导读:本文包含了拉普拉斯模型因子论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:语音增强,拉普拉斯模型因子,最小均方误差,语音模型
拉普拉斯模型因子论文文献综述
高颖,王显云,李红杰,欧世峰[1]（2011）在《改进的拉普拉斯模型因子估计语音增强算法》一文中研究指出在基于拉普拉斯模型的语音增强中,模型因子估计的准确性决定了算法的整体语音增强性能。本文针对该模型因子的估计问题,提出一种改进算法,其在拉普拉斯模型的基础上利用最小均方误差估计理论直接计算当前帧语音分量的幅度,以对现有算法的估计结果进行修正,来获取更加精确的模型因子估计。仿真实验表明,本文提出的算法在多种噪声背景条件下具有更出色的语音增强效果。(本文来源于《Proceedings of the 2011 International Conference on Information ,Services and Management Engineering(ISME 2011)(Volume 3)》期刊2011-12-26）
黄伟,欧世峰[2]（2010）在《新型拉普拉斯模型因子估计语音增强算法》一文中研究指出针对拉普拉斯先验模型下的语音增强问题,给出了一种模型因子估计算法,它利用语音分量方差与模型因子的对应关系来获取模型因子的估计;在语音分量方差的估计过程中,通过利用带噪语音分量与先前帧语音方差计算当前帧语音分量方差,提出一种新的语音分量方差估计算法。通过结合这两种新算法获得的拉普拉斯模型因子估计能够有效消除噪声分量能量对估计精度的影响,且提高系统的语音增强性能。多种噪声背景下的仿真结果表明,基于该模型因子估计方案的方法的语音增强算法具有更好的增强效果。(本文来源于《现代电子技术》期刊2010年21期）
欧世峰,赵晓晖,顾海军[3]（2006）在《基于间接拉普拉斯模型因子估计的语音增强算法》一文中研究指出对DCT域基于拉普拉斯统计模型的语音增强,分析了模型因子的估计误差及其对于算法整体增强性能的影响,并根据广义高斯分布模型及其形态参数的概念与性质,提出了一种新的拉普拉斯模型因子估计方法,该方法结构简单,它利用拉普拉斯模型条件下语音分量方差与模型因子的对应关系,间接地获取模型因子的估计,算法不仅有效地消除了噪声分量对于估计精度的影响,而且可以快速地跟踪语音分量的变化。仿真结果表明,基于该模型因子估计方法的语音增强算法在多种噪声背景下具有更出色的语音增强效果。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2006年04期）
拉普拉斯模型因子论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对拉普拉斯先验模型下的语音增强问题,给出了一种模型因子估计算法,它利用语音分量方差与模型因子的对应关系来获取模型因子的估计;在语音分量方差的估计过程中,通过利用带噪语音分量与先前帧语音方差计算当前帧语音分量方差,提出一种新的语音分量方差估计算法。通过结合这两种新算法获得的拉普拉斯模型因子估计能够有效消除噪声分量能量对估计精度的影响,且提高系统的语音增强性能。多种噪声背景下的仿真结果表明,基于该模型因子估计方案的方法的语音增强算法具有更好的增强效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
拉普拉斯模型因子论文参考文献
[1].高颖,王显云,李红杰,欧世峰.改进的拉普拉斯模型因子估计语音增强算法[C].Proceedingsofthe2011InternationalConferenceonInformation,ServicesandManagementEngineering(ISME2011)(Volume3).2011
[2].黄伟,欧世峰.新型拉普拉斯模型因子估计语音增强算法[J].现代电子技术.2010
[3].欧世峰,赵晓晖,顾海军.基于间接拉普拉斯模型因子估计的语音增强算法[J].数据采集与处理.2006