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语音质量客观评价技术及系统研制

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语音质量客观评价技术及系统研制
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-18页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 语音质量评价方法及相关技术第12-16页
    1.2.1 语音质量主观评价方法第12-13页
    1.2.2 语音质量客观评价方法第13-16页
  1.3 论文研究内容及章节安排第16-18页
第二章 基于PESQ的无参考源客观评价算法第18-40页
  2.1 降噪语音构造第18-22页
    2.1.1 MCRA算法第18-21页
    2.1.2 谱减法第21-22页
  2.2 有参考源的PESQ评分算法第22-34页
    2.2.1 幅度对齐第22-23页
    2.2.2 IRS滤波第23页
    2.2.3 时间对齐第23-26页
    2.2.4 感知模型第26-34页
  2.3 基于PESQ的无参考源语音质量客观评价算法第34-39页
    2.3.1 性能优化第34-35页
    2.3.2 实验及结果分析第35-39页
  2.4 本章小结第39-40页
第三章 半监督学习的背景噪声、含噪语音及纯净语音分类器第40-70页
  3.1 高斯混合模型第40-43页
    3.1.1 GMM模型描述第40-41页
    3.1.2 GMM参数估计第41-43页
  3.2 支持向量机第43-47页
    3.2.1 线性支持向量机第43-47页
    3.2.2 非线性支持向量机第47页
  3.3 基于高斯重叠判决的GMM模型重构第47-51页
    3.3.1 高斯混元的自距离矩阵与互距离矩阵第48-49页
    3.3.2 高斯混元的邻域第49-50页
    3.3.3 GMM模型重构第50-51页
  3.4 SVM半监督学习第51-57页
    3.4.1 供专家标注的样本选择第52-54页
    3.4.2 数据平衡算法第54-57页
  3.5 GMMSVM半监督学习算法第57-64页
    3.5.1 初始GMM模型训练及其重构第58-59页
    3.5.2 SVM选用特征第59-60页
    3.5.3 VAD及分段第60页
    3.5.4 背景噪声GMM模型MAP自适应第60-63页
    3.5.5 背景噪声、含噪语音及纯净语音分类器第63-64页
  3.6 实验及结果分析第64-69页
    3.6.1 实验数据及性能指标第64-65页
    3.6.2 实验及结果分析第65-69页
  3.7 本章小结第69-70页
第四章 适应环境的无参考源语音质量评价系统第70-80页
  4.1 评价系统的整体架构第70-73页
    4.1.1 时域规则第71-72页
    4.1.2 估算信噪比第72-73页
  4.2 系统的设计第73-76页
    4.2.1 GMMSVM半监督学习第73-75页
    4.2.2 语音质量客观评价系统第75-76页
  4.3 实验及结果分析第76-79页
    4.3.1 纯净语音客观评分的确定第76-77页
    4.3.2 各算法相关度对比实验第77-78页
    4.3.3 不同信噪比下的性能测试第78页
    4.3.4 短波通信下的性能测试第78-79页
  4.4 本章小结第79-80页
第五章 总结与展望第80-82页
  5.1 工作总结第80-81页
  5.2 工作展望第81-82页
参考文献第82-86页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第86-88页
致谢第88-89页
附件第89页

本篇论文共89页,点击这进入下载页面
 
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