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自适应双数据流语音增强方法研究
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自适应双数据流语音增强方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
　　1.1 研究背景及意义第11-12页
　　1.2 语音增强技术发展历史与现状第12-14页
　　　　1.2.1 空气传导（AC）语音增强技术第12-13页
　　　　1.2.2 非空气传导（NAC）语音增强技术第13-14页
　　1.3 主要工作和内容安排第14-16页
第二章 语音增强第16-38页
　　2.1 语音、噪声及人耳感知特性第16-19页
　　　　2.1.1 语音信号特性及其分类第16-18页
　　　　2.1.2 噪声信号特性及其分类第18页
　　　　2.1.3 人耳感知特性第18-19页
　　2.2 语音生成数学模型第19-20页
　　2.3 信号预处理第20-21页
　　　　2.3.1 数字化第20-21页
　　　　2.3.2 预加重、加窗与分帧第21页
　　2.4 麦克风语音增强方法第21-31页
　　　　2.4.1 谱减法第22-23页
　　　　2.4.2 MMSE-STSA估计器第23-25页
　　　　2.4.3 维纳滤波法第25-26页
　　　　2.4.4 卡尔曼滤波法第26-28页
　　　　2.4.5 小波阈值去噪第28-30页
　　　　2.4.6 基于子空间的语音增强算法第30-31页
　　2.5 非空气传导传感器语音第31-35页
　　　　2.5.1 非空气传导(NAC)传感器语音特点第31页
　　　　2.5.2 非空气传导传感器语音的改善第31-33页
　　　　2.5.3 NAC语音和AC语音的融合使用第33-35页
　　2.6 语音质量评价方法第35-37页
　　　　2.6.1 主观评价方法第35-36页
　　　　2.6.2 客观评价方法第36-37页
　　2.7 本章小结第37-38页
第三章 基于模型的自适应双数据流语音增强方法第38-73页
　　3.1 基于模型的语音增强方法第38-39页
　　3.2 基于PCS的单数据流模型语音增强第39-44页
　　　　3.2.1 先验模型第40-41页
　　　　3.2.2 带噪语音模型第41-43页
　　　　3.2.3 滤波增强第43-44页
　　3.3 自适应双数据流GMM语音增强第44-55页
　　　　3.3.1 梅尔倒谱特征MFCC第45-47页
　　　　3.3.2 高斯混合模型GMM训练第47-50页
　　　　3.3.3 双数据流先验模型第50-51页
　　　　3.3.4 计算双数据流带噪语音模型参数第51-52页
　　　　3.3.5 自适应双数据流模型MMSE滤波第52-55页
　　3.4 算法仿真分析第55-71页
　　　　3.4.1 非基于模型的麦克风语音增强方法仿真分析第56-57页
　　　　3.4.2 单数据流GMM语音增强方法仿真分析第57-58页
　　　　3.4.3 双数据流GMM语音增强方法仿真分析第58-71页
　　3.5 本章小结第71-73页
第四章 基于语音转换和融合的二次增强方法第73-86页
　　4.1 基于模型的语音转换框架第74-75页
　　4.2 本文语音转换方法第75-77页
　　4.3 自适应语音融合第77-79页
　　4.4 仿真分析第79-84页
　　　　4.4.1 语音转换效果分析第79-82页
　　　　4.4.2 语音融合效果分析第82-84页
　　4.5 本章小结第84-86页
第五章 结束语第86-89页
　　5.1 本文工作总结第86-87页
　　5.2 下一步工作展望第87-89页
参考文献第89-96页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第96-97页
致谢第97-99页
附件第99页

本篇论文共99页，点击这进入下载页面。
 
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