鲁棒的双耳语音分离算法的研究
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鲁棒的双耳语音分离算法的研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-16页
1.1 语音分离技术的研究背景及意义
第10-11页
1.2 语音分离技术的研究现状
第11-13页
1.3 本文的主要研究内容
第13-14页
1.3.1 基于频点归类的改进双耳语音分离算法
第13页
1.3.2 基于子带的语音分离算法
第13-14页
1.4 本文的组织结构
第14-16页
第二章 基于双耳空间信息的语音分离方法综述
第16-34页
2.1 人类听觉的生物学基础
第16-18页
2.1.1 人耳的生理构造和特点
第16-17页
2.1.2 听觉特性
第17页
2.1.3 空间坐标系
第17-18页
2.2 双耳的空间线索
第18-21页
2.2.1 耳间时间差
第19-20页
2.2.2 耳间强度差
第20-21页
2.3 耳周听觉处理
第21-24页
2.3.1 Gammatone滤波器组
第21-23页
2.3.2 神经传递函数模型
第23-24页
2.4 双通道语音信号采集
第24-28页
2.4.1 与头相关传递函数
第24-25页
2.4.2 双耳声信号的计算机合成
第25-26页
2.4.3 双耳声信号的人工头采集
第26-28页
2.5 基于空间线索的鲁棒语音分离研究概述
第28-32页
2.5.1 已有的语音分离算法
第28-29页
2.5.2 鲁棒的语音分离算法
第29页
2.5.3 仿真算法的性能评估
第29-32页
2.6 本章小结
第32-34页
第三章 基于DUET双耳分离算法的改进
第34-52页
3.1 空间线索提取
第34-39页
3.1.1 预处理
第34-36页
3.1.2 耳间空间线索提取
第36-39页
3.2 基于GAMMATONE滤波器组的平滑
第39-43页
3.2.1 基于时频点分离的原理
第40-42页
3.2.2 子带平滑模块
第42-43页
3.3 基于逻辑回归函数的平滑
第43-46页
3.3.1 逻辑回归函数介绍
第43-44页
3.3.2 Sigmoid函数平滑
第44-46页
3.4 两种平滑模块的实验与仿真
第46-50页
3.4.1 仿真测试环境
第46页
3.4.2 算法性能对比
第46-50页
3.5 本章小结
第50-52页
第四章 基于子带的双耳分离算法
第52-76页
4.1 子带特征分析
第52-56页
4.1.1 听觉外周模型
第52-53页
4.1.2 子带特征提取
第53-54页
4.1.3 特征分布分析
第54-56页
4.2 基于概率密度估计的分离模型
第56-59页
4.2.1 核密度估计原理
第56-58页
4.2.2 训练样本的获取
第58-59页
4.2.3 基于核密度估计的分离模型
第59页
4.3 基于支持向量机的分离模型
第59-64页
4.3.1 支持向量机原理
第60-64页
4.3.2 语音分离模型
第64页
4.4 基于子带的语音分离算法的实验与分析
第64-75页
4.4.1 仿真环境配置
第64-65页
4.4.2 算法性能评估指标
第65页
4.4.3 基于核密度估计的分离模型
第65-70页
4.4.4 基于支持向量机的分离模型
第70-74页
4.4.5 两种分离模型分析
第74-75页
4.5 本章小结
第75-76页
第五章 总结与展望
第76-78页
5.1 总结
第76页
5.2 展望
第76-78页
致谢
第78-80页
参考文献
第80-84页
攻读硕士学位期间参加的科研项目和完成的论文
第84页
本篇论文共
84
页,
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