（定稿）农场食用菌现代化生产车间建设项目投资申请报告6

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，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。

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号帧位工况二三四表各工况下曲拐平面内弯矩计算结果单位工况二三四表各工况下载荷数据单位工况二三四表曲拐平面的垂直平面内弯矩计算结果单位工况二三四支反力计算求得各支承弯矩后，就可用图所示的模型来计算各个支座的支反力。

图支反力计算模型得到支反力表达式如下式中作用在曲柄销上的径向力作用在曲柄销上的切向力连杆旋转质量曲柄销曲柄臂的总的离心惯性力已知，由公式计算得到各个支座反力，其值如表，表所示。

表各工况下曲拐平面内支座反力计算结果单位工况二三四表各工况下曲拐平面的垂直平面内支座反力计算结果单位工况二三四可见，各支座在曲拐平面内的值比曲拐平面的垂直面内的值大得多。

名义应力的计算应力计算的任务是求出曲拐上曲柄销圆角处的名义应力幅和名义应力的平均值。

由于疲劳破坏总是发生在曲柄臂截面上，扭转疲劳破坏总是发生在轴颈上，因此弯曲和扭转时的名义应力应分别取为曲柄臂中央截面和曲柄销轴颈横截面上的弯曲和扭转应力。

般情况，四缸机是在第二三缸受到最大爆发压力作用时曲轴所受的应力最大，现选择对第三缸曲拐进行名义应力计算曲轴材料，极限强度，对称循环弯曲疲劳极限，对称循环扭转疲劳极限，单拐计算模型见图。

类型及方案选择内燃机中采用曲柄连杆机构的型式很多，按运动学观点可分为三类，即中心曲柄连杆机构偏心曲柄连杆机构和主副连杆式曲柄连杆机构。

中心曲柄连杆机构其特点是气缸中心线通过曲轴的旋转中心，并垂直于曲柄的回转轴线。

这种型式的曲柄连杆机构在内燃机中应用最为广泛。

般的单列式内燃机，采用并列连杆与叉形连杆的形内燃机，以及对置式活塞内燃机的曲柄连杆机构都属于这类。

偏心曲柄连杆机构其特点是气缸中心线垂直于曲轴的回转中心线，但不通过曲轴的回转中心，气缸中心线距离曲轴的回转轴线具有偏移量。

这种曲柄连杆机构可以减小膨胀行程中活塞与气缸壁间的最大侧压力，使活塞在膨胀行程与压缩行程时作用在气缸壁两侧的侧压力大小比较均匀。

主副连杆式曲柄连杆机构其特点是内燃机的列气缸用主连杆，其它各列气缸则用副连杆，这些连杆的下端不是直接接在曲柄销上，而是通过副连杆销装在主连杆的大头上，形成了关节式运动，所以这种机构有时也称为关节曲柄连杆机构。

在关节曲柄连杆机构中，个曲柄可以同时带动几套副连杆和活塞，这种结构可使内燃机长度缩短，结构紧凑，广泛的应用于大功率的坦克和机车用形内燃机。

经过比较，本设计的型式选择为中心曲柄连杆机构。

曲柄连杆机构运动学中心曲柄连杆机构简图如图所示，图中气缸中心线通过曲轴中心，为曲柄，为连杆，为曲柄销中心，为连杆小头孔中心或活塞销中心。

当曲柄按等角速度旋转时，曲柄上任意点都以点为圆心做等速旋转运动，活塞点沿气缸中心线做往复运动，连杆则做复合的平面运动，其大头点与曲柄端相连，做等速的旋转运动，而连杆小头与活塞相连，做往复运动。

在实际分析中，为使问题简单化，般将连杆简化为分别集中于连杆大头和小头的两个集中质量，认为它们分别做旋转和往复运动，这样就不需要对连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，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