1、“.....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......”。

2、“.....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......”。

3、“.....也进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......”。

4、“.....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，......”。

5、“.....即它对高电平非常敏感信号的二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......”。

6、“.....泄漏的产生主要是矩形窗的边界的突变特性产生的，它的急剧变化将在频域内引入许多高频分量，对应到矩形窗谱中的变化就是旁瓣的最大电平较大且衰减速度较小。泄漏使频谱造成不应有的畸变，给分析结果带来误差。为了抑制泄漏误差，对采样数据用窗函数处理。窗函数作用于信号的过程可以用下式表示式中为加窗前的信号，为加窗后的信号，为窗函数。窗函数的实质是对信号进行加权处理。若窗函数的边界变化较缓慢而渐进于零，则尽管原始信号采样时终端不相同，但与窗函数相乘后也可使其值相差减小而相同，从而减少频谱的泄漏。本文推荐选用海宁窗函数，海宁窗是种余弦窗，其表达式为海宁窗的旁瓣峰值较小，衰减较快，但总泄漏比矩形窗小的多。由于海宁窗比较容易获得，因此是经常使用的窗函数。这种窗函数的特点是只要选取的观测时间是信号周期的整数倍，其频谱在各次整数倍谐波频率处幅值为零，因为各次谐波之间不会发生相互泄漏。即使信号频率作小范围波动，泄漏误差也较小，而且相比其他窗函数计算量较小。同时本文也选取了其他的窗函数作了比较。误差概率分布曲线正态分布曲线当直方图中∞......”。

7、“.....则直方图成为误差概率曲线正态分布曲线。它服从于正态分布。正态分布曲线的方程式为式中为偶然误差称为标准差，是与观测条件有关的个参数。它的大小可以反映观测精度的高低。标准差定义为误差概率曲线叫作偶然误差的理论分布见图误差分布曲线到横坐标轴之间的面积恒等于。图的误差分布曲线是对应着观测条件的，当观测条件不同，其相应的误差分布曲线的形状也随之改变。偶然误差的四个特性特性有限性在定的观测条件下，偶然误差的绝对值不会超过定的限值特性二集中性即绝对值较小的误差比绝对值较大的误差出现的概率大特性三对称性绝对值相等的正误差和负误差出现的概率相同特性四抵偿性当观测次数无限增多时，偶然误差的算术平均值趋近于零。即在数理统计中，式也称偶然误差的数学期望为零，用公式表示不同精度的误差分布曲线如图曲线ⅠⅡ对应着不同观测条件得出的两组误差分布曲线。曲线较陡峭，即分布比较集中，或称离散度较小，因而观测精度较高。曲线较为平缓，即离散度较大，因而观测精度较低。曲线ⅠⅡ对应着不同观测条件得出的两组误差分布曲线。当时，上式是两误差分布曲线的峰值。二基于的后面板框图程序设计具有强大的信号分析与数学运算功能......”。

8、“.....在利用进行编程时，编程的面板被称为程序的后面板，是程序的图形化源代码。它包括函数结构代表前面板上的控制对象和显示对象的端子连线等。当在后面板上用图表和连线写程序的时候，虚拟仪器的用户界面同时在另份面板上生成。这面板被称为虚拟仪器的前面板，用于人机交互的程序图形用户接口，集成了旋钮开关等用户输以把虚拟示波器应用在远程测控技术上。尤其是等专业测控软件的推出，用户可以组建个性能优越的现场测控技术。但是，现场测控系统必须有人干预，在许多条件恶劣有毒危险以及过于偏傅次方计算。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......”。

9、“.....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......”。