| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-25页 |
| 1.1 语音增强背景简介 | 第14-21页 |
| 1.1.1 语音增强介绍 | 第14页 |
| 1.1.2 语音增强研究意义 | 第14-15页 |
| 1.1.3 单声道语音增强的发展历史、国内外研究现状与趋势 | 第15-21页 |
| 1.2 论文主要内容 | 第21-25页 |
| 1.2.1 基于深层神经网络的语音增强主要内容 | 第22页 |
| 1.2.2 基于噪声基的深层神经网络语音增强主要内容 | 第22-23页 |
| 1.2.3 基于噪声基并结合线性组合的噪声信号构造主要内容 | 第23-24页 |
| 1.2.4 基于噪声基的语音增强方法应用拓展主要内容 | 第24页 |
| 1.2.5 研究成果总结与展望 | 第24-25页 |
| 第2章 基于深层神经网络的语音增强 | 第25-33页 |
| 2.1 引言 | 第25-28页 |
| 2.2 基于深层神经网络的语音增强方法 | 第28-31页 |
| 2.2.1 基于深层神经网络的语音增强原理 | 第28-30页 |
| 2.2.2 深层神经网络训练 | 第30-31页 |
| 2.3 语音增强的评价指标 | 第31-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于噪声基的深层神经网络语音增强 | 第33-51页 |
| 3.1 引言 | 第33-34页 |
| 3.2 基于噪声基的深层神经网络语音增强方法 | 第34-41页 |
| 3.2.1 深层神经网络对噪声学习的原理 | 第34-35页 |
| 3.2.2 噪声基的构造方法 | 第35-40页 |
| 3.2.3 基于噪声基的深层神经网络语音增强方法介绍 | 第40页 |
| 3.2.4 基于噪声基的深层神经网络语音增强的鲁棒性分析 | 第40-41页 |
| 3.2.5 与传统PCA、NMF等算法的差别说明 | 第41页 |
| 3.3 实验和结果 | 第41-49页 |
| 3.3.1 实验配置 | 第41-42页 |
| 3.3.2 实验分析及结论 | 第42-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 基于噪声基并结合线性组合的噪声信号构造 | 第51-59页 |
| 4.1 引言 | 第51-52页 |
| 4.2 基于噪声基并结合线性组合的噪声信号构造方法 | 第52-55页 |
| 4.2.1 线性组合覆盖更多类型噪声的原理 | 第52-53页 |
| 4.2.2 线性组合覆盖真实噪声的构造方法 | 第53-54页 |
| 4.2.3 基于噪声基并结合线性组合提高训练效率 | 第54-55页 |
| 4.3 实验和结果 | 第55-58页 |
| 4.3.1 实验配置 | 第55页 |
| 4.3.2 实验分析及结论 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于噪声基的语音增强方法应用拓展 | 第59-69页 |
| 5.1 引言 | 第59-60页 |
| 5.2 基于渐进学习的语音增强方法 | 第60-62页 |
| 5.2.1 基于渐进学习的语音增强原理 | 第60页 |
| 5.2.2 渐进学习神经网络训练 | 第60-62页 |
| 5.3 基于多信息源融合的语音增强方法 | 第62-65页 |
| 5.3.1 基于多信息源融合的语音增强原理 | 第62-64页 |
| 5.3.2 多信息源融合神经网络训练 | 第64-65页 |
| 5.4 实验和结果 | 第65-68页 |
| 5.4.1 实验配置 | 第65-67页 |
| 5.4.2 实验分析和结论 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 研究成果总结 | 第69-70页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第79-80页 |
