| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 语音去噪的研究意义 | 第11页 |
| 1.2 语音去噪的发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的研究内容和结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 语音去噪基本原理 | 第15-24页 |
| 2.1 人耳感知特性 | 第15-16页 |
| 2.2 噪声的种类 | 第16-17页 |
| 2.3 语音信号特征与信息量 | 第17-19页 |
| 2.3.1 语音信号特征 | 第17-18页 |
| 2.3.2 语音信号信息量 | 第18-19页 |
| 2.4 语音去噪的信号模型 | 第19-20页 |
| 2.4.1 语音发声模型 | 第19-20页 |
| 2.4.2 语音去噪的信号模型 | 第20页 |
| 2.5 语音去噪的方法 | 第20-22页 |
| 2.5.1 基于短时谱估计的语音去噪法 | 第20-21页 |
| 2.5.2 噪声对消法 | 第21页 |
| 2.5.3 基于语音生成模型的语音去噪法 | 第21-22页 |
| 2.5.4 基于小波变换的语音去噪法 | 第22页 |
| 2.5.5 自适应噪声抵消法 | 第22页 |
| 2.6 语音去噪效果评价 | 第22-23页 |
| 2.7 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 维纳滤波法与语音去噪 | 第24-36页 |
| 3.1 维纳滤波的基本原理 | 第24-27页 |
| 3.2 维纳滤波算法的实现 | 第27-28页 |
| 3.3 维纳滤波算法的仿真实验 | 第28-35页 |
| 3.3.1 实验1：使用维纳滤波法对white噪声语音去噪 | 第29-30页 |
| 3.3.2 实验2：使用维纳滤波法对pink噪声语音去噪 | 第30-31页 |
| 3.3.3 实验3：使用维纳滤波法对babble噪声语音去噪 | 第31-32页 |
| 3.3.4 实验4：使用维纳滤波法对factory噪声语音去噪 | 第32-33页 |
| 3.3.5 实验结果分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 小波变换算法 | 第36-54页 |
| 4.1 小波变换基本理论 | 第36-42页 |
| 4.1.1 连续小波变换 | 第36-37页 |
| 4.1.2 离散小波变换 | 第37-39页 |
| 4.1.3 多分辨率与Mallat算法 | 第39-42页 |
| 4.2 小波函数介绍 | 第42-45页 |
| 4.2.1 常用的小波函数 | 第42-44页 |
| 4.2.2 小波函数的选取 | 第44-45页 |
| 4.3 小波阈值去噪 | 第45-48页 |
| 4.3.1 小波阈值去噪原理 | 第45-46页 |
| 4.3.2 阈值函数的选择 | 第46页 |
| 4.3.3 小波阈值的估计 | 第46-48页 |
| 4.4 小波阈值仿真实验 | 第48-53页 |
| 4.4.1 实验1：分解层数为3,比较四种阈值的去噪效果 | 第48-49页 |
| 4.4.2 实验2：分解层数为4,比较四种阈值的去噪效果 | 第49-50页 |
| 4.4.3 实验3：分解层数为5,比较四种阈值的去噪效果 | 第50-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 维纳-小波阈值去噪 | 第54-63页 |
| 5.1 维纳-小波阈值去噪原理 | 第54页 |
| 5.2 仿真实验与结果分析 | 第54-61页 |
| 5.2.2 实验1：使用两种方法对white噪声语音去噪 | 第55-56页 |
| 5.2.3 实验2：使用两种方法对pink噪声语音去噪 | 第56-58页 |
| 5.2.4 实验3：使用两种方法对babble噪声语音去噪 | 第58-59页 |
| 5.2.5 实验4：使用两种方法对factory噪声语音去噪 | 第59-60页 |
| 5.2.6 结果分析 | 第60-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 论文总结 | 第63页 |
| 6.2 未来展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
