基于子空间的语音增强算法研究

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基于子空间的语音增强算法研究

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基于子空间的语音增强算法研究

论文目录
表目录	第1-8页
图目录	第8-9页
摘要	第9-10页
ABSTRACT	第10-11页
第一章前言	第11-17页
· 语音增强简介	第11-12页
· 子空间语音增强算法的发展现状	第12-15页
· 语音增强算法在语音识别中的应用	第15页
· 本文的工作	第15-17页
第二章子空间语音增强算法	第17-27页
· 基于奇异值分解(SVD)的语音增强算法	第17-19页
· 基于SVD 的最优估计	第17-18页
· 有色噪声环境下算法的改进	第18-19页
· 基于特征值分解(EVD)的语音增强算法	第19-22页
· 时域约束估计器(TDC)	第19-20页
· 频域约束估计器(SDC)	第20-22页
· 基于SVD 与EVD 语音增强算法间的关系	第22页
· 有色噪声环境下算法的改进	第22-25页
· 信号、噪声分类选择KLT 算法	第22-23页
· 自适应KL 变换方法	第23页
· 基于广义特征值分解(GEVD)的算法改进	第23-25页
· 基于人耳听觉掩蔽效应的子空间语音增强算法	第25-26页
· 小结	第26-27页
第三章基于子空间的频域约束估计改进算法	第27-47页
· 感知加权改进的时域约束估计器	第27-29页
· 感知加权技术	第27-28页
· 感知加权准则下的时域约束估计器	第28-29页
· 频域约束估计器的改进算法	第29-35页
· 白噪声环境下频域约束估计理论	第29-31页
· 有色噪声环境下频域约束估计理论的改进	第31-34页
· 最优频域约束估计器的统一形式	第34-35页
· 感知加权改进的频域约束估计器	第35-36页
· 子空间语音增强算法的实现	第36-39页
· 协方差矩阵的估计算法	第36-38页
· 拉格朗日乘子的确定	第38页
· 信号子空间秩的确定	第38-39页
· 实验结果与性能分析	第39-46页
· 实验设置	第40-41页
· 评价方法	第41-42页
· 实验结果与分析	第42-46页
· 小结	第46-47页
第四章基于最优滤波和最小统计的噪声估计改进算法	第47-62页
· 基于加权最小统计的噪声谱估计算法	第47-54页
· 最小统计和最优滤波的噪声谱估计算法	第48-49页
· 加权最小统计的改进算法	第49-51页
· 实验及性能比较	第51-54页
· 基于最优滤波和能量最小的噪声自相关估计算法	第54-59页
· 模型的建立	第55页
· 最优短时平滑滤波	第55-56页
· 能量统计最小准则	第56-57页
· 算法实现	第57-58页
· 实验	第58-59页
· 频域噪声谱估计算法在子空间算法中的应用	第59-61页
· 小结	第61-62页
第五章子空间语音增强在语音识别中的应用	第62-73页
· 稳健语音识别技术发展现状	第62-64页
· 鲁棒的语音特征	第62-63页
· 噪声环境下的模型补偿	第63页
· 基于语音增强的语音识别系统	第63-64页
· 常用的特征参数	第64-66页
· 子空间语音增强算法对特征提取的影响	第66-70页
· 噪声环境下语音识别系统的性能分析	第70-72页
· 小结	第72-73页
结束语	第73-75页
参考文献	第75-80页
附录A 子空间语音增强算法中最优估计器的求解	第80-82页
· TDC 估计器的求解	第80页
· SDC 估计器的求解	第80-82页
附录B Lyapunov 方程的解	第82-85页
1、直接法	第82-83页
2、数值解法	第83-85页
作者简历攻读硕士学位期间完成的主要工作	第85-86页
致谢	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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