导读:本文包含了人耳掩蔽效应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,子空间,掩蔽效应,去噪
人耳掩蔽效应论文文献综述
陈胜,徐岩[1]（2014）在《基于人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法研究》一文中研究指出针对传统子空间语音增强算法中,因语音增强方法中去除噪声而出现的音乐噪声和失真问题,提出了一种人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法,并结合频域到特征值域的变换,在Bark域内实现人耳的感知掩蔽效应的语音增强。实验结果表明,该算法在白噪声和有色噪声的背景下,与传统子空间语音增强算法相比,不仅提高了语音信号的信噪比,而且减少了语音失真和音乐噪声,提高了增强后语音的听觉质量。(本文来源于《电子质量》期刊2014年12期）
蔡萍[2]（2012）在《一种改进的基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强算法》一文中研究指出提出一种结合几何谱减法的基于人耳听觉掩蔽效应的算法.通过仿真证明,该算法与一般的基于人耳听觉掩蔽效应的算法相比,能更好地减少音乐噪声,提高信噪比.在去噪的同时,减小了纯净语音的畸变,达到良好的效果.(本文来源于《闽江学院学报》期刊2012年02期）
曲蓓莉[3]（2012）在《基于人耳掩蔽效应的谱减算法的研究与实现》一文中研究指出近年来,随着物联网的提出和兴起,语音在通信和信号处理领域的重要性愈发显着,对语音处理后的效果要求也逐渐提高。本文主要研究了在低信噪比和非平稳噪声情况下的基于掩蔽效应的谱减算法,其中深入研究了单通道的谱减算法,同时初步研究了双通道谱减算法的消噪和去干扰性能。文中简单介绍了两种不同的双通道谱减算法的思想和结构,并通过实验仿真分析提出了一些看法。文中采用的基于人耳掩蔽效应的单通道谱减算法,与Virag提出的算法相比,主要有叁处改进。首先,通过对两种经典的噪声估计算法(OSMS算法和MCRA算法)的研究和对比分析,选用最小控制递归平均(MCRA)噪声估计算法来替代用语音活动检测(VAD)估计背景噪声；其次,改进了谱减增益函数的形式,将过衰减因子乘上一个正数来提高噪声衰减程度,减小残余噪声；第叁,在输入信号进行高通预加重前,先经过一个高通滤波器来去除低频噪声。最后,本文改进的算法通过客观和主观两种性能评价方式在不同噪声背景下来进行评判,其结果验证该改进的算法在低信噪比和非平稳噪声背景下的性能比较优越,噪声衰减较大、语音保留度较高、音乐噪声较少,更符合现代听者的需求。(本文来源于《南京理工大学》期刊2012-02-01）
程宁,刘文举[4]（2009）在《基于高斯-拉普拉斯-伽玛模型和人耳听觉掩蔽效应的信号子空间语音增强算法》一文中研究指出针对信号子空间语音增强算法中的子空间选择和线性滤波器中噪声功率谱和拉格朗日乘子的估计问题,用高斯、拉普拉斯和伽玛模型描述了语音的分布,提出了利用目标语音概率最大化来确定信号子空间维度的方法。在噪声子空间上,利用条件概率估计出噪声功率谱。接着,为了合理地折中增强语音中的残余噪声和语音畸变,提出了一种基于人耳听觉掩蔽效应的拉格朗日乘子估计方法。实验证明,在多项语音质量评价指标上,所提算法都取得了更好的结果。所提的信号子空间算法比传统的信号子空间算法更有效地消除了噪声,使得恢复的语音具有更好的质量。(本文来源于《声学学报(中文版)》期刊2009年06期）
夏菽兰,章明,赵力[5]（2009）在《基于人耳掩蔽效应的子空间语音增强算法实现》一文中研究指出宽带语音增强在改善语音质量方面有着广泛的应用。传统的减谱技术虽然去噪明显,但在听觉上留下了不舒适的"音乐噪声",为了在主客观上得到更好的折衷,引入了子空间技术,将带噪信号分解为不相关的信号空间和噪声空间,并结合人耳掩蔽效应,在主客观上得到了较好的折衷。(本文来源于《电声技术》期刊2009年05期）
赵晓群,黄小珊[6]（2008）在《改进的基于人耳掩蔽效应谱减语音增强算法》一文中研究指出提出一种谱估计中的平滑系数自适应变化的新算法,该算法利用人耳掩蔽特性改进语音最小均方误差的对数谱估计增益和无语音概率(SAP)参数,并且利用改进后的SAP参数自适应地调节平滑系数,以求随着不同噪声环境的变化在去噪度、残留音乐噪声和语音畸变度之间自适应地折中。实验表明新算法相对于其他谱减法在相同的去噪度下,语音畸变度最小且几乎察觉不到音乐噪声。特别是在低信噪比的环境下,相对其他谱减法的优势更显着。(本文来源于《通信学报》期刊2008年09期）
狄金海,章明,赵力[7]（2008）在《基于人耳掩蔽效应的子空间语音增强算法实现》一文中研究指出宽带语音增强在改善语音质量方面有着广泛的应用。传统的减谱技术虽然去噪明显,但在听觉上留下了不舒适的"音乐噪声",为了在主客观上得到更好的折衷,本文引入了子空间技术,将带噪信号分解为不相关的信号空间和噪声空间,并结合人耳掩蔽效应,在主客观得到了较好的折衷。(本文来源于《2008’促进中西部发展声学学术交流会论文集》期刊2008-07-01）
黄雅婷,陶智,顾济华,赵鹤鸣,严冬明[8]（2008）在《基于人耳掩蔽效应的电子耳蜗语音增强方法》一文中研究指出提出一种符合人耳听觉感知的语音增强方法,使电子耳蜗能在噪声环境下获得准确的语音信息。利用Bark子波变换实现电子耳蜗中的语音处理,结合人耳听觉系统特性实现语音增强。使用根据人耳听觉掩蔽效应提出的自适应减参数。实验结果表明该算法在低信噪比情况下,信噪比可提高30 dB左右,更好地抑制了残留噪声和背景噪声,合成的语音具有较好清晰度和可懂度。(本文来源于《计算机工程》期刊2008年10期）
王霞,卢建国,张秀珍,赵晓群[9]（2008）在《一种基于人耳掩蔽效应和无语音概率的谱减语音增强算法》一文中研究指出提出一种基于听觉掩蔽模型和无语音概率的语音增强算法。该算法对听觉掩蔽模型进行了适当的修正,通过引入无语音概率(SAP)思想动态地确定每一帧语音信号各个关键频率段的听觉掩蔽阈值,有选择性地进行谱减。仿真结果表明所提出的算法优于一般掩蔽增强算法,能够有效地减少音乐噪声并且更符合人耳听觉特性,特别是在低信噪比的情况下,语音具有更好的清晰度和可懂度。(本文来源于《现代电子技术》期刊2008年10期）
吴俊,顾济华,陶智,赵鹤鸣,黄传霞[10]（2008）在《一种基于人耳掩蔽效应的DCT域音频水印》一文中研究指出文中提出了一种基于听觉掩蔽效应的DCT域音频水印算法。首先根据人耳听觉系统的心理声学模型估算每帧音频数据的掩蔽阈值,然后利用量化的思想将水印信号自适应地嵌入到掩蔽阈值以下的频率分量所对应的DCT域系数中。仿真实验结果表明:与传统DFT方法相比,该算法具有更好的透明性和鲁棒性。(本文来源于《通信技术》期刊2008年04期）
人耳掩蔽效应论文开题报告
（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：
提出一种结合几何谱减法的基于人耳听觉掩蔽效应的算法.通过仿真证明,该算法与一般的基于人耳听觉掩蔽效应的算法相比,能更好地减少音乐噪声,提高信噪比.在去噪的同时,减小了纯净语音的畸变,达到良好的效果.
（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。
人耳掩蔽效应论文参考文献
[1].陈胜,徐岩.基于人耳感知掩蔽效应的子空间语音增强算法研究[J].电子质量.2014
[2].蔡萍.一种改进的基于人耳听觉掩蔽效应的语音增强算法[J].闽江学院学报.2012
[3].曲蓓莉.基于人耳掩蔽效应的谱减算法的研究与实现[D].南京理工大学.2012
[4].程宁,刘文举.基于高斯-拉普拉斯-伽玛模型和人耳听觉掩蔽效应的信号子空间语音增强算法[J].声学学报(中文版).2009
[5].夏菽兰,章明,赵力.基于人耳掩蔽效应的子空间语音增强算法实现[J].电声技术.2009
[6].赵晓群,黄小珊.改进的基于人耳掩蔽效应谱减语音增强算法[J].通信学报.2008
[7].狄金海,章明,赵力.基于人耳掩蔽效应的子空间语音增强算法实现[C].2008’促进中西部发展声学学术交流会论文集.2008
[8].黄雅婷,陶智,顾济华,赵鹤鸣,严冬明.基于人耳掩蔽效应的电子耳蜗语音增强方法[J].计算机工程.2008
[9].王霞,卢建国,张秀珍,赵晓群.一种基于人耳掩蔽效应和无语音概率的谱减语音增强算法[J].现代电子技术.2008
[10].吴俊,顾济华,陶智,赵鹤鸣,黄传霞.一种基于人耳掩蔽效应的DCT域音频水印[J].通信技术.2008