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车载环境下驾驶员语音增强方法研究

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车载环境下驾驶员语音增强方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-18页
  1.1 引言第14页
  1.2 研究背景及意义第14-15页
  1.3 车载环境下驾驶员语音增强的研究进展第15-17页
  1.4 论文主要研究内容和组织结构第17-18页
第二章 车载语音增强第18-36页
  2.1 语音信号的特点第18-20页
  2.2 车载环境噪声分析第20-21页
    2.2.1 噪声第20-21页
    2.2.2 车载噪声第21页
  2.3 语音增强常用算法第21-31页
    2.3.1 谱减法第22-24页
    2.3.2 维纳滤波算法第24-27页
    2.3.3 子空间语音增强算法第27-31页
  2.4 语音增强算法的性能评估第31-34页
  2.5 语音信号盲源分离第34-35页
  2.6 本章小结第35-36页
第三章 一种基于小波阈值去噪和盲源分离的语音增强算法第36-60页
  3.1 小波阈值去噪算法第36-42页
    3.1.1 小波变换的定义第37-38页
    3.1.2 离散小波变换第38页
    3.1.3 常用小波函数第38-39页
    3.1.4 小波阈值去噪算法第39-42页
  3.2 FastICA盲源分离算法第42-44页
    3.2.1 盲源分离数学模型第42-43页
    3.2.2 ICA第43-44页
    3.2.3 FastICA第44页
  3.3 基于小波阈值去噪的盲源分离算法第44-47页
  3.4 实验仿真第47-57页
  3.5 本章小结第57-60页
第四章 多人语音中的驾驶员语音识别第60-72页
  4.1 声纹第60-61页
  4.2 声纹识别方法第61-67页
    4.2.1 声纹识别第61-62页
    4.2.2 常用特征提取第62-66页
    4.2.3 模式匹配方法第66-67页
  4.3 利用声纹识别驾驶员语音第67页
  4.4 实验仿真第67-70页
  4.5 本章小结第70-72页
第五章 总结与展望第72-74页
  5.1 总结第72页
  5.2 展望第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-80页
作者简介第80-81页

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