| 第一章 概述 | 第1-14页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第二章 语音信号处理基本理论和Diopsis740的主要介绍 | 第14-23页 |
| ·语音信号处理基础 | 第14-17页 |
| ·语音特性的简单归纳：[1] | 第14-15页 |
| ·噪声特性[1] | 第15页 |
| ·带噪声语音模型 | 第15-16页 |
| ·语音增强的研究历史 | 第16页 |
| ·语音增强方法简述 | 第16-17页 |
| ·回波的基本概念 | 第17-19页 |
| ·回波消除主要技术[18] | 第18-19页 |
| ·阵列信号处理原理[19] | 第19-20页 |
| ·单麦克风 | 第20页 |
| ·麦克风阵列 | 第20页 |
| ·Diopsis740的主要介绍 | 第20-23页 |
| 第三章 自适应回声抵消算法 | 第23-51页 |
| ·自适应滤波基本概念[19] | 第23-24页 |
| ·回声抵消算法 | 第24-47页 |
| ·信号模型[20] | 第24-25页 |
| ·自适应滤波算法 | 第25-36页 |
| ·LMS算法(The Least Mean Square Algorithm) | 第25-29页 |
| 算法原理[19],[21] | 第25-27页 |
| 计算机仿真 | 第27-29页 |
| ·NLMS算法(Normalised LMS)[19],[21] | 第29页 |
| ·递推最小二乘法(RLS)[19],[21] | 第29-32页 |
| 算法原理 | 第29-31页 |
| 算法仿真 | 第31-32页 |
| ·快速自适应滤波算法 | 第32-36页 |
| ·块自适应滤波器[19],[21] | 第33-34页 |
| ·块频域LMS(BFLMS)算法[19],[21],[26] | 第34-36页 |
| ·算法比较 | 第36-39页 |
| ·算法复杂度比较 | 第36-37页 |
| ·回声返回损失量 | 第37-39页 |
| ·小结 | 第39页 |
| ·双向话音检测算法(Double Talk Detection) | 第39-47页 |
| ·Geigel算法[22] | 第40-41页 |
| ·互相关算法(Cross-Corraletion Method) | 第41-47页 |
| 单阈值算法 | 第41-44页 |
| 双阈值算法 | 第44-46页 |
| 小结 | 第46-47页 |
| ·基于Diopsis上回声抵消算法的实现 | 第47-51页 |
| ·DTD算法 | 第47-48页 |
| ·自适应回声消除算法 | 第48-49页 |
| ·系统方案 | 第49-51页 |
| 第四章 基于麦克风阵列的语音增强算法 | 第51-72页 |
| ·麦克阵列系统中的时间延迟估计 | 第51-56页 |
| ·相关功率谱相位算法CPSP[27],[28],[29],[30],[31] | 第52-56页 |
| 仿真实验 | 第54-56页 |
| ·基于波束成形的麦克风阵列的语音增强系统 | 第56-66页 |
| ·波束形成 | 第56页 |
| ·阵列基础[19],[37] | 第56-60页 |
| ·线性阵列[19],[37] | 第56-59页 |
| ·子阵列[38] | 第59-60页 |
| ·近场和远场的波形传播 | 第60-61页 |
| ·通用旁瓣对消算法(The Generalised Sidelobe Canceller) | 第61-66页 |
| ·LCMV算法[19],[32],[33],[37] | 第62-63页 |
| ·GSC算法概述[19],[34],[35] | 第63-65页 |
| ·计算机模拟总旁瓣波束形成算法 | 第65-66页 |
| ·基于麦克风阵列的后置自适应滤波器噪声消除算法 | 第66-70页 |
| ·算法原理 | 第66-70页 |
| ·自适应后置滤波器 | 第67-68页 |
| ·互功率谱的后处理 | 第68-70页 |
| ·算法仿真 | 第70页 |
| ·可行性分析 | 第70-72页 |
| 结论和未来工作展望 | 第72-74页 |
| 结论 | 第72-73页 |
| 未来工作展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第79页 |
