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低信噪比环境下语音增强的研究

中文摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-25页
   ·语音增强的研究背景及研究意义第14-15页
   ·语音增强的主要方法第15-19页
     ·参数方法第16页
     ·非参数方法第16-17页
     ·统计方法第17-18页
     ·其他方法第18-19页
   ·低信噪比环境下语音增强关键技术及研究现状第19-22页
     ·语音端点检测技术的研究现状第20-21页
     ·噪声功率谱估计的研究现状第21-22页
     ·清音增强的研究现状第22页
   ·本文的主要工作和贡献第22-23页
   ·本文的结构安排第23-25页
第二章 语音增强的理论基础第25-41页
   ·引言第25页
   ·语音信号的基本特性和处理方法第25-27页
     ·语音信号的基本特性第25-26页
     ·语音信号的处理方法第26-27页
   ·噪声特性及分类第27-29页
   ·人耳感知特性第29-33页
   ·谱减类语音增强算法概述第33-37页
     ·改进谱减法第33-34页
     ·非线性谱减法第34-35页
     ·基于掩蔽效应的谱减法第35-37页
   ·语音增强系统的性能评价第37-40页
     ·主观评价第37-38页
     ·客观评价第38-40页
   ·本章小结第40-41页
第三章 基于HHT 时频特征的含噪语音端点检测第41-50页
   ·引言第41页
   ·语音端点检测方法概述第41-43页
     ·零能法第41页
     ·熵函数法第41-42页
     ·无语音概率法第42-43页
   ·基于HHT 的语音端点检测的研究第43-47页
     ·HHT 基本理论第43-45页
     ·基于HHT 的瞬时能频值语音端点检测第45-47页
   ·实验结果及分析第47-49页
   ·本章小结第49-50页
第四章 基于VCSS-ML 的噪声功率谱估计第50-60页
   ·引言第50页
   ·基于最小值统计的噪声功率谱估计第50-51页
   ·约束方差频谱平滑第51-53页
   ·最小值搜索第53页
   ·噪声功率谱更新第53-55页
   ·实验结果与分析第55-59页
     ·噪声水平不变的情况第55-57页
     ·噪声水平变化的情况第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 基于听觉感知小波阈值的清音增强的研究第60-71页
   ·引言第60页
   ·语音的小波分析第60-61页
     ·小波变换理论第60-61页
     ·离散二进制小波基第61页
   ·听觉感知小波变换第61-64页
   ·听觉感知小波阈值的清音增强的研究第64-67页
     ·HHT 瞬时能频值的清浊音分割第64-65页
     ·基于噪声谱估计的阈值处理第65-67页
   ·结果及性能评价第67-70页
     ·信噪比改进第67-68页
     ·语谱图第68-70页
     ·主观评价第70页
   ·本章小结第70-71页
第六章 基于听觉神经模型和量子听觉神经网络的语音增强的研究第71-91页
   ·引言第71页
   ·听觉神经模型第71-79页
     ·耳蜗的频率分解第71-72页
     ·内毛细胞及内耳听神经的能量转换第72-75页
     ·侧抑制神经网络第75-79页
   ·量子听觉神经网络第79-85页
     ·听觉皮层模型第79-81页
     ·量子神经网络第81-85页
   ·基于听觉神经模型和量子听觉神经网络的语音增强第85-86页
   ·实验结果及分析第86-90页
     ·信噪比改进第86-87页
     ·语谱图第87-90页
     ·主观评价第90页
   ·本章小结第90-91页
第七章 基于修正Mel 域掩蔽模型和无语音概率的含噪耳语音增强的研究第91-101页
   ·引言第91-92页
   ·耳语音的特点第92-93页
   ·Mel 频带的修正第93-95页
   ·语音出现概率的计算第95-96页
   ·基于修正Mel 域掩蔽模型和无语音概率的耳语音增强第96-97页
   ·结果及性能评价第97-100页
     ·信噪比改进第97-98页
     ·失真度评测第98页
     ·语谱图第98-100页
     ·主观评价第100页
   ·本章小结第100-101页
第八章 总结与展望第101-104页
   ·本文工作总结第101-102页
   ·进一步工作展望第102-104页
参考文献第104-119页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第119-123页
致谢第123-124页

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