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基于深度学习的语音增强技术研究
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基于深度学习的语音增强技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-29页
　　1.1 语音增强的定义第14页
　　1.2 研究背景与研究意义第14-15页
　　1.3 语音增强技术的发展历程与研究现状第15-25页
　　　　1.3.1 监督性语音增强的系统结构第16-17页
　　　　1.3.2 时频分解第17-18页
　　　　1.3.3 特征提取第18-19页
　　　　1.3.4 训练目标第19-22页
　　　　1.3.5 模型建立第22-25页
　　1.4 论文主要内容和结构安排第25-29页
第二章 基于深度神经网络的语音增强第29-42页
　　2.1 DNN原理分析第29-32页
　　　　2.1.1 DNN基本结构第29-30页
　　　　2.1.2 参数训练第30页
　　　　2.1.3 代价函数第30页
　　　　2.1.4 反向传播算法第30-31页
　　　　2.1.5 模型初始化第31页
　　　　2.1.6 批量块大小的选择第31-32页
　　　　2.1.7 学习速率第32页
　　2.2 基于DNN的语音增强第32-37页
　　　　2.2.1 人耳对声音的处理第33页
　　　　2.2.2 特征提取第33-35页
　　　　2.2.3 训练目标第35-36页
　　　　2.2.4 语音合成第36页
　　　　2.2.5 评价指标第36-37页
　　2.3 实验语料选取第37-38页
　　2.4 IBM和IRM对比实验第38-39页
　　2.5 实验结果与分析第39-41页
　　　　2.5.1 实验噪声选取第39页
　　　　2.5.2 训练集和测试集生成方式第39页
　　　　2.5.3 基于DNN的语音增强实验第39-41页
　　2.6 本章小结第41-42页
第三章 深度学习语音增强中的MRCG特征优化与互补特征选择第42-60页
　　3.1 人耳听觉信息处理第42-44页
　　　　3.1.1 对耳蜗模型的拟合第42-43页
　　　　3.1.2 耳蜗谱图第43-44页
　　3.2 MRCG特征提取与改进第44-48页
　　　　3.2.1 MRCG特征原理第44页
　　　　3.2.2 改进的MRCG特征第44-47页
　　　　3.2.3 ARMA滤波器平滑第47-48页
　　3.3 互补特征选择第48-49页
　　　　3.3.1 常用语音增强特征第48-49页
　　　　3.3.2 互补特征鉴定第49页
　　3.4 实验结果与分析第49-59页
　　　　3.4.1 实验语料第49-50页
　　　　3.4.2 HIT-FA评价指标第50-51页
　　　　3.4.3 ARMA滤波器阶数选择实验第51页
　　　　3.4.4 基于改进MRCG特征的语音增强实验第51-56页
　　　　3.4.5 基于Alpha均值滤波器的改进MRCG特征窗长选择实验第56-57页
　　　　3.4.6 互补特征选择实验第57-58页
　　　　3.4.7 基于互补特征的DNN语音增强系统实验第58-59页
　　3.5 本章小结第59-60页
第四章 深度学习语音增强中的模型优化第60-76页
　　4.1 DNN训练策略优化第60-64页
　　　　4.1.1 丢弃算法第60-61页
　　　　4.1.2 整流线性单元第61-62页
　　　　4.1.3 受限玻尔兹曼机预训练第62-64页
　　4.2 CNN原理分析第64-67页
　　　　4.2.1 CNN网络结构第64-65页
　　　　4.2.2 卷积处理第65-66页
　　　　4.2.3 池化处理第66页
　　　　4.2.4 CNN模型参数训练第66-67页
　　4.3 联合DNN和CNN的语音增强模型第67-70页
　　　　4.3.1 基于DNN的掩蔽值估计第68页
　　　　4.3.2 基于CNN的掩蔽值识别第68-70页
　　4.4 实验结果与分析第70-75页
　　　　4.4.1 实验语料第70页
　　　　4.4.2 基于RBM预训练的DNN语音增强系统实验第70-72页
　　　　4.4.3 基于dropout和ReLU激活函数的DNN语音增强系统实验第72-73页
　　　　4.4.4 联合DNN和CNN的语音增强实验第73-75页
　　4.5 本章小结第75-76页
第五章 总结与展望第76-79页
　　5.1 本文主要工作第76-77页
　　5.2 下一步研究方向第77-79页
致谢第79-81页
参考文献第81-87页
作者简历第87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。
 
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