基于稀疏表示和深度学习的有监督语音增强算法研究

目录

声明

摘要

符号说明

第1章绪论

1．1研究背景及意义

1．2国内外研究现状

1．3本文的主要研究内容

1．4本文的组织结构安排

第2章单通道语音增强技术基础

2．1 单通道语音增强任务的信号模型

2．2传统单通道语音增强算法

2．2．1 谱减法

2．2．2基于统计模型的算法

2．2．3子空间算法

2．3基于字典学习和稀疏表示的语音增强算法

2．3．1稀疏表示算法

2．3．2字典学习算法

2．4基于深度学习的语音增强算法

2．4．1网络框架

2．4．2 目标优化

2．5语音的客观评价标准

2．6本章总结

第3章基于多个联合字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法

3．1 引言

3．2基于生成性字典学习的语音增强算法

3．3基于多个联合字典学习和稀疏表示的单通道语音增强算法

3．3．1 字典学习阶段

3．3．2语音增强阶段

3．4实验和结果

3．4．1 实验配置

3．4．2实验结果与分析

3．5本章小节

第4章基于全卷积网络的端到端单通道语音增强算法

4．1 引言

4．2问题描述

4．3基于全卷积网络的端到端单通道语音增强算法

4．3．1时域卷积模块

4．3．2 门限卷积

4．3．3基于卷积层的STFT层和ISTFT层

4．3．4系统描述

4．4基于语句的优化目标

4．4．1 MSE

4．4．2 SI-SDR

4．4．3 STOI

4．5实验和结果

4．5．1实验配置

4．5．2实验结果与分析

4．6本章小结

第5章总结与展望

5．1本文的主要工作

5．2研究展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果