基于深度学习与并行计算的语音增强系统

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基于深度学习与并行计算的语音增强系统

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基于深度学习与并行计算的语音增强系统

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-12页
第一章引言	第12-14页
· 研究内容和主要工作	第13页
· 论文组织结构	第13-14页
第二章语音增强	第14-19页
· 语音频域分析	第14-15页
· 语音特征	第15页
· 二值掩蔽	第15-16页
· 平均意见值与感知语音质量	第16-17页
· 常见语音增强方法	第17-18页
· 谐波增强法	第17页
· 时域谱方法	第17-18页
· 谱减法	第18页
· 维纳滤波法	第18页
· MMSE增强算法等	第18页
· 本章小结	第18-19页
第三章深度学习与人工神经网络	第19-24页
· 多层感知器与反向传导算法	第20-21页
· Batch Normalization	第21-23页
· 本章小结	第23-24页
第四章系统描述	第24-35页
· 数据预处理	第24-25页
· 分帧加窗	第24-25页
· FFT	第25页
· 帧扩展	第25页
· 架构设计	第25-28页
· 噪声分类	第26-27页
· 多模型匹配	第27页
· 系统架构	第27-28页
· 具体模型	第28-32页
· 模型1：基本模型	第29-30页
· 模型2：基于二值掩蔽的模型	第30-31页
· 模型3：基于二值掩蔽与重构误差的模型	第31-32页
· 模型训练技术	第32-34页
· 使用GPU进行加速	第32-33页
· 动态噪声叠加算法	第33-34页
· 本章小结	第34-35页
第五章实验及其结论	第35-40页
· 数据集描述	第35页
· 实验描述与结果分析	第35-40页
第六章总结与展望	第40-42页
致谢	第42-43页
参考文献	第43-46页

本篇论文共46页，点击这进入下载页面。

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