1、“.....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......”。

2、“.....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......”。

3、“.....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......”。

4、“.....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......”。

5、“.....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......”。

6、“.....从而解决些问题，这才是学习的根本目的。而且知识又不是单的，它是互相联系的，学科与学科之间都有着内在的联系。计算机是门非常复杂且庞大的学科，项课题往往需要多项技术才可以完成的。在设计阶段，通过对课题的深入分析与研究，迫使我对技术有了定的了解。在遇到问题时，得到了指导老师与同学的悉心帮助，使我感受到集体的力量是无穷的。参考文献张海藩软件工程导论北京清华大学出版社,李凌网络编程实用教程北京清华大学出版社,张虹软件工程与软件开发工具北京清华大学出版社,罗军舟协议及网络编程技术北京清华大学出版社,张越网络程序设计实例详解北京人民邮电出版社，孙卫琴李洪成与开发技术详解北京电子工业出版社,编程思想北京机械工业出版社,谬勇陈亚辉李新锋高立辉等网络开发北京清华大学出版社，张银鹤刘治国张豪等动态网络开发北京清华大学出版社，邓子云燕锋网络编程北京电子工业出版社，李刚疯狂讲义北京电子工业出版社，获取个人信息失败,删除日志的实现网站用户登录到网站后，每个用户对自己的所发表的日志都拥有删除浏览修改日志的权限。其中删除日志的部分实现代码如下街，旧建筑毁于文革，现大殿左右偏殿及过厅额......”。

7、“..... 甚至还能提高水泥的早期强度。 随着高强高性能混凝土这概念的深入人心，目，博士，工学工商管理硕士，教授级高级工程 师，现任水泥股份有限公司总经理，大学兼职教授硕 士研究生导师，公派到欧洲著名的跨国公司拉法基集团伦敦实验室从 事绿色建材领域的历史，通过不断发 展，现有职工多人，其中大学本科以上学历人，大专学历 人，中专学历人，并且培养出批专业技术人才。这支技术 队伍中，高级职称有人，中级职称人，初级人。公司 技息，单击提交按钮后，注册的页面通过方法，将注册表中的信息，请求发送到名为的使用获取信息的进行处理。中的技术的研援助计划的支 持，配套建设了先进的纯低温余热发电系统，提高了能源综合利用率。 线是年公司经过技改后，建设的条吨天熟料的 干法回转窑生产线。在此基础上，年与线同样规模的条 吨天熟料的干法回转窑生产线线建成投产，使水泥总生产规模达 到万吨年。 核准通过，归档资料。 未经允许，请勿外传,公司生产的牌系列水泥产品有硅酸盐水泥，普通硅 酸盐水泥，复合硅酸盐水泥等通用水泥中热硅酸盐水泥，低热矿渣 硅酸盐水凝土的水化温升......”。

8、“..... 超细工业废渣微粉具有微集料效应微晶核效应等，能够微粉的掺入，能改善了混凝土工作性能，在保持 混凝土坍落度不变的情况下，使混凝土水胶比降低，从而使混凝土的 抗压强度得到提高。 用超细工业废渣微粉作为混凝土的掺合料，可以大大改善 混凝土抗硫渣微粉用 作混凝土的种掺合料是可行的 在配制高强高性能混凝土时，掺入适量的超细工业废渣微 粉可以减小混凝土的坍落度损失，提高坍落 屋均为原有建筑。关帝庙在离同善社东面约多米之 外的下街，旧建筑毁于文革，现大殿左右偏殿及过厅额。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......”。

9、“.....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，......”。