目錄
前言
第1章 語音增強(qiáng)技術(shù)概述 1
1.1 語音增強(qiáng)研究背景 1
1.2 語音信號與語音增強(qiáng) 2
1.2.1 語音信號特征 2
1.2.2 語音信號信息量 3
1.2.3 噪聲特征及其分類 4
1.2.4 人耳感知特性 7
1.2.5 語音增強(qiáng)的信號模型 8
1.3 語音增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展 10
1.4 語音增強(qiáng)方法分類 11
1.5 語音增強(qiáng)效果評價(jià) 13
1.6 語音增強(qiáng)技術(shù)應(yīng)用 14
1.7 本書主要內(nèi)容 16
參考文獻(xiàn) 17
第2章 語音信號分析處理技術(shù) 19
2.1 語音增強(qiáng)預(yù)處理技術(shù) 19
2.1.1 語音信號預(yù)濾波和數(shù)字化 20
2.1.2 語音信號預(yù)加重 22
2.1.3 語音信號加窗處理 23
2.2 語音增強(qiáng)時(shí)域分析處理技術(shù) 28
2.2.1 短時(shí)能量及短時(shí)平均幅度分析 29
2.2.2 短時(shí)平均過零率分析 29
2.2.3 短時(shí)自相關(guān)分析 30
2.3 語音增強(qiáng)頻域分析處理技術(shù) 32
2.3.1 短時(shí)傅里葉變換分析 32
2.3.2 短時(shí)傅里葉逆變換分析 35
2.4 語音增強(qiáng)同態(tài)分析處理技術(shù) 38
2.4.1 同態(tài)處理 38
2.4.2 復(fù)倒譜及倒譜 39
2.4.3 復(fù)倒譜分析 40
2.5 語音增強(qiáng)線性預(yù)測分析處理技術(shù) 41
2.5.1 線性預(yù)測分析 42
2.5.2 線性預(yù)測方程組 43
2.5.3 線性預(yù)測等價(jià)參數(shù) 45
2.6 基于非線性理論的語音分析處理技術(shù) 46
2.6.1 基于混沌理論的語音分析處理技術(shù) 46
2.6.2 基于分形理論的語音分析處理技術(shù) 48
2.6.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音分析處理技術(shù) 50
2.7 語音增強(qiáng)噪聲估計(jì)技術(shù) 53
2.7.1 基于平穩(wěn)環(huán)境下的噪聲估計(jì) 53
2.7.2 基于非平穩(wěn)環(huán)境下的噪聲估計(jì) 55
2.8 本章小結(jié) 57
參考文獻(xiàn) 57
第3章 語音增強(qiáng)短時(shí)譜估計(jì)算法 59
3.1 譜相減算法 59
3.1.1 幅度譜減法 59
3.1.2 改進(jìn)的幅度譜減法 61
3.1.3 功率譜減法 63
3.1.4 改進(jìn)的功率譜減法 65
3.2 維納濾波算法 67
3.2.1 維納濾波法時(shí)域?qū)崿F(xiàn) 67
3.2.2 維納濾波法頻域?qū)崿F(xiàn) 69
3.2.3 改進(jìn)的維納濾波法 71
3.2.4 卡爾曼濾波法 73
3.3 最小均方誤差算法 76
3.3.1 基本型最小均方誤差法 76
3.3.2 對數(shù)譜最小均方誤差法 78
3.4 本章小結(jié) 80
參考文獻(xiàn) 81
第4章 語音增強(qiáng)自適應(yīng)濾波算法 83
4.1 自適應(yīng)濾波 83
4.1.1 自適應(yīng)濾波算法 83
4.1.2 自適應(yīng)濾波器的性能指標(biāo) 84
4.1.3 最佳濾波準(zhǔn)則 85
4.2 最速下降自適應(yīng)濾波 86
4.2.1 最速下降算法 86
4.2.2 最速下降自適應(yīng)濾波器的性能指標(biāo) 88
4.3 最小均方自適應(yīng)濾波 91
4.3.1 最小均方算法 91
4.3.2 歸一化最小均方算法 95
4.3.3 最小均方濾波器的性能指標(biāo) 95
4.4 最小二乘自適應(yīng)濾波 98
4.4.1 最小二乘自適應(yīng)濾波算法 98
4.4.2 遞歸最小二乘自適應(yīng)濾波算法 99
4.4.3 最小二乘濾波器的性能指標(biāo) 100
4.5 自適應(yīng)濾波算法的改進(jìn) 100
4.5.1 自適應(yīng)濾波算法的時(shí)域改進(jìn) 100
4.5.2 自適應(yīng)濾波算法的頻域改進(jìn) 104
4.6 本章小結(jié) 110
參考文獻(xiàn) 111
第5章 語音增強(qiáng)小波變換算法 114
5.1 小波變換分析 115
5.1.1 連續(xù)小波變換 115
5.1.2 離散小波變換 117
5.1.3 多分辨率分析與Ma11at算法 119
5.1.4 最優(yōu)小波基 123
5.2 小波域語音信號增強(qiáng) 125
5.2.1 小波域信號增強(qiáng) 125
5.2.2 常用小波函數(shù) 127
5.2.3 語音增強(qiáng)中小波函數(shù)選取 131
5.3 小波閾值去噪法 132
5.3.1 小波閾值去噪算法原理 132
5.3.2 改進(jìn)的閾值函數(shù)去噪法 137
5.4 小波模極大值去噪法 141
5.4.1 信號與噪聲在小波變換各尺度上的不同傳播特性 141
5.4.2 小波模極大值去噪算法原理 143
5.5 小波掩蔽去噪法 144
5.5.1 小波掩蔽去噪算法原理 144
5.5.2 改進(jìn)型掩蔽去噪法 145
5.6 各種小波去噪法比較 148
5.7 本章小結(jié) 149
參考文獻(xiàn) 150
第6章 語音增強(qiáng)其他優(yōu)選算法 152
6.1 基于信號子空間的語音增強(qiáng)算法 152
6.1.1 信號子空間單通道語音增強(qiáng)算法 152
6.1.2 信號子空間多通道語音增強(qiáng)算法 154
6.2 基于盲源分離的語音增強(qiáng)算法 155
6.2.1 信號盲源分離 155
6.2.2 語音增強(qiáng)中的盲源分離 158
6.3 基于聽覺掩蔽效應(yīng)的語音增強(qiáng)算法 162
6.3.1 噪聲掩蔽閾值 163
6.3.2 語音增強(qiáng)中的掩蔽效應(yīng) 165
6.4 基于分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的語音增強(qiáng)算法 167
6.4.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換算法 167
6.4.2 基于分?jǐn)?shù)階域的譜減法語音增強(qiáng) 172
6.4.3 離散分?jǐn)?shù)余弦變換自適應(yīng)濾波算法 175
6.5 基于分形理論的語音增強(qiáng)算法 179
6.5.1 分形理論 179
6.5.2 語音增強(qiáng)中的分形理論 180
6.6 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音增強(qiáng)算法 183
6.6.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 183
6.6.2 語音增強(qiáng)中反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 184
6.6.3 語音增強(qiáng)中小渡神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)濾波 186
6.7 本章小結(jié) 188
參考文獻(xiàn) 189
第7章 語音增強(qiáng)質(zhì)量評價(jià) 192
7.1 語音質(zhì)量評價(jià) 192
7.1.1 聽覺系統(tǒng) 192
7.1.2 語音質(zhì)量 194
7.1.3 語音質(zhì)量評價(jià)方法 195
7.2 語音質(zhì)量主觀評價(jià) 195
7.3 語音質(zhì)量客觀評價(jià) 197
7.3.1 客觀評價(jià)系統(tǒng) 197
7.3.2 客觀評價(jià)測度 198
7.3.3 客觀評價(jià)算法 207
7.4 語音質(zhì)量評價(jià)算法 212
7.4.1 語音質(zhì)量評價(jià)算法的實(shí)現(xiàn) 213
7.4.2 基于聽覺模型的客觀評價(jià)算法 214
7.4.3 感知語音質(zhì)量評價(jià)算法 220
7.4.4 主客觀評價(jià)方法的相關(guān)度 228
7.5 本章小結(jié) 229
參考文獻(xiàn) 229
第8章 語音增強(qiáng)算法仿真 231
8.1 語音信號處理與仿真軟件 231
8.1.1 語音編輯 232
8.1.2 語譜圖生成 233
8.1.3 語音增強(qiáng)仿真工具 235
8.1.4 語音增強(qiáng)仿真準(zhǔn)備 236
8.2 語音增強(qiáng)算法仿真 237
8.2.1 高斯白噪聲仿真實(shí)驗(yàn) 237
8.2.2 粉紅噪聲仿真實(shí)驗(yàn) 243
8.2.3 工廠噪聲仿真實(shí)驗(yàn) 247
8.2.4 算法仿真性能分析 253
8.3 熵函數(shù)最優(yōu)小波基選取仿真 254
8.3.1 Shannon熵最優(yōu)小波基選取仿真實(shí)驗(yàn) 255
8.3.2 SURE熵最優(yōu)小波基選取仿真實(shí)驗(yàn) 264
8.3.3 thresho1d熵最優(yōu)小波基選取仿真實(shí)驗(yàn) 269
8.3.4 算法仿真性能分析 272
8.4 小波閾值計(jì)算仿真 275
8.4.1 閾值函數(shù)的選取 275
8.4.2 閾值函數(shù)中調(diào)節(jié)因子及閾值選取 275
8.4.3 算法仿真及結(jié)果分析 277
8.5 語音增強(qiáng)質(zhì)量評價(jià)算法仿真 280
8.5.1 分段信噪比仿真 280
8.5.2 語音感知質(zhì)量評價(jià)算法仿真 284
8.5.3 算法仿真性能分析 287
8.6 本章小結(jié) 290
參考文獻(xiàn) 290
第9章 語音增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用 292
9.1 基于TMS320C6416的語音增強(qiáng)系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 293
9.1.1 DSP處理技術(shù) 293
9.1.2 基于TMS320C6416的語音增強(qiáng)系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 295
9.1.3 基于TMS320C6416的語音增強(qiáng)系統(tǒng)下作原理 303
9.2 基于TMS320C6416的語音增強(qiáng)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 307
9.2.1 語音增強(qiáng)系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì) 307
9.2.2 基于TMS320C6416的語音增強(qiáng)系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn) 308
9.2.3 基于TMS320C6416的FFT算法軟件實(shí)現(xiàn) 313
9.3 基于TMS320C6416的語音增強(qiáng)系統(tǒng)性能測試 317
9.4 基于OMAP3平臺的語音通信增強(qiáng)系統(tǒng)設(shè)計(jì) 318
9.4.1 OMAP概述 318
9.4.2 OMAP3體系結(jié)構(gòu) 320
9.4.3 OMAP3軟件開發(fā)平臺的構(gòu)建 322
9.4.4 基于OMAP3的無線語音通信系統(tǒng)設(shè)計(jì) 326
9.5 本章小結(jié) 336
參考文獻(xiàn) 336