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声明
1 绪论
1.1语音增强应用背景
1.2盲源分离技术发展概况
1.3本论文主要研究内容及章节安排
2语音信号处理的基础知识
2.1语音信号的基本特征
2.1.1语音信号的时域特征
2.1.2语音信号的频域特征
2.1.3语音信号的统计特征
2.2语音信号的传输模型
2.3短时傅里叶变换
2.4语音增强效果评价
2.4.1主观评价法
2.4.2客观评价法
2.5本章小结
3基于快速ICA的语音信号盲源分离算法研究
3.1基于ICA方法的盲信号混合模型
3.2基于负熵的优化判据
3.3快速ICA算法介绍
3.4快速ICA的改进算法
3.4.1快速ICA算法的误差分析
3.4.2提高快速ICA算法精度的改进算法
3.4.3基于短时平稳性的快速ICA改进算法
3.5计算机仿真实验结果
3.6本章小结
4基于语音稀疏性的欠定盲辨识方法
4.1 稀疏性信号欠定混合模型的特征分析
4.1.1 信号欠定混合的数学模型
4.1.2信号稀疏性的特征及其利用
4.2语音混合信号向量在空间中的投影特性
4.3源信号个数已知情况下的盲辨识
4.4源信号个数未知情况下的盲辨识
4.4.1 ISODATA算法用于混合矩阵的估计
4.4.2在混合矩阵估计中ISODATA算法的控制参数设定
4.4.3对聚类进行修正的改进算法
4.5计算机仿真实验结果
4.6本章小结
5基于逐层分离的欠定语音盲分离方法
5.1 语音信号的时频特性分析
5.1.1语音信号的近似正交不重叠性质
5.1.2语音信号正交性能好坏对语音分离效果的影响
5.2提取源信号的逐层分离法
5.2.1 按源信号重叠个数对时频域进行分层
5.2.2语音源信号的逐层分离
5.3计算机仿真实验结果
5.4.本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致 谢