（定稿）武威金滩农林技术试验场防沙治沙及沙产业开发示范项目投资申请报告7（喜欢就下吧）

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，得到估计出的语音信号功率谱插入相位谱，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。

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，则波形和周期性三角波的波形，其中周期性三角波是用的模块生成的。

图是通过信号，所以数字信号处理系统般输入为模拟信号，模拟信号经过抽样处理得到离散信号，再经量化得到数字信号，输入到数字处理单元经数学处理后输入数字信号变换成输出数字信号，输出数字信号再经过变换和平滑滤波得到模拟信号的输出。

数字控制电源系统般由两部分组成，部分为数字处理器，另部分为被控对象。

数字处理器为离散部分，被控对象为连续部分，或者分别称为数字部分和模拟部分。

若要实现数字处理器对被控对象的控制，首先必须通过处理器内部或外部扩展的功能模块以定的采样频率对系统的模拟输出量进行采样，将该连续信号转化为离散的数字信号，再经过量化后转变为数字量，用于处理器内部的运算。

而模拟控制系统的采样是实时的连续的。

在数据处理上数字处理器对数据的处理是离散化的，数字处理器仅对各离散的采样值进行处理，而连续系统是基于连续信号的。

随着电源功能的逐步完善，数字处理器除了完成控制功能以外，还要能够实现保护显示以及远程监控等各种功能。

随着功能的增多，所需要的处理时间就会相应地增长，因此处理器的核心算法的处理频率受到定的限制，般核心算法的处理频率会小于电源的开关频率，这使得数字控制难以做到实时控制。

此外，为了实现对连续被控对象的控制，处理器内部计算结果的离散化输出必须转化为连续信号。

对于数字控制开关电源系统，数字处理器的输出环节般为内部或外部扩展的功能模块，它具有零阶保持的功能，即在下次输出更新之前始终保持本次输出值。

在第二章中描述了控制算法，其控制器表达式如下所示使用域采样模型可以建立如下的等效模型，使用限幅器限制信号强度不能超过定数值以避免产生过度的反馈信号，使用域延时模块以实现累加的功能。

图表示了控制器的域模型的结构图。

图控制器的域模型由于数字控制系统由数字处理器和控制对象组成，而它们分别属于数字部分和模拟部分，因此要对这两部分分别建立仿真模型，然后再结合在起进行仿真。

模拟部分的建模较为简单，只需用仿真软件中提供的模拟器件搭建好电路即可。

数学控制部分相对复杂些，需要考虑数模接口和数据处理两部分。

其中数模接口分为采样和转换，它们实现了功率部分和控制部分之间的接口。

在对控制系统进行分析时可把采样看成个理想开关与个比例项的串联，它实现了连续域到离散域的转捣，在仿真中可由模数转捣接口来实现。

转换具有零阶保持功能，完成离散域到连续域的转换。

对于数学控制开关电源系统，数模转换常常由数学处理器功能模块代替。

因此可以根据数学处理器内部信号产生机理，将计算得到的控制量与个固定开关频率的三角载波相交截，从而得到驱动信号。

图表示了完整的带有控制部分的升压电路的原理图。

其中采样环节由个模数转接口实现。

电压基准为个域给定信号，以上两者的差值做为误差项。

然后分别由域增益加法器比较器和延时等元件按图连接方法构成整个计算环节。

最后计算的输出分别成个频率为的三角波相交截，产生输出，经进行控制，本例中采样频率设为。

另外，三角波发生器由个域脉冲源来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。

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，得到估计出的语音信号功率谱插入相位谱，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