基于全卷积神经网络的时域语音增强算法研究

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学位论文答辩信息表

第一章 绪论

1.1 课题背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究内容

1.4 论文组织结构

第二章 语音增强理论基础

2.1 语音增强基本理论

2.2 基于深度学习语音增强算法基本流程

2.3 语音性能评估方法

2.4 本章小结

第三章 全卷积神经网络理论

3.1 卷积神经网络

3.2 全卷积神经网络

3.3 FCN运用在时域语音增强中的优势

3.4 本章小结

第四章 基于谐波损失函数的时域语音增强

4.1 传统基于FCN的时域语音增强方法

4.2 基于频域谐波损失的时域语音增强算法

4.3 仿真实验及结果分析

4.4 本章小结

第五章 基于信噪比感知的自适应时域语音增强

5.1 基于卷积神经网络的信噪比分类方法的研究

5.2 最优参数模型

5.3 基于信噪比感知的自适应时域语音增强算法流程

5.4 仿真实验及结果分析

5.5 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 工作总结

6.2 存在的问题及展望

参考文献

攻读学位期间取得的科研成果

致谢