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单通道语音水印与语音增强算法研究
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单通道语音水印与语音增强算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-17页
数学符号说明第17-19页
主要符号第17-18页
运算符第18-19页
缩略词第19-21页
第一章 绪论第21-33页
　　1.1 课题背景、研究意义和动机第21-24页
　　　　1.1.1 课题背景第21-22页
　　　　1.1.2 研究意义第22-23页
　　　　1.1.3 研究动机第23-24页
　　1.2 国内外研究现状第24-31页
　　　　1.2.1 语音水印的国内外研究现状第24-28页
　　　　1.2.2 语音增强的国内外研究现状第28-31页
　　1.3 论文的研究内容和章节安排第31-33页
第二章 语音信号处理的理论基础第33-49页
　　2.1 信号的参数化模型第33-34页
　　　　2.1.1 信号模型的分类第33页
　　　　2.1.2 确定性信号的模型第33-34页
　　2.2 噪声的随机过程模型第34-36页
　　　　2.2.1 一般噪声模型第35页
　　　　2.2.2 白色高斯噪声第35-36页
　　　　2.2.3 有色高斯噪声第36页
　　2.3 分析-合成框架第36-37页
　　　　2.3.1 傅里叶变换第36-37页
　　　　2.3.2 短时傅立叶变换第37页
　　2.4 模式分类第37-39页
　　　　2.4.1 贝叶斯分类第37-38页
　　　　2.4.2 均匀代价函数和最小误差率第38-39页
　　2.5 参数估计第39-45页
　　　　2.5.1 贝叶斯估计第39-40页
　　　　2.5.2 MMSE和MAP估计第40-42页
　　　　2.5.3 ML估计第42页
　　　　2.5.4 无偏线性MMSE估计第42-43页
　　　　2.5.5 估计子的性能评估第43-45页
　　2.6 评估算法性能的指标第45-49页
　　　　2.6.1 信噪比第45页
　　　　2.6.2 听觉效果第45-46页
　　　　2.6.3 鲁棒性第46页
　　　　2.6.4 无差错传输时的水印容量第46页
　　　　2.6.5 噪声消除因子第46-47页
　　　　2.6.6 期望信号失真指数第47-49页
第一部分 语音水印算法的研究第49-87页
第三章 基于扩频和感知滤波的PSTN声带语音水印算法第51-71页
　　3.1 引言第51-53页
　　3.2 PSTN声带信道攻击的分析第53-55页
　　3.3 水印算法第55-62页
　　　　3.3.1 生成水印信号第56-57页
　　　　3.3.2 生成带水印信号第57-61页
　　　　3.3.3 提取水印信号第61-62页
　　3.4 水印系统容量分析第62-65页
　　　　3.4.1 Costa算法的理论容量第62-63页
　　　　3.4.2 香农理论容量第63页
　　　　3.4.3 本章水印系统的理论容量第63-65页
　　3.5 实验结果第65-69页
　　　　3.5.1 实验参数设置第65页
　　　　3.5.2 系统性能评估第65-69页
　　　　3.5.3 讨论第69页
　　3.6 结论第69-71页
第四章 基于子带替换和谱包络约束的窄带语音水印算法第71-87页
　　4.1 介绍第71-72页
　　4.2 窄带语音水印算法第72-77页
　　　　4.2.1 嵌入隐藏消息序列第72-76页
　　　　4.2.2 提取隐藏消息序列第76-77页
　　4.3 性能评估第77-81页
　　　　4.3.1 子带替换频率范围的确定第77-79页
　　　　4.3.2 水印系统的容量第79-81页
　　4.4 实验第81-85页
　　　　4.4.1 子带替换的频率范围第81-82页
　　　　4.4.2 水印容量第82-83页
　　　　4.4.3 水印鲁棒性第83-84页
　　　　4.4.4 带水印信号的听觉测试第84-85页
　　4.5 结论第85-87页
第二部分 语音增强算法的研究第87-137页
第五章 语音增强中基于带噪自回归模型的谱估计第89-103页
　　5.1 介绍第89-90页
　　5.2 语音增强的原理第90-92页
　　5.3 AR模型参数估计的克莱姆-劳下界第92-94页
　　5.4 参数的最大似然估计与迭代维纳滤波第94-96页
　　　　5.4.1 参数的最大似然估计第94-95页
　　　　5.4.2 迭代维纳滤波第95-96页
　　　　5.4.3 初值选择第96页
　　5.5 数值仿真第96-101页
　　　　5.5.1 参数估计的MSE性能第96-97页
　　　　5.5.2 参数估计的对数似然比性能第97-98页
　　　　5.5.3 参数谱估计第98-99页
　　　　5.5.4 维纳滤波和语音增强第99-101页
　　5.6 结论第101-103页
第六章 基于自回归模型和线谱频率跟踪的语音增强第103-121页
　　6.1 介绍第103-104页
　　6.2 语音增强的框架第104-109页
　　　　6.2.1 预处理第105页
　　　　6.2.2 语音的线性预测模型第105-106页
　　　　6.2.3 语音LSF的动态跟踪第106页
　　　　6.2.4 卡尔曼滤波第106-107页
　　　　6.2.5 离线训练第107-109页
　　6.3 算法有效性验证第109-113页
　　　　6.3.1 谱增益估计的鲁棒性第109页
　　　　6.3.2 离线训练的实际设计第109-112页
　　　　6.3.3 谱包络跟踪第112页
　　　　6.3.4 计算复杂度第112-113页
　　6.4 性能评估第113-119页
　　　　6.4.1 客观评价第113-118页
　　　　6.4.2 主观评价第118-119页
　　6.5 总结第119-121页
第七章 语音增强中基于实谐多正弦模型的谱估计第121-135页
　　7.1 介绍第121-122页
　　7.2 谱估计原理第122-123页
　　7.3 实谐多正弦模型参数估计的克莱姆-劳下界第123-125页
　　7.4 基于梳状滤波器的预处理算法第125-128页
　　　　7.4.1 周期的估计第125-127页
　　　　7.4.2 梳状滤波第127-128页
　　7.5 数值仿真第128-134页
　　　　7.5.1 算法性能与CRLB的比较第128-130页
　　　　7.5.2 时域波形与谱估计第130-134页
　　7.6 总结第134-135页
第八章 总结与展望第135-137页
参考文献第137-149页
攻读博士期间发表的论文和专利第149-151页
攻读博士期间参加的项目第151-153页
致谢第153页

本篇论文共153页，点击这进入下载页面。
 
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