语音信号盲分离与增强算法的研究

语音信号盲分离与增强算法的研究
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作者:
2012-03
版次: 1
ISBN: 9787121158384
定价: 58.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 161页
字数: 210千字
正文语种: 简体中文
分类: 工程技术
  • 《信息科学与工程系列专著:语音信号盲分离与增强算法的研究》主要介绍有关语音信号盲分离与增强的基本理论、主要算法,以及作者在这一领域的最新研究和探索。主要内容包括:语音增强、语音信号盲分离研究的发展现状;语音质量的主/客观评价方法;盲源分离问题的基本理论和主要算法;基于神经网络的语音信号盲分离算法;语音盲分离的时-频分析算法;语音信号帧长和互信息量之间的关系;计算听觉场景模型的概念;基于Wang-Brown模型CASA系统的构造;基于Hu-Wang模型CASA系统的构造以及进行单通道盲分离的原理和过程;对比Wang-Brown模型与Hu-Wang模型在语音增强中的效果;基于谱相减的语音增强算法;快速自适应噪声估计在LOGSTSA-MMSE语音增强算法中的应用;基于小波变换的语音增强算法。     马建芬女,1967年生,博士,副教授,硕士研究生导师,目前主要从事语音信号处理、自然语言处理等领域的科研和教学工作,曾到美国UTD大学开展合作研究。主持和参加了国家自然科学基金、教育部博士点基金、山西省自然科学基金、山西省留学归国人员科研项目、山西省人事厅留学归国人员科技活动择优资助项目、山西省高校科技开发项目等近10项项目;参编学术著作、教材7部;发表学术论文30余篇,曾多次获得太原理工大学高水平学术论文奖励。 第1章绪论
    1.1语音增强研究的目的和意义
    1.2盲源分离的研究与发展现状
    1.3盲源分离在语音分离中的应用
    1.4语音增强算法的简要回顾
    1.5语音的特点
    1.6人耳的感知特性
    1.7噪声的特点
    1.8语音增强算法中存在的问题及解决的方案
    1.9本书的安排

    第2章语音质量评价标准
    2.1概述
    2.2语音质量的主观评价
    2.3语音质量的客观评价

    第3章盲源分离基本理论及主要算法
    3.1盲源分离的数学模型
    3.2统计独立性和信息理论
    3.3盲源分离主要算法
    3.4基于等变量自适应分离的ICA算法
    3.5一种新的步长自适应EASI语音增强算法
    3.6小结

    第4章基于神经网络的语音盲分离算法
    4.1神经网络理论
    4.2RBF和MLP两种神经网络用于语音盲分离效果的比较
    4.3一种新的基于盲源分离的单通道语音增强算法
    4.4小结

    第5章基于时-频分析的语音盲分离算法
    5.1时-频分析工具--短时傅里叶变换
    5.2时-频分析盲源分离算法
    5.3实验结果
    5.4窗函数、窗长的选择对分离信号性能的影响
    5.5小结

    第6章语音信号盲分离的实时性分析
    6.1语音信号间统计独立性分析
    6.2ICA算法应用于语音和帧长的关系
    6.3小结

    第7章计算听觉场景分析概述
    7.1人耳的构造
    7.2耳蜗的生理作用

    第8章基于Wang-Brown模型的CASA系统
    8.1分解与特征提取
    8.2基于Wang-Brown两层振荡器神经网络
    8.3语音重构及CASA模型性能评估
    8.4小结

    第9章基于Hu-Wang模型的CASA系统
    9.1分解与特征提取
    9.2初始分离
    9.3基音跟踪
    9.4时频单元标记
    9.5最终分离
    9.6语音重构
    9.7小结

    第10章Wang-Brown与Hu-Wang模型的增强性能评估
    第11章基于谱减法的语音增强算法
    11.1谱减法的基本原理
    11.2人耳掩蔽阈值的计算
    11.3基于听觉掩蔽特性的阶自适应MMSE语音增强算法
    11.4基于参数滤波的语音音素分段算法
    11.5一种简化的基于听觉掩蔽特性阶自适应MMSE语音增强算法
    11.6小结

    第12章基于快速自适应噪声估计的语音增强算法
    12.1噪声估计算法
    12.2基于统计信息的快速自适应噪声估计算法
    12.3LOGSTSA-MMSE语音增强算法
    12.4一种新的基于快速噪声估计的LOGSTSA-MMSE语音增强算法
    12.5小结

    第13章基于小波变换的语音增强算法
    13.1小波分析的基本理论
    13.2二进小波变换算法
    13.3小波变换的时频分辨特性
    13.4基于小波变换的语音增强算法
    13.5一种新的基于小波变换和盲源分离的语音增强算法
    13.6小结
    参考文献
    后记
  • 内容简介:
    《信息科学与工程系列专著:语音信号盲分离与增强算法的研究》主要介绍有关语音信号盲分离与增强的基本理论、主要算法,以及作者在这一领域的最新研究和探索。主要内容包括:语音增强、语音信号盲分离研究的发展现状;语音质量的主/客观评价方法;盲源分离问题的基本理论和主要算法;基于神经网络的语音信号盲分离算法;语音盲分离的时-频分析算法;语音信号帧长和互信息量之间的关系;计算听觉场景模型的概念;基于Wang-Brown模型CASA系统的构造;基于Hu-Wang模型CASA系统的构造以及进行单通道盲分离的原理和过程;对比Wang-Brown模型与Hu-Wang模型在语音增强中的效果;基于谱相减的语音增强算法;快速自适应噪声估计在LOGSTSA-MMSE语音增强算法中的应用;基于小波变换的语音增强算法。
  • 作者简介:
        马建芬女,1967年生,博士,副教授,硕士研究生导师,目前主要从事语音信号处理、自然语言处理等领域的科研和教学工作,曾到美国UTD大学开展合作研究。主持和参加了国家自然科学基金、教育部博士点基金、山西省自然科学基金、山西省留学归国人员科研项目、山西省人事厅留学归国人员科技活动择优资助项目、山西省高校科技开发项目等近10项项目;参编学术著作、教材7部;发表学术论文30余篇,曾多次获得太原理工大学高水平学术论文奖励。
  • 目录:
    第1章绪论
    1.1语音增强研究的目的和意义
    1.2盲源分离的研究与发展现状
    1.3盲源分离在语音分离中的应用
    1.4语音增强算法的简要回顾
    1.5语音的特点
    1.6人耳的感知特性
    1.7噪声的特点
    1.8语音增强算法中存在的问题及解决的方案
    1.9本书的安排

    第2章语音质量评价标准
    2.1概述
    2.2语音质量的主观评价
    2.3语音质量的客观评价

    第3章盲源分离基本理论及主要算法
    3.1盲源分离的数学模型
    3.2统计独立性和信息理论
    3.3盲源分离主要算法
    3.4基于等变量自适应分离的ICA算法
    3.5一种新的步长自适应EASI语音增强算法
    3.6小结

    第4章基于神经网络的语音盲分离算法
    4.1神经网络理论
    4.2RBF和MLP两种神经网络用于语音盲分离效果的比较
    4.3一种新的基于盲源分离的单通道语音增强算法
    4.4小结

    第5章基于时-频分析的语音盲分离算法
    5.1时-频分析工具--短时傅里叶变换
    5.2时-频分析盲源分离算法
    5.3实验结果
    5.4窗函数、窗长的选择对分离信号性能的影响
    5.5小结

    第6章语音信号盲分离的实时性分析
    6.1语音信号间统计独立性分析
    6.2ICA算法应用于语音和帧长的关系
    6.3小结

    第7章计算听觉场景分析概述
    7.1人耳的构造
    7.2耳蜗的生理作用

    第8章基于Wang-Brown模型的CASA系统
    8.1分解与特征提取
    8.2基于Wang-Brown两层振荡器神经网络
    8.3语音重构及CASA模型性能评估
    8.4小结

    第9章基于Hu-Wang模型的CASA系统
    9.1分解与特征提取
    9.2初始分离
    9.3基音跟踪
    9.4时频单元标记
    9.5最终分离
    9.6语音重构
    9.7小结

    第10章Wang-Brown与Hu-Wang模型的增强性能评估
    第11章基于谱减法的语音增强算法
    11.1谱减法的基本原理
    11.2人耳掩蔽阈值的计算
    11.3基于听觉掩蔽特性的阶自适应MMSE语音增强算法
    11.4基于参数滤波的语音音素分段算法
    11.5一种简化的基于听觉掩蔽特性阶自适应MMSE语音增强算法
    11.6小结

    第12章基于快速自适应噪声估计的语音增强算法
    12.1噪声估计算法
    12.2基于统计信息的快速自适应噪声估计算法
    12.3LOGSTSA-MMSE语音增强算法
    12.4一种新的基于快速噪声估计的LOGSTSA-MMSE语音增强算法
    12.5小结

    第13章基于小波变换的语音增强算法
    13.1小波分析的基本理论
    13.2二进小波变换算法
    13.3小波变换的时频分辨特性
    13.4基于小波变换的语音增强算法
    13.5一种新的基于小波变换和盲源分离的语音增强算法
    13.6小结
    参考文献
    后记
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