室内语音信号时差估计方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 语音信号时差估计技术的发展和现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 语音信号研究的发展和现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 时差估计技术的发展和现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第二章 语音信号时差估计和稀疏表达式 | 第14-32页 |
| 2.1 时差估计问题模型 | 第14-19页 |
| 2.1.1 理想模型 | 第14-15页 |
| 2.1.2 多径模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 混响模型 | 第16-19页 |
| 2.2 时差估计算法 | 第19-28页 |
| 2.2.1 互相相关方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 广义互相关法方法 | 第20-22页 |
| 2.2.3 自适应时差估计方法 | 第22-23页 |
| 2.2.4 基于盲信道辨识的时差估计方法 | 第23-25页 |
| 2.2.5 数据融合时差估计方法 | 第25-26页 |
| 2.2.6 基于信号特征的时差估计方法 | 第26页 |
| 2.2.7 时差估计方法的性能 | 第26-28页 |
| 2.3 语音信号的基本特性 | 第28-30页 |
| 2.4 稀疏表达式 | 第30-32页 |
| 第三章 基于互相关谱稀疏表达式的时差估计方法 | 第32-49页 |
| 3.1 互相关方法性能分析 | 第32-39页 |
| 3.2 高分辨率时差估计方法 | 第39-45页 |
| 3.2.1 信号模型 | 第39-41页 |
| 3.2.2 MUSIC 互功率谱估计算法 | 第41-43页 |
| 3.2.3 基于稀疏表达式的互相关谱估计算法 | 第43-45页 |
| 3.3 仿真及性能分析 | 第45-49页 |
| 第四章 基于稀疏表达式的自适应时差估计方法 | 第49-56页 |
| 4.1 自适应时差估计方法 | 第49-51页 |
| 4.2 稀疏 LMS 算法 | 第51-54页 |
| 4.2.1 稀疏 LMS 算法的有效性 | 第52-53页 |
| 4.2.2 稀疏 LMS 算法的稳态误差 | 第53-54页 |
| 4.3 仿真及性能分析 | 第54-56页 |
| 第五章 稀疏盲信道时差估计方法 | 第56-68页 |
| 5.1 盲信道辨识模型 | 第56-58页 |
| 5.2 基于子空间的盲信道辨识 | 第58-61页 |
| 5.3 自适应多信道盲信道辨识方法 | 第61-64页 |
| 5.4 基于稀疏表达式的盲信道辨识算法 | 第64-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68页 |
| 6.2 展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
