| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·盲源分离的研究背景及意义 | 第8页 |
| ·盲源分离的研究现状 | 第8-9页 |
| ·盲源分离的应用 | 第9-10页 |
| ·本论文的主要研究内容和结构安排 | 第10-11页 |
| 第二章 盲源分离的理论基础 | 第11-19页 |
| ·盲源分离的数学模型 | 第11-13页 |
| ·线性瞬时混合模型 | 第11-12页 |
| ·卷积混合模型 | 第12-13页 |
| ·独立分量分析 | 第13-15页 |
| ·互信息极小化(MMI) | 第14页 |
| ·信息极大化(Infomax)或熵极大化(ME) | 第14-15页 |
| ·极大似然判据(MLE) | 第15页 |
| ·数据预处理 | 第15-16页 |
| ·中心化(Centering) | 第15页 |
| ·白化(Whitening) | 第15-16页 |
| ·语音信号盲分离的性能评价准则 | 第16-17页 |
| ·时域波形对照 | 第16页 |
| ·听觉判断 | 第16页 |
| ·信干比(Signal-to-Interference Ratio, SIR) | 第16-17页 |
| ·语音信号的基本特性 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 盲源分离算法分析与研究 | 第19-30页 |
| ·瞬时线性混合的盲源分离算法 | 第19-21页 |
| ·四阶盲辨识(FOBI) | 第19-20页 |
| ·特征矩阵的联合近似对角化法(JADE) | 第20页 |
| ·二阶盲辨识(SOBI) | 第20-21页 |
| ·卷积混合的盲源分离算法 | 第21-25页 |
| ·分离模型 | 第22页 |
| ·卷积混合盲源分离算法的分类 | 第22-23页 |
| ·卷积混合模型的频域盲分离算法 | 第23-25页 |
| ·稀疏源的盲分离算法 | 第25-29页 |
| ·稀疏分解(sparse decomposition) | 第25-26页 |
| ·稀疏盲分离的基本原理 | 第26页 |
| ·纯时延(pure-delay)混合的稀疏盲分离 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 语音信号盲分离的实验研究 | 第30-54页 |
| ·人工混合(Synthetic Mixing)语音的盲分离 | 第30-43页 |
| ·瞬时混合的盲分离 | 第30-33页 |
| ·相关源混合的盲分离 | 第33-37页 |
| ·纯时延混合的盲分离 | 第37-40页 |
| ·卷积混合的盲分离 | 第40-43页 |
| ·现实环境(Real-World)中采集的语音信号的盲分离 | 第43-52页 |
| ·实验一：测距d 对分离效果的影响 | 第44-49页 |
| ·实验二：说话方式对分离效果的影响 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
