基于普通话时频特性的语音活动检测及增强算法研究
| 中文摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 符号说明 | 第13-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-23页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第16页 |
| 1.2 研究现状与方法分类 | 第16-20页 |
| 1.2.1 参数方法 | 第17-18页 |
| 1.2.2 非参数方法 | 第18-19页 |
| 1.2.3 统计方法 | 第19页 |
| 1.2.4 其他方法 | 第19-20页 |
| 1.3 关键技术与发展方向 | 第20-21页 |
| 1.4 本文工作和贡献 | 第21-22页 |
| 1.5 结构安排 | 第22-23页 |
| 第二章 理论基础 | 第23-31页 |
| 2.1 人耳感知特性 | 第23-27页 |
| 2.1.1 人耳的构成 | 第23-24页 |
| 2.1.2 感知声音的途径 | 第24页 |
| 2.1.3 频率与响度 | 第24-25页 |
| 2.1.4 掩蔽效应 | 第25-27页 |
| 2.2 普通话语音信号的特征 | 第27-28页 |
| 2.3 噪声特性 | 第28-29页 |
| 2.4 噪声对于语音感知的影响分析 | 第29-31页 |
| 第三章 语音增强算法概述 | 第31-42页 |
| 3.1 谱减法 | 第31-32页 |
| 3.2 维纳滤波法 | 第32-33页 |
| 3.3 卡尔曼滤波 | 第33-34页 |
| 3.4 最小均方误差估计法 | 第34-35页 |
| 3.5 子空间算法 | 第35-37页 |
| 3.6 人工神经网络 | 第37-38页 |
| 3.7 小波分析 | 第38-39页 |
| 3.8 听觉掩蔽 | 第39-40页 |
| 3.9 希尔伯特-黄变换 | 第40-41页 |
| 3.10 其他算法 | 第41-42页 |
| 第四章 基于普通话特征的改进VAD算法 | 第42-54页 |
| 4.1 语音活动检测算法简述 | 第42-43页 |
| 4.2 改进的VAD算法 | 第43-49页 |
| 4.2.1 声学滤波器组 | 第44-45页 |
| 4.2.2 横向检测 | 第45-46页 |
| 4.2.3 纵向检测 | 第46-48页 |
| 4.2.4 误判修正 | 第48-49页 |
| 4.2.5 参数更新 | 第49页 |
| 4.3 VAD性能分析 | 第49-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于侧抑制效应的语音增强改进算法 | 第54-65页 |
| 5.1 VAD噪声抑制 | 第54-56页 |
| 5.2 低中频区的改进侧抑制算法 | 第56-58页 |
| 5.3 高频区的改进谱减法 | 第58-59页 |
| 5.4 性能指标 | 第59-62页 |
| 5.4.1 客观评价 | 第59-61页 |
| 5.4.2 主观评价 | 第61-62页 |
| 5.5 语音增强性能分析 | 第62-64页 |
| 5.5.1 信噪比改进 | 第62-63页 |
| 5.5.2 IS失真测度 | 第63页 |
| 5.5.3 主观评价 | 第63-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士研究生期间发表论文 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
