1、“.....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，首先需计算出的每帧的系数噪声倒谱系数估计值等，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......”。

2、“.....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,计算倒谱距离桂林电子科技大学毕业设计论文第页共页本文在进行端点检测之前，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......”。

3、“.....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。基于倒谱语音端点检测实验分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......”。

4、“.....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......”。

5、“.....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。谱熵的计算方法如下首先通过快速傅立叶变换得到每帧信号的频谱，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......”。

6、“.....下 辖个国有林场，华森公司，个木竹检查站，个森林公安派出所和 个乡镇林业站，林业系统在职职省道三仙线蔡大国 防公路等公路干线贯穿全境，东南部与皖赣铁路相连。全县乡乡通公 路，村村有机耕道，电信网全面覆盖，已形成较为完备的交通与通信 网络。 项目县林业机构基本情况 旌德县林业局其它用地万亩，耕地面积万亩，人均耕地 面积亩。粮食单产公斤亩，粮食总产量万吨，人均占有粮 食公斤。全县国民生产总值亿元，农业总产值亿元，其 中林业产值亿元。 境内交通条件便捷，国道栎甜槠木荷 各类土地面积统计表 社会经济情况统计表 立地条件类型表 技术模型表 经济模型表 投资概算表 多品系造林规划设计小班登记表 中幼林抚育间伐小班登记表 大径材培育小班登记表 附图 杉木速生丰产林营造技术推广示范项目位置图 杉木速生丰产林营造技术推广示范项目布局 项目概要 项目名称杉木速生丰产林营造技术推广示范项目 项目承建单位旌德县林业局 项目第责任人丁士龙 项目技术负责人陈喜友 项目建设地点旌德县 建设内容与规模总规模为亩......”。

7、“.....有定规模的中等质量林分来越高，我们只有按国际标准生产出无公害优质特色羊肉，才能在激烈的市场竞争 中站稳脚跟自古至今群众都有经 商养殖的习惯。建设，推进现代农业产业化进程，增加农民 收入具有重要的意义。 有利于加速农业产业化进程。 在现代农业中，畜牧业越来越成为大农业经济中起主导作用的产 在农民收入中的比重，加大扶持力度，扩大规模 养殖，完善服务体系，扩展产业链条，加快品种改良步伐，增强群众 养羊的积极性，使羊产业真正成为群众增收的主要渠道。 宝丰镇是个人杰地灵，历史悠久的古镇府高度重视畜牧业发展，把羊产业发展纳入了全县农民增 收的重点全部被限制，它在夹具中只有唯的位置，称为完全定位。部分定位工件定位时，并非所有情况下都必须使工件完全定位。在满足加工要求的条件下，少于六个支撑点的定位称为部分定位。在满足加工要求的前提下，采用部分定位可简化定位装置，在生产中应用很多。如工件装夹在电磁吸盘上磨削平面只需限制三个自由度。过定位重复定位几个定位支撑点重复限制个自由度，称为过定位。般情况下，应该避免使用过定位。通常......”。

8、“.....定位不确定可使工件或定位件产生变形，所以在般情况下，过定位是应该避免的。过定位亦可合理应用虽然工件在夹具中定位，通常要避免产生过定位，但是在些条件下，合理地采用过定位，反而可以获得良好的效果。这对刚性弱而精度高的航空仪表类工件更为显著。工件本身刚性和支承刚性的加强，是提高加工质量和生产率的有效措施，生产中常有应用。大家都熟知车削长轴时的安装情况，长轴工件的端装入三爪卡盘中，另端用尾架尖支撑。这就是个过定位的定位方式。只要事先能对工件上诸定位基准和机床夹具有关的形位误差从严控制，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......”。

9、“.....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......”。