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低信噪比环境下语音增强及相关技术研究

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低信噪比环境下语音增强及相关技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
专用术语注释表第9-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 语音增强的研究历史和现状第11-14页
  1.3 论文的研究内容和章节安排第14-16页
第二章 语音增强基本理论第16-32页
  2.1 语音的产生机理及人耳感知第16-20页
    2.1.1 语音的产生机理第16-17页
    2.1.2 语音产生的数学模型第17-18页
    2.1.3 人耳的听觉感知第18-20页
  2.2 语音和噪声的特性及噪声分类第20-22页
    2.2.1 语音的特性第20-21页
    2.2.2 噪声的特性及其分类第21-22页
  2.3 语音信号的预处理技术第22-25页
    2.3.1 预加重第22页
    2.3.2 分帧加窗第22-25页
  2.4 语音增强的经典方法第25-28页
  2.5 语音增强的质量评估标准第28-31页
    2.5.1 主观评价方法第28-29页
    2.5.2 客观评价方法第29-31页
  2.6 本章小结第31-32页
第三章 语音端点检测算法研究第32-45页
  3.1 语音端点检测的意义及发展第32-33页
  3.2 语音端点检测的几种常用方法第33-35页
    3.2.1 基于能零比语音端点检测第33-34页
    3.2.2 基于能熵比语音端点检测第34-35页
  3.3 低信噪比下基于MFCC距离的自适应端点检测方法第35-44页
    3.3.1 多窗谱估计谱减法第35-36页
    3.3.2 MFCC的提取第36-37页
    3.3.3 MFCC倒谱距离的计算第37页
    3.3.4 MFCC倒谱距离自适应检测方法第37-44页
  3.4 本章小结第44-45页
第四章 基于MFCC谱距离端点检测的改进语音增强方法第45-54页
  4.1 维纳滤波语音增强算法基本理论第45-48页
    4.1.1 维纳滤波基本原理第45-47页
    4.1.2 维纳滤波语音增强基本步骤第47-48页
  4.2 改进的维纳滤波语音增强算法第48-49页
    4.2.1 经典维纳滤波仿真及其分析第48-49页
    4.2.2 基于MFCC谱距离端点检测的维纳滤波语音增强第49页
  4.3 实验数据及分析第49-53页
  4.4 本章小结第53-54页
第五章 基于深度神经网络的语音增强第54-71页
  5.1 深度学习发展简史第54-56页
  5.2 深度神经网络基本理论第56-64页
    5.2.1 深度神经网络结构第56-57页
    5.2.2 深度神经网络训练第57-58页
    5.2.3 受限玻尔兹曼机第58-61页
    5.2.4 对比散度算法第61-62页
    5.2.5 BP算法第62-64页
  5.3 深度神经网络语音增强系统构建第64-66页
  5.4 深度神经网络语音增强实验第66-70页
  5.5 本章小结第70-71页
第六章 总结与展望第71-73页
论文总结第71-72页
工作展望第72-73页
参考文献第73-76页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第76-77页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第77-78页
致谢第78页

本篇论文共78页,点击这进入下载页面
 
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