文档介绍：要摘第四章介绍常用的语音增强算法——频谱减法,这也是后一章中单通道独立分量分析新的信号分析方法,它是近年来由盲源分解技术发展的多道信号处理方法,即是一种在只有观测数据且信号源混迭方法未知的情况下对信号独立源进行提取的~种信号处理方法。该方法特点是将多通道观察信号按照统计独立的原则通过优化算法分解成若干相互独立的成分,从而帮助实现信号的增强和分析。近来,通过迪值拿ぴ捶掷胍鹆斯惴旱墓刈ⅲ饕J且蛭8梅法在语音识别、通信、生物医学信号处理、图像处理中潜在的处理优势。本文主要基于独立分量分析算法来处理低信噪比语音信号,达到语音降噪和增强的目的。带噪语音信号可看成由独立的噪声和语音信号经某种方式混和而成,因此可对其进行独立分量分析肷陀镆舴掷耄佣到语音增强的目,但是G蠊鄄庑藕攀坎簧儆诙懒⒃锤鍪饰薹ㄖ接对单路信号进行独立分量分析,本文提出一种方法巧妙地从单路信号中生成两路信号,然后对其进行独立分量分析,实现语音增强。首先在第一章的引言中,简单介绍独立分量分析这盲源信号处理算法的概念、应用领域,使大家对该算法有个初步的了解。第二章主要介绍独立分量分析算法的历史发展过程以及与该算法相关的预备知识,方便对后文的理解。第三章讲述了基于不同对照函数的各种不同惴ā惴ǖ脑け钢J丁第五章是应用独立分量分析算法进行语音信号处理。先给出了龆懒语音源信号经线性混合得到的龌旌嫌镆粜藕牛τ肍惴ǚ掷氤鲈从镆粜藕诺墓兰啤H缓蟾个独立语音信号经线性混合得到的龌合语音信号,应用类频谱减法做语音预处理后,生成两个语音信号,然后应惴ǚ掷氤个语音信号,晟后做语音后处理得到最终的语音信接收到的混合语音信号数小于独立源语音信号数,这种情况直接应用算法处理比较困难,这方面的研究目前还处于起步阶段。而本文给出的算法正好满足了这种情况的需要,具有一定的实用性。,简称是一种较用号。同时给出了两种情况下的实验结果波形图。电子科技大掌硕士论文
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关键词:单通道语音降噪语音端点检测独立分量分析电子科技大学硕士论文
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签名:—壁丑吐导师签名:篒同弁独创性声明关于论文使用授权的说明日期:≯口∥年辉拢日期:伽旷年拢廴本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。确的说明并表示谢意。盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文C艿难宦畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑签名:
第一章言引信号与信息处理是信息科学的重要的组成部分。近年来信号处理的理论与方法获得了迅猛的发展,且也在各个领域产生了重要的作用。现代信号处理已经广泛应用于雷达、声纳、通信、图像处理、自动化、地球物理、航空航天、生物医学、天文、震动工程及经济学等几乎所有的技术领域。在信号处理的各领域中,往往都会涉及到对多道虺莆6嘈诺馈⒍通道、多路藕诺拇怼H绱尤死嗷蚱渌锷硖澹媚持值缂低取得多个电极信号;通信中的多通道信号、多用户数据传输;图像传输等等。本文重点落在一种非常新颖的信号处理方法即独立分量分析技术的研究,同时将其应用到有着重要研究价值的人类脑电信号的处理,以及一类重要的图像信号的处理。取得的这些信号都是多道信号,我们的任务就是对其进行一些有实用价值的处理,以达到实际要求,同时也是我们应用的目的所在。独立分量分析新的分析方法,它是近年来由盲信源分解技术发展的多道信号处理方法,即是一种在只有观测数据且信号源混迭方法未知的情况下对信号独立源进行提取的一种信号处理方法。该方法特点是将多通道观察信号按照统计的分析和增强。近来,通过迪值拿ぴ捶掷胍鹆斯惴旱墓刈ⅰV饕是因为该方法在语音识别、通信、生物医学信号处理、图像处理中潜在的与目前人们较为熟悉的分解信号的线性代数方法主分量分析不但考虑二阶统计特性,而是更全面的考虑其概率密度的统计独立性。体表测量的信号往往包含若干相对独立的成分,因此采用际趵捶纸猓所得结果往往更有生理意义,有利于去除干扰和伪迹。且幌钪档米意的分析方法。目前应用比较成功的主要是这一类基于神经网络自适应学辛酱笸怀龅挠τ茫皇怯糜诿ば旁捶掷耄怯糜谔卣魈崛对于生物医学信号处理:在生物信