1、“.....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......”。

2、“.....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......”。

3、“.....计算出语音谱进行变换，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......”。

4、“.....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......”。

5、“.....虽然我学了数字信号处理这门课，但也只是理论上了解点，在脑海中还是没有个实质的概念。不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......”。

6、“.....则电路集于芯片内部。采用芯片设计的时钟电路勿需任何外围电路并具有良好的微机接口。芯片具有微轼耗外围接口简单精度高工作稳定可靠等优点，可广泛用于各种需要较高精度的实时时钟场合中。其主要功能如下内含个锂电池，断电情况运行十年以上不丢失数据。计秒分时天星期日月年，并有闰年补偿功能。二进制数码或码表示时间日历和定闹。小时或小时制，小时时钟模式带有和指导，有夏令时功能。和总线时序选择。有个单元与软件音响器，其中个作为字节时钟和控制寄存器，字节为通用，所有单元数据都具有掉电保护功能。可编程方波信号输出。中断信号输出和总线兼容，定闹中断周期性中断时钟更新周期结束中断可分别由软件屏蔽，间布防的可能。烟雾传感器本设计选用离子式烟雾传感器，离子式烟雾传感器是种技术先进，工作稳定可靠的传感器，被广泛运用到各种消防报警系统中，性能远优于气敏电阻类的火灾报警器。气体泄漏传感器本设计选用电化学型气体传感器，电化学型气体传感器可分为原电池式可控电位电解式电量式和离子电极式四种类型。原电池式气体传感器通过检测电流来检测气体的体积分数，市售的检测缺氧的仪器几乎都配有这种传感器，近年来......”。

7、“.....可控电位电解式传感器是通过测量电解时流过的电流来检测气体的体积分数，和原电池式不同的是，需要由外界施加特定电压，除了能检测等气体外，还能检测血液中的氧体积分数。电量式气体传感器是通过被测气体与电解质反应产生的电流来检测气体的体积分数。离子电极式气体传感器出现得较早，通过测量离子极化电流来检测气体的体积分数已电化学式气体传感器主要的优点是检测气体的灵敏度高选择性好。第章家庭防盗报警系统的软件设计主程序流程图图外部中断中断服务子程序流程图图开始初始化读时钟是否等于定时时间发短信系统运行正常,读烟雾传感器开关量读燃起泄漏传感器开关量读红外传感器开关量读布撤防开关量发短信有人行窃,发短信屋内有火灾警情,发短信厨房有燃气泄漏布防撤防外部中断读键值图结论本次设计切实考虑了家庭防盗的需求，针对家庭防盗的主要方面而设计的款新型家庭防盗报警系统贵州贵州大学崔金红，王旭地图算法研究及实现计算机科学,的函数，首先创建个对象，然后取得地理的坐标经纬度。因为经纬度取得的地址可能有多行，所以首先需要判断下是否是多行地址，通过方法进行追加，最后将获取到的地址组合后放到对象中输出......”。

8、“.....它被代码使用并在编译时编入应用程序。支持不同类型的资源文件，包括以及文件。它们在运行的时候被解析，文件根据描述不同有不同的格式。源代码以及文件将资源打包并编译进二进制文件，这种模式能使得资源更快得被加载。字符串也同样被压缩，个位，，读写子程序起始条件建立时间大于钳住总线，准备发数据发送结束条件的时钟信号结束总线将置将置判断应答位，取数据位判断数据位发送发送，时钟线为高，接收数据位读取数据位，将拉低，时间大于进行数据位的处理未够位，再来次，起动总线发送器件从地址无应值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......”。

9、“.....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......”。