（定稿）凤凰星城项目备案立项报告8 ㊣ 精品文档 值得下载

，是着眼于入耳听觉机理，依据听觉实验的结果来分析语音的频谱，它比其它语音特征参数更加符合人耳对频率高低的非线性心理感觉。

实验发现，在以下，感知能力与频率成线性关系，但在以上时，主观心理感知能力与频率成对数关系，这符合人的听觉系统的频率划分应该在低频上有较高的分辨率，在高频上有较低的分辨率的特点。

参数提取参数的提取分为预处理采样量化数字滤波预加重处理加窗和特征提取包含求倒谱。

其过程如下图所示图参数提取过程其算法流程为原始语音采样后信号经过预加重分帧加窗等处理，得到每个帧的短时时域信号将后补若干个以形成长为般可取为的序列，再将其进行离散傅立叶变换得到线性频谱。

，将上述线性频谱通过滤波器组得到频谱，并通过对数能量处理，得到对数频谱。

根据前述滤波器的组成，可得到总的传递函数关系式为，将经过离散余弦变换变换到倒频谱域，即得到参数。

，式中为三角滤波器个数，为三角滤波器组输出的对数能量，为的阶数，即为所求的参数标准的只反映了语音参数的静态特性，而人耳对语音的动态特征更为敏感，可以用它们的差分参数来描述这种动态特性，通常将组合起作为参数。

差分公式为实验仿真结果与分析实验中，对个语音信号样本取其阶的参数，仿真如图所示。

横轴是各阶参数，纵轴是各阶参数对应的取值，图中显示的是对个样本进行预处理，分帧，滤波后，求取的前帧参数的情况。

由图中可以看出，这几帧的特征参数的曲线在些点上非常的相似，比如第阶时。

特征参数相似，在训练和识别时，就越容易将不同类别的参数分成不同的类，有利于识别结果。

但是，图中也能看到有些参数并不理想，比如第阶等，参数特征曲线变化较大，如果用这样的参数去训练和识别，并不利于达到好的识别效果。

参数提取仿真图论文中，对组不同单词多个语音信号样本进行处理，对每个单词每人发音遍，其中遍用来做训练样本，遍用来做待识别的测试语音样本，将训练样本预加重滤波，用提取方法提取它的阶吉林大学，，吴莉莉，刘益成线性预测及其实现电声技术于明，袁玉倩，董浩，等种基于和的文本相关说话人识别方法计算机应用刘幺和，宋庭新语音识别与控制应用技术北京科学出版社，何强，何英扩展编程北京清华大学出版社张仁志，崔慧娟基于短时能量的语音端点检测算法研究电声技术附录高通滤波器幅频与相频图，高通滤波器的幅频特性频率幅度高通滤波器的相频特性频率角度窗汉明窗时域波形样点数幅度，汉明窗幅频特性归化频率幅度语音预加重用导入波形文件后运行该文件，，原始语音信号样点数幅度经预加重后的语音信号样点数幅度原始语音信号频谱频率幅度预加重语音信号频谱频率幅度求取短时能量前要先对语音信号进行加窗处理，然后再求取短时能量。

程序的调用方法，，原始语音波形，，加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点窗加点窗加点窗加点窗短时平均过零率的求取，累企业二烯单体苯乙烯单体丙烯酸单体和改型淀粉等。

具体见下表聚酯油毡胎基布主要原材料表表年用用的加权系数。

这种能够线性预测分析最早用于语音编码中，因此常被简称为线性预测倒谱分析年，维纳首次提出了线性预测，这名词，并且在年，板仓等人将该技术应用在语音分析和合成中，开辟了语音识别技术的新思路。

线性预测分析是从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，时刻的信号可以用若干时刻的信号的线性组合来估计。

由声学理论可知，除鼻音和摩擦音外，般声道系统可用全极点模型来模拟其中为预测器阶数，为非负实数，用于控制系统输出序列的幅度大小称为逆滤波器，其物理意义是进行反向线性预测。

线性预测分析的基本思想是利用语音抽样点之间的相关性，个语音的抽样能用过去若干个语音抽样的线性组合来逼近。

在个准则下，使实际语音抽样和线性预测之间的差值最小来确定组预测系数。

这个准则通常可以采用最小均方误差准则。

那么，语音信号的线性预测是指语音信号的每个抽样值，可以用它过去的若干个抽样值的加权和来表示这个加权系数的确定原则就是使得预测误差的均方值最小。

阶线性预测就是根据信号过去的个抽样值，的加权和来预测信号的当前抽样值。

在语音识别系统中，系数是线性预测分析的基本参数，很少直接使用系数，而是另种由系数推导出的另种参数线性预测倒谱系数。

研究表明，求倒谱可以提高参数的稳定性，它可以将语音产生模型中激励信号与声道响应信号很好的分离。

它是利用同态处理法，对语音信号求离散傅立叶变换后取对数，再求反变换就能够得到。

实验表明，使用倒谱参数可以提高特征参数的稳定性。

倒谱系数倒谱系数的提出是基于人的听觉模型，是音高单位，音高是种主观心理量，是人类听觉系统对声音频率的感觉，近似公式可以表述为根据生理学的研究结果，人耳对不同频率的声波有不同的听觉灵敏度，从到之间的语音信号对语音的清晰度影响最大。

低音掩蔽高音容易，反之则难，在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频端要小，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到个音调，临界带宽就是这样种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，刻度是对这临界带宽的度量方法之。

据此，人们从低频到高频这段频带内按临界带宽的大小由密到稀安排组带通滤波器对输入信号进行滤波。

将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征。

频率对人的听觉系统的生理研究表明，人耳对声音音调的感受并不是线性的，根据这原理，人们定义了些新的频率单位。

新的频率单位的划分应该考虑到人耳听觉系统的非线性特性，而不同于物理学对频率的描述。

物理上的频率以为单位，符合入耳听觉特性的频率则以为单位。

新的符合人耳的听觉特性的频率分布是按临界频率分布的，临界带宽是划分频率刻度的重要依据。

临界带宽的引入是为了描述窄带噪声对纯音的隐蔽效应。

个纯音可以被以该纯音的频率为中心频率并且具有定频带宽度的噪声所隐蔽，这种窄带噪声对纯音的隐蔽量当加宽噪声带宽时最初是隐蔽量增大，但超过带宽后就不再增大，这带宽称为临界带宽。

因此，频率又称为感知频域量序号名称规格原料来源吨仪征化纤齐鲁石化聚酯切片纤维级半消光天津石化洛阳石化仪征化纤，济南化纤聚酯短纤维华宏三房巷等燕山石化辽阳石化聚丙烯切片纤维级齐鲁石化扬子石化上海华谊扬子巴斯夫丙烯酸单体北京东方江苏裕廊苯乙烯单体盘锦华锦扬子巴斯夫丁二烯单体进口，张家港集散地特种单体北京东方上海华谊虹防水技术股份有限公司非织造布可行性研究报告改型淀粉南通嘉吉胶乳苯丙胶乳丁苯胶乳自产合计除了上表列出的主要原材料，该项目其他的配套辅助材料及包装物等就近采购。

公司已与主要原材料供应商建立良好合作关系签订优先和优惠供应合同。

原料采购及储存该项目的主要原辅材料采购分为生产计划性采购及期量采购。

计划性采购按生产计划测算原料采购量来确定，常规原料规定最低库存期量，低于期量由生产部门提出采购申请，补充库存量。

该项目设计主要原料及辅助材料的仓库储存量般为天，储存于厂区的原料仓库内。

该项目的原料储存，均按批号分区域存放，建立严格的仓库进出物品管理制度，按先进先出原则有序进行。

动力燃料的消耗及来源该项目动力能源消耗主要是电力消耗天然气消耗工艺用水和生活用水消耗。

电力主要是生产使用，天然气消耗主要是生产过程中产品热定型和烘燥使用蒸汽消耗主要用于生产过程中加热和产品热定型用用水主要以工艺用水和生活用水为主。

生活用水包括卫生清洁消防用水和绿化灌溉用水等。

水源该项目用水为工艺用水生活用水绿化灌溉及消防用水等。

年用水需求量约万吨年。

用水由开发区管网供应。

电力该项目配电变压器容量为台，全年用电估算为万度，由开发区电网供应。

天然气该项目年需要天然气万米，由开发区管网供应或自建燃煤锅炉。

蒸汽该项目年需要蒸汽万吨，由开发区管网供应或自建燃煤锅炉。

备注上述蒸汽消耗量未包含厂区内部取暖用蒸汽消耗量。

其他折标煤若自建燃煤锅炉该项目约需消耗煤吨年。

详见下表主要能源需求消耗表虹防水技术股份有限公司非织造布可行性研究报告主要能源需求消耗表表序号动力能源名称需求量电万度水万吨年蒸汽万吨年天然气万米年第七章公用工程设施方案设计思路贯彻执行国家有关建筑方针政策坚持实用经济安全美观的设计原则。

结合该工程区内的空间交通绿化进行组网，重视空间识别性及协调性。

在满足功能的前提下，力求简洁大方明快，创造个有个性的工业建筑形象。

在建筑和设施配备上必须以长远的眼光进行高起点，高档次设计，以适应高科技化的需求。

充分利用地块周边的有利自然条件并注重对周边生态环境的保护并维护其完整性。

给排水设计依据和范围设计范围室内给水排水及消防设计厂区给水排水及消防设计设计依据业主和各专业提供的有关资料建筑给水排水设计规范室外给水设计规范室外给排水设计规范概述虹防水技术股份有限公司非织造布可行性研究报告该项目主要耗水为生活用水和生产稀释胶乳用水所有胶乳稀释水都在后期的烘燥定型过程中蒸发并高空排放，不形成工业废水，生产过程除少量补充循环冷却水蒸发损失外无工业用水，排水也是生活污水，无工业废水排放。

给水工程水源开发，是着眼于入耳听觉机理，依据听觉实验的结果来分析语音的频谱，它比其它语音特征参数更加符合人耳对频率高低的非线性心理感觉。

实验发现，在以下，感知能力与频率成线性关系，但在以上时，主观心理感知能力与频率成对数关系，这符合人的听觉系统的频率划分应该在低频上有较高的分辨率，在高频上有较低的分辨率的特点。

参数提取参数的提取分为预处理采样量化数字滤波预加重处理加窗和特征提取包含求倒谱。

其过程如下图所示图参数提取过程其算法流程为原始语音采样后信号经过预加重分帧加窗等处理，得到每个帧的短时时域信号将后补若干个以形成长为般可取为的序列，再将其进行离散傅立叶变换得到线性频谱。

，将上述线性频谱通过滤波器组得到频谱，并通过对数能量处理，得到对数频谱。

根据前述滤波器的组成，可得到总的传递函数关系式为，将经过离散余弦变换变换到倒频谱域，即得到参数。

，式中为三角滤波器个数，为三角滤波器组输出的对数能量，为的阶数，即为所求的参数标准的只反映了语音参数的静态特性，而人耳对语音的动态特征更为敏感，可以用它们的差分参数来描述这种动态特性，通常将组合起作为参数。

差分公式为实验仿真结果与分析实验中，对个语音信号样本取其阶的参数，仿真如图所示。

横轴是各阶参数，纵轴是各阶参数对应的取值，图中显示的是对个样本进行预处理，分帧，滤波后，求取的前帧参数的情况。

由图中可以看出，这几帧的特征参数的曲线在些点上非常的相似，比如第阶时。

特征参数相似，在训练和识别时，就越容易将不同类别的参数分成不同的类，有利于识别结果。

但是，图中也能看到有些参数并不理想，比如第阶等，参数特征曲线变化较大，如果用这样的参数去训练和识别，并不利于达到好的识别效果。

参数提取仿真图论文中，对组不同单词多个语音信号样本进行处理，对每个单词每人发音遍，其中遍用来做训练样本，遍用来做待识别的测试语音样本，将训练样本预加重滤波，用提取方法提取它的阶吉林大学，，吴莉莉，刘益成线性预测及其实现电声技术于明，袁玉倩，董浩，等种基于和的文本相关说话人识别方法计算机应用刘幺和，宋庭新语音识别与控制应用技术北京科学出版社，何强，何英扩展编程北京清华大学出版社张仁志，崔慧娟基于短时能量的语音端点检测算法研究电声技术附录高通滤波器幅频与相频图，高通滤波器的幅频特性频率幅度高通滤波器的相频特性频率角度窗汉明窗时域波形样点数幅度，汉明窗幅频特性归化频率幅度语音预加重用导入波形文件后运行该文件，，原始语音信号样点数幅度经预加重后的语音信号样点数幅度原始语音信号频谱频率幅度预加重语音信号频谱频率幅度求取短时能量前要先对语音信号进行加窗处理，然后再求取短时能量。

程序的调用方法，，原始语音波形，，加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点窗加点窗加点窗加点窗短时平均过零率的求取，累企业二烯单体苯乙烯单体丙烯酸单体和改型淀粉等。

具体见下表聚酯油毡胎基布主要原材料表表年用