 |
| 4．1、 概述 | 第42-43页 |
| 4．2、 基于小波变换的降噪原理 | 第43-44页 |
| 4．2．1、 李氏指数β | 第43页 |
| 4．2．2、 小波变换模极大值与李氏指数的关系 | 第43-44页 |
| 4．3、 基于小波变换的白噪音去除方法 | 第44-48页 |
| 4．3．1、 硬阀值滤波法 | 第44-46页 |
| 4．3．2、 谱相滤波法 | 第46-48页 |
| 4．3．3、 组合滤波法 | 第48页 |
| 4．4、 实验分析 | 第48-58页 |
| 4．4．1、 实验一 | 第48-52页 |
| 4．4．2、 实验二 | 第52-56页 |
| 4．4．3、 实验小结 | 第56-57页 |
| 4．4．4、 三种降噪方法之间的比较 | 第57-58页 |
| 第五章 总结 | 第58-60页 |
| 5．1、 论文小结 | 第58页 |
| 5．2、 技术创新点 | 第58页 |
| 5．3、 问题与展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附1： 常用小波基系数 | 第61-63页 |
| 1）． Daubechies小波 | 第61页 |
| 2）． Symlet小波基 | 第61-62页 |
| 3）． Coiflets小波基 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
