| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 基于压缩感知的语音增强研究的意义 | 第8-9页 |
| 1.2 基于压缩感知语音增强研究的历史和现状 | 第9-10页 |
| 1.3 压缩感知与语音增强算法 | 第10-11页 |
| 1.4 论文研究的主要内容 | 第11页 |
| 1.5 章节安排 | 第11-14页 |
| 第二章 语音増强概述 | 第14-24页 |
| 2.1 语音感知特性和噪声特性 | 第14页 |
| 2.2 噪声功率谱估计方法 | 第14-18页 |
| 2.2.1 最小统计算法 | 第15页 |
| 2.2.2 MCRA算法 | 第15-17页 |
| 2.2.3 IMCRA算法 | 第17-18页 |
| 2.3 传统语音增强算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 谱减法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 子空间法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 频域约束估计(SDC) | 第20-21页 |
| 2.4 语音质量评价方法 | 第21-23页 |
| 2.4.1 语音质量的主观评价 | 第21-22页 |
| 2.4.2 语音质量的客观评价 | 第22-23页 |
| 2.5 小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于递归最小二乘字典学习算法的语音稀疏处理 | 第24-38页 |
| 3.1 语音压缩感知概述 | 第24-27页 |
| 3.1.1 语音信号稀疏变换 | 第24-25页 |
| 3.1.2 语音信号的线性测量 | 第25-26页 |
| 3.1.3 语音信号的重构 | 第26-27页 |
| 3.2 离散余弦正交基稀疏分解算法 | 第27-29页 |
| 3.3 K-SVD算法 | 第29-32页 |
| 3.4 RLSDLA算法 | 第32-34页 |
| 3.5 仿真分析 | 第34-36页 |
| 3.6 小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于NPEC-OMP算法的语音增强 | 第38-50页 |
| 4.1 NPEC-OMP算法原理及仿真分析 | 第38-42页 |
| 4.1.1 前言 | 第38-40页 |
| 4.1.2 NPEC-OMP算法 | 第40-42页 |
| 4.2 基于NPEC-OMP的语音增强仿真实验方法与实验结果对比分析 | 第42-48页 |
| 4.2.1 实验中选取了NOIZEUS英语语音库做为语音来源 | 第42-45页 |
| 4.2.2 实验语音来源为CASIA汉语语音库和NOSIE-92噪声库 | 第45-48页 |
| 4.3 小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第58页 |
