移动机器人的听觉信号去噪算法研究
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移动机器人的听觉信号去噪算法研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-7页
目录
第7-9页
Contents
第9-11页
第一章 绪论
第11-16页
1.1 课题研究的背景及意义
第11-12页
1.2 语音信号增强算法的发展现状
第12-15页
1.3 本论文的主要研究内容
第15-16页
第二章 语音增强的基础知识
第16-21页
2.1 语音信号的特性
第16-17页
2.2 噪声及噪声场特性概述
第17-18页
2.2.1 噪声特性
第17-18页
2.2.2 噪声场特性
第18页
2.3 语音增强的性能评价标准
第18-19页
2.3.1 主观评价方法
第19页
2.3.2 客观评价方法
第19页
2.4 单通道的语音增强算法
第19-20页
2.5 本章小结
第20-21页
第三章 基于麦克风阵列的语音增强的策略分析与对比
第21-37页
3.1 麦克风阵列概述
第21-25页
3.1.1 空间采样定理
第21-22页
3.1.2 远场模型与近场模型
第22-23页
3.1.3 麦克风阵列拓扑结构
第23-25页
3.2 麦克风阵列语音增强中的关键技术
第25-31页
3.2.1 时间延迟估计
第25-27页
3.2.2 广义互相关法和自适应滤波法的比较分析
第27-31页
3.2.3 语音端点检测
第31页
3.3 麦克风阵列语音增强的基本算法
第31-36页
3.3.1 固定波束形成算法
第31-33页
3.3.2 自适应波束形成算法
第33-34页
3.3.3 自适应后置滤波算法
第34-35页
3.3.4 三种波束形成的对比分析
第35-36页
3.4 本章小结
第36-37页
第四章 自适应波束形成与谱减法结合的语音增强方法
第37-55页
4.1 算法结构
第37-38页
4.2 自适应波束形成
第38-40页
4.3 谱减法语音增强技术
第40-48页
4.3.1 传统的谱减法
第40-42页
4.3.2 谱减法的关键技术
第42-45页
4.3.3 改进后具有输入幅值谱自适应的谱减法
第45-48页
4.4 仿真实验
第48-53页
4.5 本章小结
第53-55页
第五章 基于麦克风阵列语音增强的语音识别结果分析
第55-67页
5.1 算法结构
第55-61页
5.1.1 阵列处理算法
第55-59页
5.1.2 语音识别算法
第59-61页
5.2 矢量量化
第61-62页
5.3 仿真结果的分析与对比
第62-66页
5.4 本章小结
第66-67页
结论
第67-68页
参考文献
第68-72页
攻读学位期间发表的论文及获奖
第72-74页
致谢
第74页
本篇论文共
74
页,
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。
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