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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,点击这进入下载页面
 
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