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带噪语音信号端点检测算法的研究及实现

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第10-14页
    1.1 引言第10页
    1.2 语音端点检测的研究意义与背景第10-12页
        1.2.1 语音端点检测的研究意义第10-11页
        1.2.2 语音端点检测的研究背景第11-12页
    1.3 端点检测的困难与要求第12-13页
    1.4 本文的研究内容与安排第13-14页
2 语音信号端点检测理论第14-20页
    2.1 语音信号的产生机制及其数学模型第14-16页
        2.1.1 语音信号的产生机制及其特性第14-15页
        2.1.2 语音信号的数学模型第15-16页
    2.2 语音信号的预处理过程第16-18页
        2.2.1 语音信号的数字化第16-17页
        2.2.2 语音信号的预处理第17-18页
    2.3 语音信号端点检测的分析第18-19页
    2.4 本章小结第19-20页
3 常用的语音端点检测算法第20-36页
    3.1 基于短时能量和短时过零率的端点检测算法第20-25页
        3.1.1 短时能量分析第20-22页
        3.1.2 短时过零率分析第22-24页
        3.1.3 语音信号的双门限判别第24-25页
    3.2 基于小波变换的端点检测算法第25-29页
        3.2.1 小波变换的基本理论第26-27页
        3.2.2 小波变换的多分辨率分析第27-28页
        3.2.3 小波子带方差第28-29页
    3.3 基于LPC倒谱特征的端点检测算法第29-32页
    3.4 基于分形维数的端点检测算法第32-34页
    3.5 本章小结第34-36页
4 基于谱熵的端点检测研究第36-44页
    4.1 噪声的分类与特性第36页
    4.2 谱熵法第36-41页
        4.2.1 谱熵原理第37-39页
        4.2.2 子带谱熵第39-40页
        4.2.3 改进的加权因子第40-41页
    4.3 实验仿真及其分析第41-42页
    4.4 本章小结第42-44页
5 基于语音增强的端点检测研究第44-60页
    5.1 自适应滤波技术第44-47页
        5.1.1 自适应滤波器设计第44-45页
        5.1.2 自适应滤波算法第45-46页
        5.1.3 基于最陡下降法的LMS算法第46-47页
    5.2 基于LMS算法的仿真实现第47-50页
        5.2.1 自适应滤波器的仿真实现第47-48页
        5.2.2 基于自适应滤波的语音端点检测仿真第48-50页
    5.3 基本谱减法第50-52页
    5.4 基于改进谱减与自适应噪声平滑的端点检测第52-54页
        5.4.1 改进谱减法第52-54页
        5.4.2 自适应噪声平滑第54页
    5.5 基于改进谱减与自适应噪声平滑的端点检测仿真第54-58页
        5.5.1 算法流程第55页
        5.5.2 改进算法的语音增强效果及仿真分析第55-58页
        5.5.3 改进的语音端点检测算法仿真及分析第58页
    5.6 本章小结第58-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60页
    6.2 展望第60-62页
参考文献第62-66页
作者简历第66-67页
学位论文数据集第67页

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