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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,点击这进入下载页面
 
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