信噪比。目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。但语音识别系统必须在相对比较安静的环境下运行，然而，在语言信息的采集中难免会有各种噪声的干扰，在较强的噪声背景下，语音识别系统的准确性会受到较大影响，甚至没法正常工作。所以在语波形加噪后信号频谱加噪后信号幅值加噪后信号相位其仿真图如图二所示。下面是噪声的仿真的源代码读取文件并返回和的值。截取语音信息前点作为噪声信号对噪声信号进行傅里叶变换取噪声功率谱绝对值取噪声相位噪声信号波形噪声信号频谱噪声信号幅值噪声信号相位其仿真的图形如图三所示。下面是利用基本谱减法降噪处理源代码,下面是利用改进的谱减法降噪处理的源代码相对更容易点，但也有不小的难度。处理宽带噪声的最通用技术是谱相减法，即从带噪语音估值中减去噪声频谱估值，从而得到纯净语音的频谱。谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。在这里我要感谢老师的悉心的指导，同学们的帮助，还有网上技术论坛的朋友们，没有你们我很难完成这次课程设计，我在你们身上也学到了很多东西，让我生受益。设定和的值增强后语音以为文件名保存其降噪后的仿真图形如图四所示。设计结果和仿真波形图图二图三图四参考文献程佩青数字信号处理教程清华大学出版社吴镇扬数字信号处理高等教育出版社胡广书数字信号处理导论清华大学出版社易克初田斌付强语音信号处理国防工业出版社刘保柱苏彦华张宏林从入门到精通人民邮电出版社罗军辉罗勇江在数字信号处理中的应用机械工业出版社周辉董正宏数字信号处理基础及实现北京希望电子出版社设计心得体会经过两周的数字信号处理课程设计，让我学到了很多东西。其实我刚开始看到老师给的任务要求时我很茫然，不知道该干嘛，就连选题都不知道怎么选，虽然我学了数字信号处理这门课，但也只是理点检测的方法可以综述会做我就只有上网去找相关的资料，参考别人做的报告，看看别人是如何做的，有点启发，但还是不知道自己改选什么题目。后来我又到图书馆借阅相关书籍，也进入了图书馆的电子资源各个网站，看到了关于谱减法的相关的资料，关于降噪的相关的技术现在应该普遍在应用。我看到了，感觉比较感兴趣，于是就选了这个题目。题目选好了，但真正难的是做。这个题目是基于软件的，虽然用过，但很不熟悉，对于的编程时基本不懂，只有重新学了，又到图书馆借了本教程，并且到网上找些相关的信息。还好我有点语言的基础，学起由于基本假定是噪声信号与语音信号是加性的，和独立，所以和也独立。故。所以对个分析帧内得短时平稳过程，有因为噪声是局部平稳的，故可以认为没有语音信息是的噪声与有语音信息时的噪声功率谱是相同的，因而可以利用发语音前的寂静帧来估计噪声。由式可以得到原始语音的估计值式中，下标表示加窗信号，表示估值，则表示无语音信号时的均值。如果式中结果出现负值为从输入信号中提取个或系列的对比特征参数，然后将其和个或系列的门限阈值进行比较，如图所示。如果超过门限则表示当前为有音段，否则就表示当前为无音段。图语音激活因录音时是立体声，故取其中的第通道的音频数据对进行点傅里叶变换原始信号波形原始信号频谱原始信号幅值原始信号相位其仿真图如图所示。前面读取的语音信号声音比较清晰，信噪比较高，用这样的信号实验对比效果不太明显。因此在进行消除噪声实验之前我们要人为的给原始信号添加随机白高斯噪声，降低语音信号的信噪比。下面是加入噪声的源代码因录音时是立体声，故取其中的第通道的音频数据设定噪声的频率为设置噪声的长度跟原语音信样长产生幅度为频率为的正弦波作为噪声将原语音信号跟噪声相加,为带有噪声的语音信号将带有噪声的语音信号转换为声音,中将有噪声下面是加噪后音频的仿真源代码因录音时是立体声，故取其中的第通道的音频数据对进行点傅里叶变换加噪后信号检测框图目前语音端点检测所采取的方法大体可以分为两类加窗分帧特征提取与阀值比较判断有无语音带噪语音第类是噪声环境下基于模型的语音信号端点检测的方法，该方法要求背景噪声保持平稳且信噪比较高。第二类方法是基于信号的短时能量进行检测的算法，它通过对背景噪声能量的统计，定出能量门限，利用能量门限来确定语音信号起始点。在这里运用语音端点检测采用了第二类方法，即基于信号的短时能量进行检测的算法。基于信号的短时能量检测具体算法如下计算每帧的语音能量式中为帧长，为帧的编号，为每帧中的各点，，为帧数然而它有个缺陷，即它对高电平非常敏感信号的二次方计算。为此，定义短时平均幅度函数来表征帧语音信号的能量大小，定义计算前帧平均噪声能量求能量最大值和能量最小值根据式确定门限,应用谱相减法实现语音增强基本原理是通过对带噪语音谱减去噪声谱得到语音谱，因此，语音激活检测这环节非常重要，准确地确定语音的起始点和终止点对噪声谱估计有着重要的作用。改进型语音降噪处理运用端点检测技术，用仿真，可明显显示出其优越性。用仿真的流程如下对输入的语音信号进行预滤波对滤波后的语音信号进行预加重将语音信号按每帧个信号点进行分帧,帧移为对信号帧加汉明窗对加窗后的信号帧进行变换对各帧语音信号求功率谱根据前帧求取平均噪声功率利用进行噪声估计检测寂静段，进而组合递归平滑，更新噪声谱进行谱减运算，得到估计出的语音信号功率谱插入相位谱，计算出语论上了解点，在脑海中还是没有个实质的概念。不音谱进行变换，得到还原的语音帧根据各个语音帧组合为语音信号对语音信号进行去加重处理，得到最终信号。源程序清单下面是段无噪声纯净的音频，用仿真的源程序代码,干扰。噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的种方法谱减法及其改进算法。该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的音乐噪声，在很大程度上提高语音信号的，则用量 成品量万块 砖坯成型量万块 煤矸石粘土吨 可根据市场要求生产其他规格产品和高档清水墙砖。 五干燥与焙烧能力标块小时 全自动切条切坯机 型号 功率 四产品规格原材料用量估算 产品规格 产品 名称 产品规格折普通砖年产量万块 标砖 空心砖功率 液压多斗挖掘机 型号 生产能力立方米小时 功率 箱式供料机 型号 生产能力立方米小时 功率 真空挤砖机 型号 功率生产 粉碎机 型号 进料粒度 生产能力立方米小时 功率 搅拌机 生产能力立方米小时 功率 搅拌挤出机 型号 生产能力立方米小时 风量大 小，确保砖坯干燥质量。隧道窑焙烧采用内燃烧砖工艺，主要热源来自砖坯内燃料，热源不足时可稍加部分次煤。 主要设备技术性能 破碎机 型号 生产能力立方米小时 装机容量挤出成型，挤出 泥条经全自动切条切坯机切割成要求尺寸的砖坯，由人工码上窑 车，窑车湿坯码层。 干燥与焙烧 干燥焙烧采用人工次码烧工艺。 干燥窑热源来自隧道窑余热，通过调节通风系统温度及和强力搅拌挤出机处理，以保证 泥料的均匀，改善原料性能。为适应煤矸石粘土混合原料的低塑 性特性，二级搅拌采用搅拌挤出机，加长了挤出段和搅设计规范 建筑物给水排水设计规范 砌体结构设计规范 供配电系统设计规范 以下变电所设计规范 低压配电设计规范 冷弯薄壁型钢技术规范 钢结构工程施工及验收规范 核准通过，归档资料。 未经允许，请勿外传,民用建筑热工设计规范到达调用删除卡中所有短信的子程序完成和手机通信握手，和卡删除所有短消息初始化调用询问手机卡中短信中心号码子程序读出授权电话号码及密码，写入内存中模块上线检测到变就退出检测到变就退出检测到变就退出检测到变就退出检测到变就退出，报警程序调用模块状态报告子程序判断串口数据如果模块正在呼出或通话，就退出调用串口发送挂机子程序判断手机是否回答如果没有检测到，重复发延时秒调只有。东方雨虹年到年连续四年位列中国建筑防 水材 西部大开发战略的实施将为防水材料行业提供更大的市场。到 年，城市住宅建设投资比年翻番。参考上述指标推 算，年新型防水材料需求将有大幅度增长，纸胎油毡会逐 步减少，密封材料年将需要万吨。 路运输业增长，城市公共交通业增长。居 民服务和其他服务业增长，教育增长，卫生社会 保障和社会福利业增长。全年房地产开发投资亿元， 增长。基础设施建设住宅建设城市建设市政建设及投资持续快速增长，涉及民生领域的投 资增长明显加快。全年全社会固定资产投资亿元，比上 年增长，增速比上年加快个百分点。全年基础设施扣 除电力投资亿元，增长。其中，铁路运输业增长 ，道，尤其高品质的产品所占比例较 小，整体水平不高更为突出。这些都需要我们不断努力。 十五期间，我国经济进入新的发展阶段，年平均增长 率将保持在以上，年全年国内生产总值亿元，比上年信噪比。目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。但语音识别系统必须在相对比较安静的环境下运行，然而，在语言信息的采集中难免会有各种噪声的干扰，在较强的噪声背景下，语音识别系统的准确性会受到较大影响，甚至没法正常工作。所以在语波形加噪后信号频谱加噪后信号幅值加噪后信号相位其仿真图如图二所示。下面是噪声的仿真的源代码读取文件并返回和的值。截取语音信息前点作为噪声信号对噪声信号进行傅里叶变换取噪声功率谱绝对值取噪声相位噪声信号波形噪声信号频谱噪声信号幅值噪声信号相位其仿真的图形如图三所示。下面是利用基本谱减法降噪处理源代码,下面是利用改进的谱减法降噪处理的源代码相对更容易点，但也有不小的难度。处理宽带噪声的最通用技术是谱相减法，即从带噪语音估值中减去噪声频谱估值，从而得到纯净语音的频谱。谱相减方法是基于人的感觉特性，即语音信号的短时幅度比短时相位更容易对人的听觉系统产生影响，从而对语音短时幅度谱进行估计，适用于受加性噪声污染的语音。在这里我要感谢老师的悉心的指导，同学们的帮助，还有网上技术论坛的朋友们，没有你们我很难完成这次课程设计，我在你们身上也学到了很多东西，让我生受益。设定和的值增强后语音以为文件名保存其降噪后的仿真图形如图四所示。设计结果和仿真波形图图二图三图四参考文献程佩青数字信号处理教程清华大学出版社吴镇扬数字信号处理高等教育出版社胡广书数字信号处理导论清华大学出版社易克初田斌付强语音信号处理国防工业出版社刘保柱苏彦华张宏林从入门到精通人民邮电出版社罗军辉罗勇江在数字信号处理中的应用机械工业出版社周辉董正宏数字信号处理基础及实现北京希望电子出版社设计心得体会经过两周的数字信号处理课程设计，让我学到了很多东西。其实我刚开始看到老师给的任务要求时我很茫然，不知道该干嘛，就连选题都不知道怎么选，虽然我学了数字信号处理这门课，但也只是理点检测的方法可以综述会做我就只有上网去找相关的资料，参考别人做的报告，看看别人是如何做的，有点启发，但还是不知道自己改选什么题目。后来我又到图书馆借阅相关书籍，也进入了图书馆的电子资源各个网站，看到了关于谱减法的相关的资料，关于降噪的相关的技术现在应该普遍在应用。我看到了，感觉比较感兴趣，于是就选了这个题目。题目选好了，但真正难的是做。这个题目是基于软件的，虽然用过，但很不熟悉，对于的编程时基本不懂，只有重新学了，又到图书馆借了本教程，并且到网上找些相关的信息。还好我有点语言的基础，学起由于基本假定是噪声信号与语音信号是加性的，和独立，所以和也独立。故。所以对个分析帧内得短时平稳过程，有因为噪声是局部平稳的，故可以认为没有语音信息是的噪声与有语音信息时的噪声功率谱是相同的，因而可以利用发语音前的寂静帧来估计噪声。由式可以得到原始语音的估计值式中，下标表示加窗信号，表示估值，则表示无语音信号时的均值。如果式中结果出现负值