1、“.....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......”。

2、“.....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......”。

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......”。

4、“.....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......”。

5、“.....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......”。

6、“.....生物水质净化剂应 第二章项目介绍 生物水质净化剂生物水质净化剂是公司研究人员在水产学院研究成果的基 础上开发出的绿色生物制品，本产品具有相当高的科技含量，它 主要用于集约化水 为全国知名微生态学专家项目技术负责人为水产学院桂远明 教授，主要从事微生态研究工作，她所研制的鱼虾生态制剂荣获农 业部科技进步三等奖。 ，其他人员占。 科研机构情况公司的研发机构是技术项目研发中心，从 事直接研发的人员有名，占员工总数的，同时依托专家组 协助工作。 项目技术负责人基本情况项目技术总顾问是康白教授， ，具有极强的市场开发能 力和管理能力，敬业精神很强。 公司其他人员的情况公司现有人员人，平均年龄 岁，文化程度均为大专以上，其中管理人员人，占员工总数的 ，工程技术人员人，占员工总数的年龄岁，全部为大学文化，其中高级职称者人，中级职称 者人。总经理现年岁，主要经历有服兵役年，年 毕业于吉林大学，曾任四平市铁西区政府秘书，四平市红嘴集团 总经理助理......”。

7、“.....其中生物水质净化剂项目是由 他同水产学院桂远明教授共同开发的，年正式通过农业部 鉴定，并被列入农业部计划。 公司管理层有限公司现有管理人员人，平 均年项目。其中生物水质净化剂项目是由 他同水产学院桂远明教授共同开发的，年正式通过农业部 鉴定，并被列入农业部计划。 公司管理层有限公司现有管理人员人，平 均年龄岁，全部为大学文化，其中高级职称者人，中级职称 者人。总经理现年岁，主要经历有服兵役年，年 毕业于吉林大学，曾任四平市铁西区政府秘书，四平市红嘴集团 总经理助理，自年担任公司总经理，具有极强的市场开发，库存为零变得几乎不可能，加上 中国的模仿能力在全世界是流的，从而些品牌建陶的形象严重斜，大致可分为北部冲积沙漠平原，项目区主要位于塔里木 盆地南缘。 土壤 和田县境内土地的土壤质地可粗分为轻质沙壤 沙质砾质雨，昼夜温差大，极端最高温度，气温 年较差，气温日较差，年日照时数 小时，太阳总辐射千卡平 方厘米，年大于积温，相对湿度， 年平均降雨量，年蒸发量，无霜期达 天 枣灰枣赞皇枣为主的制干品种和冬枣等鲜食品种......”。

8、“.....是世界同纬 度最干旱地区之，气候温暖，日照充足，热量丰富， 干燥少于和田县英阿瓦提乡罕艾日克乡 英艾日克乡 色格孜库勒乡四乡两河玉龙喀什河喀拉喀什河 之间利用滴灌等节水灌溉技术建设万亩红枣 产业基地，主要种植推广适宜本地大面积载培的以骏 况 项目区范围 和田县位于新疆南部，塔克拉玛干大沙漠南缘，南依昆仑山与西藏自治区接壤，东与且末县毗邻，北 入塔克拉玛干大沙漠腹地与阿瓦提县接壤，总面积 万平方公里，人口万人。 项目建设位 在农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......”。

9、“.....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......”。