1、“.....因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量，在噪声环境下短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段，因此采用倒谱系数来作为端点检测的参数。倒谱特征的语音端点检测方法与双门限算法类似，其中红色竖线表示语音起点线，绿色竖线表示终点线，其检测波形如下图所示图原始语音信号倒谱法语音端点检测波形图桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页图下谱法语音端点检测波形图图下倒谱法语音端点检测波形图上图为较纯净的原始语音信号采用倒谱法进行语音端点测检的仿真图，从图中检测结果可以看出每个语音段的端点都检测得很好。从图中还可以看出在语音部分倒谱值较大，而在静音段倒谱值很小，所以可以用这个特性来区分语音段和非语音段。从上图中可以看出在高信噪比时倒谱语音端点检测算法检测效果与较纯净的原始语音信号检测结果差不多，都能很好的检测出各语音段的起止点。上图为低信噪比条件下倒谱法语音端点检测的仿真图，从图中检测结果可以看出信噪比时该算法根本无法检测出语音信号的起始点和终止点。从以上仿真图可以看出基于倒谱特征语音端点检测在较纯净的语音信号和高信噪比条件下其端点检测结果很好......”。

2、“.....由此可见这种方法在较纯语音信号和高信噪比时，能十分有效的检测出语音信号的端点，但是随着信噪比的下降，其检测结果率明显变差，特别是在噪声很大时，完全不能检测出语音端点，说明在大噪声环境下不适合用该方法进行语音端点检测。基于谱熵的语音端点检测传统的语音端点检测算法，如基于短时能量以及短时过零率的检测方法，虽然计算桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页简便，但是在低信噪比的情况下，该算法的检测效果就会很差，基于模式识别的方法准确性较好，但是相对来说计算量大，运算复杂，很难应用于语音信号处理系统当中去。为了解决语音信号能量小易被淹没以及避免大量运算，本章介绍种基于语音熵的语音端点检测算法。谱熵定义所谓熵就是表示信息的有序程度。在信息论中，熵描述了随机事件结局的不确定性，即个信息源发出的信号以信息熵来作为信息选择和不确定性的度量，是由引用到信息理论中来的。年，首次提出基于熵的语音端点检测方法，在实验中发现语音的熵和噪声的熵存在较大的差异，谱熵这特征具有定的可选性，它体现了语音和噪声在整个信号段中的分布概率......”。

3、“.....其中每个频谱向量的系数表明了该帧信号在该频率点的大小分布。然后计算每个频谱分量在每帧总能量中所占的比例，将其作为信号能量集中在频率点的概率，其概率密度函数定义为式中是的能量，是相应的概率密度，是中频率成分的所有点数。由于语音信双门限端点检测算法和倒谱端点检测算法好。第四章总结与展望语音信号端点检测是语音信号处理中非常重要的项预处理技术，因此是语音信号处理中不可缺少的步。本文主要围绕端点检测方法进行研究，具体所做的工作主要有以下几个方面介绍了语音信号处理中的些基础处理知识，例如技大学毕业设计论文第页共页当时采用下述算法美尔倒谱系数将倒谱系数按符合人耳听觉特性的美尔尺度进行非线性变换，而求出如下所示的美尔倒谱系数式中表示倒谱系数，表示美尔倒谱系数，为迭代次数，为倒谱阶数，般。迭代时从大到取值，最后求得的美尔倒谱系数放在里。当抽样频率分别为时，取,这样可以近似于美尔尺度。在本文中其代码为对于阶数为，要特殊处理桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页其他情况采用下列算法得倒谱倒谱距离的检测算法步骤在倒谱距离检测的算法中......”。

4、“.....然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估计值通过公式计算出倒谱值，然后才能对语音信号进行端点检测，其检测算法思路如下预处理。对采样信号进行预加重处理,然后分帧加窗,帧长取个采样点,帧移对每帧信号加点窗。估计噪声倒谱系数和倒谱距离。数取，抽样信号起始帧是背景噪声，利用这帧的前帧倒谱系数的统计平均值作为背景嗓声倒谱系数的估计值用向量表示。时采用式计算这帧的后帧倒谱距离平均值作为背景噪声倒谱距离的估计值，其中表示当前帧的倒谱系数，为对应于的倒谱系数。逐帧计算值。逐帧计算倒谱系数,然后由每帧信号的倒谱系数和噪声倒谱系数估值通过式计算倒谱距离。确定判决门限。采用类似于短时能里检测法的动态门限判决准则，设定两个门限和,式中为噪声倒谱距离估值，分别为两个门限的乘系数，且，以保证，这里取，。根据各帧的值进行端点检测。如果当前帧的值大于，则记录该帧位置为，然后继续计算后面各帧的值，若在该帧之后若干帧以内,有连续三帧的值都大于，则认为为语音的起点，否则继续搜索。终点的检测可类比起点的检测得到。根据倒谱距离的计算公式，文中计算倒谱距离主要代码如下......”。

5、“.....先对语音信号进行预处理即对其分帧加窗，在本文中帧长为，帧移为，汉明窗。然后计算出背景噪声倒谱系数的估计值系数逐帧计算倒谱系数，最后根据倒谱距离计算出倒谱值,然后设置两个门限和，再根据个帧的倒谱值进行端点检测。其中为比较低的门限，其数值比较小，对信号的变化比较敏感，很容易就会超过。是比较高的门限，数值比较大，信号必须达到定的强度，该门限才可能被超过。低们限被超过未必就是语音信号的开始，有可能是时间很短的噪声引起的。高门限被超过则可以基本确信是由于语音信号引起的。整个语音信号的端点检测可以分为四段静音过度段语音段结束。程序中使用个变量来表示当前所处的状态。在静音段，如果倒谱值超越了低门限，就应该开始标记起始点，进入过渡段,并更新当前状态。在过渡段中，由于参数的数值比较小，不能确信是否处于真正的语音段，若在那帧之后若干帧以内，连续几帧都大于，就可以确信进入语音段落。若倒谱值连续大于则保持在语音段。若倒谱值回落到以下，而且总的记时长度小于最短时间门限，则认为这是段噪音，继续扫描以后的语音数据，否则就标记为结束端点，并返回......”。

6、“.....材料为的成形工件的厚度变化如图,在所示的部位有明显的起皱现象啊,而且在部位有拉破的危险,最终厚度为,减薄超过，不适合投入设计生产图材料术在冲压成形中的应用研究模具制造，总第期王键汽车覆盖件冲压模具仿真设计模具工业总箫天基于的汽车覆盖件拉延件设计江苏大学材料科学与工程学院学报曹银锋郑军李光耀钟志华薄板冲压成形过程的并行有限元仿真技术机械工程学报第卷第期年月焦学键汽车覆盖件成形过程仿真农业装备与车辆工程年第期总第期代洪庆刘晓晶刘江淘汽车覆盖件冲压成型的计算机仿真制造业消息化机械工程师年第期苗红顺王高潮李宁与汽车覆盖件拉深成型仿真专题报道维普资讯何向明车门外板覆盖件成型工艺研究模具工业总李硕本冲压工艺学北京机械工业出版社，陈悯汽车覆盖件冲压成形简析年第期总第期机械工程学会锻压学会锻压词典北京机械工业出版社，陈文亮板料成形分析教程机械工业出版社雷玉成汪建敏贾志宏金属材料成形原理化学工业出版社赵春章，王宏春，周京艳等机械零件设计教程海泽出版社，王梦寒铁路货车转向架支撑座铸改锻工艺研究重庆大学博士学位论文温炳华球头销生产工艺的革新广东工学院学报,......”。

7、“.....马森林热锻模具选材与制造工探讨汽车工艺与材料，谢辞经过几个月的实习学习，我基本完成了毕业论文汽车外门板翻边成型过程仿真与坯料设计。由于本人的学识有限，难免在撰写过程中出现，敬请读者批评指正。伴随着论文的完成，我在武汉工业学院的本科学习也将结束，在此感谢关心教育我的所以老师，特别是在设计过程中我得到谈芬芳老师和宛农博士的细心指导和热情帮助，给予了我很多启发和引导，调动了我的主动性积极性和创造性，从论文的选题实习到具体的课题设计论文写作过程，都始终悉心指导，倾注了大量心血，并且还为我的毕业论文提出要求指明方向，在此谨表示我衷心的感谢，同时谈老师为人随和，知识渊博悔人不倦，给我留下了深刻的印象，是我学习的榜样。同时我还要感谢在实习期间给予我们指导的中原电子集团有限公司王高工和天门泵业有限公司的王师傅以及那些帮助我的同学和朋友。在这个课题中，我学习使用了工程分析软件。两三个月的学习和仿真实验过程，我学会对工程分析软件坯料工程模块有了较多的了解。同时也对基本工程问题的分析解决办法有了定的理解。在这过程中我学到了不少的知识，也增长了不少见识......”。

8、“.....我必定会将所学的运用到工作和学习中，为社会尽上我的绵薄之力。陈学斌年月车门外板的厚度分布图材料车门外板的厚度分布图材料车门的第主应变图图材料车门的应力分布情况从图中的部分所示为第应变最大的区域，但都在材料容许的范围内，不影响成形结果。图中所示的区域应变力最大，在厚薄图中这几处也是变化最剧烈的地方，所以从厚度图中分析的结果看，还是比较符合的。产品排样关闭后处理界面，选择模块的对话框，输入设置生产量为件，材料价格为美元，板材的厚度为材料类型为,排样如图析倒谱能很好表示语音的特征，因此在大多数语音识别系统中选择倒谱系数作为输入特征矢量，在噪声环境下短时能量与其它特征参数都不能很好地区分语音段与非语音段，因此采用倒谱系数来作为端点检测的参数。倒谱特征的语音端点检测方法与双门限算法类似，其中红色竖线表示语音起点线，绿色竖线表示终点线，其检测波形如下图所示图原始语音信号倒谱法语音端点检测波形图桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页图下谱法语音端点检测波形图图下倒谱法语音端点检测波形图上图为较纯净的原始语音信号采用倒谱法进行语音端点测检的仿真图......”。

9、“.....从图中还可以看出在语音部分倒谱值较大，而在静音段倒谱值很小，所以可以用这个特性来区分语音段和非语音段。从上图中可以看出在高信噪比时倒谱语音端点检测算法检测效果与较纯净的原始语音信号检测结果差不多，都能很好的检测出各语音段的起止点。上图为低信噪比条件下倒谱法语音端点检测的仿真图，从图中检测结果可以看出信噪比时该算法根本无法检测出语音信号的起始点和终止点。从以上仿真图可以看出基于倒谱特征语音端点检测在较纯净的语音信号和高信噪比条件下其端点检测结果很好，而在低信噪比条件下完全没有检测出语音的端点。由此可见这种方法在较纯语音信号和高信噪比时，能十分有效的检测出语音信号的端点，但是随着信噪比的下降，其检测结果率明显变差，特别是在噪声很大时，完全不能检测出语音端点，说明在大噪声环境下不适合用该方法进行语音端点检测。基于谱熵的语音端点检测传统的语音端点检测算法，如基于短时能量以及短时过零率的检测方法，虽然计算桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页简便，但是在低信噪比的情况下，该算法的检测效果就会很差，基于模式识别的方法准确性较好，但是相对来说计算量大......”。