声明
致谢
图清单
表清单
变量注释表
1 绪论
1.1课题背景及研究意义(ProjectBackground and Significance)
1.2人工中耳研究现状分析(Research Status of Implantable Middle Ear Hearing Device)
1.3人工中耳语音增强方法研究现状分析(Research Status of Implantable Middle Ear Hearing Device’ speech enhancement method)
1.4本文主要章节安排(Major Chapters Arrangement)
2深度神经网络与语音信号特征提取
2.1深度神经网络概述(Deep Neural Network Overview)
2.2深度神经网络模型分类(Classification of Deep Neural Network Model)
2.2.1 自动编码器
2.2.2 卷积神经网络
2.2.3 循环神经网络
2.3全连接深度神经网络训练方法(Training Method ofFully Connected Deep Neural Network)
2.3.1 误差反向传播算法
2.3.2 受限玻尔兹曼机
2.4语音信号特征提取(Speech Feature Extraction)
2.4.1 语音产生机制
2.4.2 人耳感知特性
2.4.3 语音特征提取
2.5本章小结(Chapter Summary)
3 基于语音活动检测的噪声分类
3.1.1 常用语音活动检测检测方法
3.1.2 算法原理
3.1.3 模型训练参数
3.1.4 语音活动检测实现
3.2基于深度神经网络的噪声分类算法(Noise Classification Based On Voice Activity Detection)
3.2.1 算法原理
3.2.2 模型训练参数
3.2.3 噪声分类实现
3.3.1 实验数据说明
3.3.2 测试方法
3.4测试结果与分析(Test Resultand Analysis)
3.5本章小结(Chapter Summary)
4 基于深度神经网络的语音降噪
4.1.1 语音降噪目标
4.1.2 算法原理
4.1.3 模型训练参数
4.1.4 语音降噪实现
4.2.1 实验数据说明
4.2.2 测试方法
4.3测试结果与分析(Test Resultand Analysis)
4.4本章小结(Chapter Summary)
5 人工中耳语音增强的实验研究
5.1.1 实验内容
5.1.2 实验设备介绍
5.2压电叠堆动态特性测试实验(Dynamic Characteristic Experiment of Piezoelectric Stack)
5.2.1 压电叠堆位移测试
5.2.2 压电叠堆谐波失真度测试
5.3人工中耳语音增强实验(Experiment of Implantable Middle Ear Hearing Device’s Speech Enhancement)
5.3.1 算法实现效果测试
5.3.2 算法时间延迟测试
5.4本章小结(Chapter Summary)
6 结论与展望
6.1 结论(Conclusion)
6.2 创新点(Innovation)
6.3 展望(Prospect)
参考文献
作者简历
学位论文原创性声明
学位论文数据集
