（定稿）成立科学城出租车队资金申请报告2（喜欢就下吧）

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号帧。

光盘上的安装程序程序会自动运即为选择强弱洗得两个按钮，由它们控制的是寄存器和，通过储存不同的设定值用于后期的调用，来处理强弱洗选择问题。

附录程序清单致谢随着毕业日子的将近，我的毕业论文也接近了尾声。

经过几周的奋战我的论文终于完成了。

在没有做毕业论文以前觉得课程设计只是对这几年来所学知识的单纯总结，但是通过这次做毕业论文发现自己的看法有点太片面。

毕业设计设计不仅是对前面所学知识的种检验，而且也是对自己能力的种提高。

通过这次毕业论文使我明白了自己原来知识还比较欠缺。

自己要学习的东西还太多，以前老是觉得自己什么东西都会，什么东西都懂，有点眼高手低。

通过这次毕业论文，我才明白学习是个长期积累的过程，在以后的工作生活中都应该不断的学习，努力提高自己知识和综合素质。

在这次毕业论文中也使我们的同学关系更进步了，同学之间互相帮助，有什么不懂的大家在起商量，不同的看法对我们更好的理解知识有很大帮助，所以在这里非常感谢帮助我的同学。

开始感觉开头非常困难，不知道如何入手，但做完时有种如释重负的感觉。

此外，还得出个结论知识必须通过应用才能实现其价值，有些东西以为学会了，但真正到用的时候才发现不是闹着玩的，所以我认为只有到真正会用的时候才是真正懂了，要达到学以致用。

在此要感谢我的指导老师赵对我的悉心照顾，感谢他给我带来的帮助。

在制作过程中，通过查阅大量有关资料，与同学交流经验和自学，并向老师请教等方式，使自己学到了不少知识，也经历了不少艰辛，但收获同样巨大。

不仅如此，在整个设计中我也懂得了许多东西，也培养了我独立工作的能力，树立了对自己工作能力的信心，相信会对今后的学习工作生活有非常重要的影响。

而且大大提高了动手的能力，使我充分体会到了在创造过程中探索的艰难和成功时的喜悦。

虽然这个设计做的也不算太好，但是在设计过程中所学到的东西是这次课程设计中最大的收获和财富，使我终身受益。

参考文献廖常初可编程序控制器应用技术第四版重庆大学出版社，蒋金周全自动洗衣机的智能控制机电体化吴存宏浅谈在全自动洗衣机中运用家用电器科技，谢克明夏路易可编程控制器原理与程序设计电子工业出版社自动化网论坛全自动洗衣机控制石秋洁变频器应用基础机械工业出版社，田淑珍可编程控制器原理及应用机械工业出版社，周元电机与电气控制机械工业出版社启动组态王按照安装过程向导进行安装即可。

型图程序设计程序流程图图程序流程图梯形图重点程序段落分析图图如图所示程序段落，和是从组们的开合直接由可编程序控制器输出的离散信号控制。

即当洗衣机处在洗涤过程要求正转时，正转控制组闭和，反转及脱水控制组断开，三相电源按照原始顺序接入，电源由变频器控制频率后给电动机供电，此时电动机正转且速度为预定数值当洗衣机处在洗涤过程要求反转时，反转控制组闭和，正转及脱水控制组断开，此时，三相电源中的两相已被继电器互换相接，由于三相异步电动机改变任意两相电磁力矩相反，电源再由变频器控制频率后给电动机供电，此时电动机反转且速度为预定数值当洗衣机处在脱水过程要求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