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数字助听器中基于麦克风阵的声源定位算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第4-5页 | | abstract | 第5页 | | 第一章 绪论 | 第8-14页 | | 1.1 研究背景 | 第8页 | | 1.2 助听器发展历史 | 第8-10页 | | 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 | | 1.4 数字助听器基本原理 | 第11-12页 | | 1.5 本文主要研究内容 | 第12-14页 | | 第二章 数字助听器中的关键技术 | 第14-23页 | | 2.1 声源定位 | 第14-17页 | | 2.1.1 定位方法的种类 | 第14-16页 | | 2.1.2 声源定位方法的比较 | 第16-17页 | | 2.2 语音增强 | 第17-19页 | | 2.3 响度补偿 | 第19-21页 | | 2.4 回声消除 | 第21-22页 | | 2.5 本章总结 | 第22-23页 | | 第三章 声源信号的建模 | 第23-31页 | | 3.1 语音信号基础知识 | 第23-24页 | | 3.2 语音信号数字模型 | 第24-28页 | | 3.2.1 激励模型 | 第25-26页 | | 3.2.2 声道模型 | 第26-28页 | | 3.2.3 辐射模型 | 第28页 | | 3.3 混响与房间脉冲响应模型 | 第28-29页 | | 3.3.1 室内混响 | 第28页 | | 3.3.2 房间脉冲响应模型 | 第28-29页 | | 3.4 麦克风阵列的信号模型 | 第29-30页 | | 3.4.1 理想模型 | 第29页 | | 3.4.2 实际模型 | 第29-30页 | | 3.5 本章总结 | 第30-31页 | | 第四章 时延估计算法的研究与改进 | 第31-49页 | | 4.1 广义互相关时延估计算法 | 第31-35页 | | 4.1.1 基本互相关法 | 第31-32页 | | 4.1.2 广义互相关法 | 第32-33页 | | 4.1.3 实验仿真与分析 | 第33-35页 | | 4.2 改进的广义互相关时延估计算法 | 第35-41页 | | 4.2.1 二次相关时延估计算法 | 第35-36页 | | 4.2.2 相关峰精确插值算法 | 第36-39页 | | 4.2.3 希尔伯特差值法 | 第39页 | | 4.2.4 改进的广义互相关时延估计算法 | 第39-40页 | | 4.2.5 实验仿真与分析 | 第40-41页 | | 4.3 最小均方(LMS)自适应时延估计算法 | 第41-45页 | | 4.3.1 自适应滤波时延估计法 | 第42页 | | 4.3.2 实验仿真与分析 | 第42-45页 | | 4.4 改进的最小均方时延估计算法 | 第45-48页 | | 4.4.1 改进的最小均方时延估计算法 | 第45-47页 | | 4.4.2 实验仿真与分析 | 第47-48页 | | 4.5 本章总结 | 第48-49页 | | 第五章 基于时延估计的声源定位方法实现 | 第49-60页 | | 5.1 麦克风和声源的几何模型 | 第49-50页 | | 5.2 麦克风阵列拓扑结构和远近场模型 | 第50-52页 | | 5.2.1 远近场模型 | 第50-51页 | | 5.2.2 麦克风阵列拓扑结构 | 第51-52页 | | 5.3 球型插值法 | 第52-54页 | | 5.4 基于搜索的最大似然法 | 第54-55页 | | 5.5 平面四元阵定位法 | 第55-57页 | | 5.6 实验仿真与分析 | 第57-58页 | | 5.7 本章总结 | 第58-60页 | | 第六章 总结与展望 | 第60-62页 | | 6.1 工作总结 | 第60-61页 | | 6.2 研究展望 | 第61-62页 | | 参考文献 | 第62-65页 | | 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第65-66页 | | 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第66-67页 | | 致谢 | 第67页 |
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论文编号BS4157689，这篇论文共67页
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