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全新语音识别环境失配补偿技术何勇军9787030575432
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前言章 绪论1.1 研究的内容和意义1.2 国内外研究现状与分析1.2.1 加噪声补偿方法1.2.2 信道畸变补偿方法1.. 联合补偿方法1.2.4 目前方法存在的问题参考文献第2章 基于隐马尔可夫模型的语音识别2.1 引言2.2 语音识别整体框架. 前端处理2.4 声学模型2.5 识别2.5.1 语言模型2.5.2 解码2.6 实验平台和实验数据库2.6.1 实验平台2.6.2 实验数据库2.6.3 评价指标2.7 环境失配与补偿的数学描述2.8 本章小结参考文献第3章 基于形态成分分析的鲁棒语音活动检测3.1 引言3.2 变化的噪声下基于稀疏编码的语音活动检测方法3.2.1 稀疏表示3.2.2 基于稀疏编码的语音活动检测方法3.. 实验结果和说明3.3 在线更新噪声字典的基于形态成分分析的语音活动检测3.3.1 基于形态成分分析的语音活动检测3.3.2 实验结果和说明3.4 本章小结参考文献第4章 基于稀疏编码的加噪声补偿4.1 引言4.2 稀疏编码的数学描述及字典构建4.3 稀疏编码在语音去噪中存在的问题与分析4.4 原子字典的评价准则和优化策略4.4.1 字典评价指标4.4.2 原子字典的优化策略4.5 基于原子重要的残留噪声去除方法4.6 实验与分析4.6.1 频谱与特征提取流程4.6.2 字典评价指标和优化算法的实验分析4.6.3 动态屏蔽算法的实验分析4.7 基于卷积降噪自编码神经网络的语音4.7.1 基本原理4.7.2 网络结构4.7.3 实验4.8 本章小结参考文献第5章 基于语音字典的评价与优化的补偿方法5.1 引言5.2 字典评价的指标5.2.1 以信号表示为目标的评价指标5.2.2 以分离为目标的评价指标5.. 关于评价数据5.3 字典优化方法5.3.1 去除有害原子5.3.2 关于重要原子选择的评价数据5.4 实验与分析5.4.1 字典和评价数据5.4.2 字典或学习方法的比较5.4.3 在语音去噪或分离中评价字典5.4.4 UAR评价5.4.5 HAR评价5.5 语音字典与噪声字典去噪分析5.6 本章小结参考文献第6章 信道畸变两个子问题的划分与补偿6.1 引言6.2 信道畸变两个子问题的划分6.3 复杂信道环境的畸变模型6.4 带宽检测及残留噪声估计6.5 信道畸变直流分量的估计6.6 信道畸变补偿统一框架6.7 实验与分析6.7.1 实验数据准备6.7.2 实验设置6.7.3 带宽检测测试6.7.4 实验结果6.7.5 讨论与分析6.8 本章小结参考文献第7章 高斯依赖的信道畸变补偿7.1 引言7.2 经典畸变模型的局限7.3 复杂信道环境下更的畸变模型7.4 高斯依赖的频段丢失补偿7.5 高斯依赖的幅值改变补偿7.6 功率谱域均值计算7.7 信道频谱响应估计7.8 实验与分析7.8.1 部分丢失频段的实验分析7.8.2 幅值改变补偿的实验分析7.8.3 集成补偿实验比较7.9 本章小结参考文献第8章 基于对数运算线分段函数的联合补偿8.1 引言8.2 对数函数的分段线插值近似8.3 对数运算线化情况下的畸变模型8.4 线畸变模型下的声学模型补偿8.5 噪声参数的估计8.6 联合补偿框架8.7 实验与分析8.7.1 实验数据8.7.2 实验设置8.7.3 实验对比8.8 本章小结参考文献彩图
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