基于稀疏表示和深度学习的欠定语音分离方法研究

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基于稀疏表示和深度学习的欠定语音分离方法研究

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基于稀疏表示和深度学习的欠定语音分离方法研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-6页
1 绪论	第6-10页
1.1 研究背景与意义	第6-7页
1.2 国内外研究现状	第7-9页
1.2.1 欠定卷积混合语音分离的研究现状	第7-8页
1.2.2 单通道语音分离的研究现状	第8-9页
1.3 本文主要研究内容以及章节安排	第9-10页
2 欠定盲源分离的基本概念和基本原理	第10-17页
2.1 欠定语音分离的数学建模	第10-12页
2.1.1 欠定卷积混合模型	第10-11页
2.1.2 单通道混合语音分离的数学模型	第11-12页
2.2 语音信号的特性分析	第12-14页
2.3 深度学习的基本概念	第14-15页
2.4 语音分离的性能评价体系	第15-16页
2.5 本章小结	第16-17页
3 基于l_q(0	第17-31页
3.1 稀疏约束的形式	第18-21页
3.1.1 时频分析的标记	第18页
3.1.2 频域窄带稀疏与宽带稀疏	第18-20页
3.1.3 Analysis与Sythesis目标函数	第20-21页
3.2 给出方法的问题建模	第21-23页
3.2.1 l_q(0	第21-22页
3.2.2 低秩约束	第22-23页
3.2.3 建立目标函数	第23页
3.3 目标函数的优化算法	第23-28页
3.3.1 l_q(0	第24-25页
3.3.2 基于Proximity算子的对偶优化方法	第25-28页
3.4 计算机仿真实验结果与分析	第28-30页
3.4.1 实验设置	第28-29页
3.4.2 实验结果与分析	第29-30页
3.5 本章小结	第30-31页
4 基于时域卷积神经网络的单路语音分离方法	第31-47页
4.1 系统整体框架	第31-32页
4.2 时域卷积神经网络解决语音分离的理论依据	第32-37页
4.2.1 神经网络及其反向传播算法	第32-35页
4.2.2 卷积神经网络	第35-36页
4.2.3 时域卷积神经网络解决语音分离的理论依据	第36-37页
4.3 基于时域卷积神经网络的单路语音分离方法	第37-40页
4.3.1 时域卷积神经网络结构	第37-38页
4.3.2 混合误差目标函数	第38-39页
4.3.3 时频模板滤波	第39-40页
4.4 计算机仿真实验与分析	第40-46页
4.4.1 实验设置	第40页
4.4.2 数据的整理	第40-42页
4.4.3 实验结果与分析	第42-46页
4.5 本章小结	第46-47页
结论	第47-49页
参考文献	第49-53页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第53-54页
致谢	第54-56页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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