1、，像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，则将其改为或改变符号，因为功率谱不能为负数。由式可得原始语音估值根据人耳对语音的相位变化不敏感这特点，我们可以用原带噪语音信号的相位来代替估计之后的语音信号的相位，将估计后的频域信号进行逆傅里叶变换得到降噪后的语音时域信号。基本谱减法的原理图如图所示带噪语音相位增强插入相位噪声方差图基本谱减法的原理示意图改进谱减法消除噪声的原理传统的噪声估计方法是基于最优平滑和最小统计的噪声估计，还有种采用改进的算法基于语音活性检测的噪声估计算法。语音激活检测指从段包含语音信号中确定出语音的起始点和终点，又称端点检测。语音端点检测的目的就是从连续记。

2、的不足，使火焰监控更加可靠和准确。不稳定的火焰本身有很多尖角，尖角的计算首先要利用图像分割和边缘增强技术把原始图像转换为数字图像，然后对图中各部分进行识别和计算。火焰边缘抖动的个明显表现就是火焰的尖角数目呈现出无规则的跳动。因此，可以采用个基于边缘抖动的火灾判据尖角判据。实现尖角判据的主要问题有两个是尖角的识别算法是如何确定尖角跳动的阈值，即找到早期火焰与其它发光物体尖角跳动特性的区别。尖角的识别过程分为分割特征提取识别。分割。分割的目的是将目标图像从背景中分离出来。边缘增强与提取。对分割后的图像进行边缘增强，将真实轮廓勾勒出来，可大大减少数据量，便于进步的处理。特征点的提取和尖角的判别。提取的目标特征主要是几何形状特性，即目标的高度宽度体态比及面积等，由于火焰的识别是种动态的目标识别，每个几何形状特征都没有固定的值，而只能给出个合适的范围。特征点首先是它的顶点。对火焰尖角来说，尖角的顶点可能是多个点，所以特征点也就为多。

3、续处理,本文最终选取算子检测边缘。图算子处理的图像原灰度图经算子处理过的图像图边缘检测的图像原灰度图经边缘检测过的图像火焰区域增长性检测火焰还有个显著的动态特性，就是火焰区域面积是不断变化的，在火灾初期面积是不断增大的即火焰区域的增长性，由火焰颜色提取的火焰区域的增长率为是第帧的火焰面积，是第其中，且为整数帧的火焰面积，在数字图像处理中面积可以用像素的和来代表，时间间隔用贞数代表，所以上式可以表示成是第帧图像中火焰区域的像素和，是第帧火焰区域的像素和，因此为从帧到帧的火焰区域像素的增长率，为了得到更可靠的增长率,采用平均增长率,公式如下此处设置个阈值，若，则可确定为火焰区域其中有实验统计得出，否则认为区域具有火焰颜色,但不是火焰。本章小结本章主要介绍了几种火焰识别的方法，识别火焰，首先要清楚火焰的静态特征，动态特征。静态特征主要通过火焰颜色，火焰形状来识别动态特征主要通过火焰。

4、频率上重现种颜色。图火焰颜色分布图首先，根据火焰与众不同的特征，以上的火焰早期产生的火焰颜色都分布在红到黄的范围内，可以由空间经过简单比较计算得到。可以看出，任何图像中只要满足且的颜色都可以看作火焰。然而这样仅仅能够作为最初始的筛选手段排除最不可能是火焰的物体，因此这样误报率会很高。根据统计分析，绝大部分的火焰颜色在空间的值可以缩小到更小的范围，根据具体的场景，可以在三个不同的通道设定不同的阈值来检查火焰区域，般情况下，火焰满足∩∩故可以由以下规则判断个像素是否具有火焰的颜色∩∩若同时满足以上三个条件，则可以判定为火焰区域。火焰的尖角特征火焰的早期是种不稳定且不断发展的，面积是连续增大的。面积判据通过面积连续增大的特性来判断是否是火焰，但存在以下明显缺陷当照明灯等物体由熄灭到点亮或者向着摄像头运动时，其面积也是连续增大的。因此，单独使用面积判据是不可靠的。边缘抖动是早期火焰的重要特征，它与面积判据联合工作可以克服面积判据。

5、对比不强相比,可以发现经过灰度均衡后灰度分布分散,图像对比度增强。直方图变换及图像增强程序如下,图增强后图像图直方图本章小结本章主要介绍了几个数字图像概念及数字图像预处理步骤，为火焰识别做了铺垫。火焰识别，就是要通过软件处理，能够根据提取的火焰特征来判断火焰图像的目的，所以，图像处理尤为重要，通过把采集好的图像转化灰色图，二值图，并且通过各种去噪方法，优化图像。第四章火焰识别静态特征检测颜色识别色彩空间在颜色模型中，图像般由三个图像分量组成，每个分量图像都是其原色图像。在空间，用以表示每像素的比特数叫做像素深度。其中每幅红绿蓝图像都是副比特图像，所以每个彩色像素值三个组称为比特深度。色彩模式使用模型为图像中每个像素的分量分配个范围内的强度值。图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕边缘间断。同时使用检测算子进行垂直和水平方向的提取,发现水平方向的检测结果好于垂直方向。为了得到连续且平滑的目标边界,以便后。

6、录的带噪语音信号中分离出有用的语音信号。语音激活检测是各种语音处理中必需的个重要环节，精确地确定输入语音的起点和终点将保证语音处理系统良好的性能。对于语音激活检测在语音增强中的应用，为了得到更多的关于背景噪声特性，语音端点检测更注重于如何准确的检测出无音段。般的语音激活检测是根据语音帧来进行的，语音帧的长度在不等。语音端点检测的方法可以综述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。

7、个。尖角的另个特征是尖，给人的视觉效果是狭而长，这要求尖角的体态要符合定的标准，尖角左右两边的夹角应满足定的条件。在计算机中尖角是由系列的点组成的，令尖角中行的亮点数为，上行的亮点数记为，要求尖角狭长可以通过控制的值来实现。另外，对尖角的宽度和高度也有限制。尖角的宽度应该有个上限，以避免重复记数，提高尖角检测较模糊,噪声点较多,且出现对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。阈值分割的优点是计算简单运算效率较高速度快。在重视运算效率的应用场合，它得到了广泛应用。火焰直方图统计直方图是统计学中的术语,图像处理技术引用了这概念,主要用来说明图像各亮度像素的分布情况。它反映了幅图像中不同亮度等级像素所占的比例,可以看出各亮度像素数的多少和它的分布,其形状可以提供许多关于火焰状态的线索。在图像处理中所说的直方图是指灰度直方图,描述的是图像中具有该灰度值的像素个数,其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该灰。

8、据的不足，使火焰监控更加可靠和准确。不稳定的火焰本身有很多尖角，尖角的计算首先要利用图像分割和边缘增强技术把原始图像转换为数字图像，然后对图中各部分进行识别和计算。火焰边缘抖动的个明显表现就是火焰的尖角数目呈现出无规则的跳动。因此，可以采用个基于边缘抖动的火灾判据尖角判据。实现尖角判据的主要问题有两个是尖角的识别算法是如何确定尖角跳动的阈值，即找到早期火焰与其它发光物体尖角跳动特性的区别。尖角的识别过程分为分割特征提取识别。分割。分割的目的是将目标图像从背景中分离出来。边缘增强与提取。对分割后的图像进行边缘增强，将真实轮廓勾勒出来，可大大减少数据量，便于进步的处理。特征点的提取和尖角的判别。提取的目标特征主要是几何形状特性，即目标的高度宽度体态比及面积等，由于火焰的识别是种动态的目标识别，每个几何形状特征都没有固定的值，而只能给出个合适的范围。特征点首先是它的顶点。对火焰尖角来说，尖角的顶点可能是多个点，所以特征点也就为。

9、度出现的概率。任意幅图像旦以直方图表示,图像的空间位置信息全部隐去,直方图只展示具有灰度的像素相对数目,并不提示像素原来处于图像的哪个位置图原灰度图直方图火焰图像增强显示图像增强即用来增强图像的些特征，以用于作进步的分析或显示。图像增强技术可以主观地改善图像的质量。因此，图像增强技术是为了改善图像感官质量而采取的种方法。它主要通过增强图像对比度等方法来实现。如对比度的增强是用来使对比度低的图像更容易显现其特征，而对比度低的可能原因包括光线不足图像感应器的动态范围不够等。图像增强的过程本身并没有增加原始资料所包含的信息，仅仅是把图像些部分的特征更加强调罢了。火焰图像存在灰度以及各色分量相对集中的特点,为了能准确观察火焰动态变化,需对火焰图像作增强显示处理。灰度均衡有时也称直方图均衡,是种通过重新均匀的分布各灰度值来增强图像对比度的方法,即输出的直方图是平的。下图为经过灰度均衡变换后示意图,与上图即中的图的灰度相对集中,图像。

10、法频率上重现种颜色。图火焰颜色分布图首先，根据火焰与众不同的特征，以上的火焰早期产生的火焰颜色都分布在红到黄的范围内，可以由空间经过简单比较计算得到。可以看出，任何图像中只要满足且的颜色都可以看作火焰。然而这样仅仅能够作为最初始的筛选手段排除最不可能是火焰的物体，因此这样误报率会很高。根据统计分析，绝大部分的火焰颜色在空间的值可以缩小到更小的范围，根据具体的场景，可以在三个不同的通道设定不同的阈值来检查火焰区域，般情况下，火焰满足∩∩故可以由以下规则判断个像素是否具有火焰的颜色∩∩若同时满足以上三个条件，则可以判定为火焰区域。火焰的尖角特征火焰的早期是种不稳定且不断发展的，面积是连续增大的。面积判据通过面积连续增大的特性来判断是否是火焰，但存在以下明显缺陷当照明灯等物体由熄灭到点亮或者向着摄像头运动时，其面积也是连续增大的。因此，单独使用面积判据是不可靠的。边缘抖动是早期火焰的重要特征，它与面积判据联合工作可以克服面积判。

11、多个。尖角的另个特征是尖，给人的视觉效果是狭而长，这要求尖角的体态要符合定的标准，尖角左右两边的夹角应满足定的条件。在计算机中尖角是由系列的点组成的，令尖角中行的亮点数为，上行的亮点数记为，要求尖角狭长可以通过控制的值来实现。另外，对尖角的宽度和高度也有限制。尖角的宽度应该有个上限，以避免重复记数，提高尖角检测较模糊,噪声点较多,且出现对各像素并行地进行，分割的结果直接给出图像区域。阈值分割的优点是计算简单运算效率较高速度快。在重视运算效率的应用场合，它得到了广泛应用。火焰直方图统计直方图是统计学中的术语,图像处理技术引用了这概念,主要用来说明图像各亮度像素的分布情况。它反映了幅图像中不同亮度等级像素所占的比例,可以看出各亮度像素数的多少和它的分布,其形状可以提供许多关于火焰状态的线索。在图像处理中所说的直方图是指灰度直方图,描述的是图像中具有该灰度值的像素个数,其横坐标表示像素的灰度级别，纵坐标是该。

12、，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。

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