语音信号盲分离与增强算法的研究

图书标准信息

• 作者 马建芬 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2012-03
• 版次 1
• ISBN 9787121158384
• 定价 58.00元
• 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
• 丛书 信息科学与工程系列专著

【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