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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,
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