1、“.....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......”。
2、“.....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......”。
3、“.....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......”。
4、“.....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......”。
5、“.....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......”。
6、“.....通过对车辆行人发出行进或停止的指令,使各同时到达的人车交通流尽可能减少相互干扰,从而提高路口的通行能力,保障路口畅通和安全。十字路口交通信号灯现场示意图如图所示,图交通灯现场示意图南北和东西每个方向各有红绿黄三种信号灯,为确保交通安全,要求如下采用构成十字路口的南北向和东西向交通信号灯的电气控制。系统上电后,交通指挥信号控制系统由由个位转换开关控制。手柄指向左时,接点接通,交通指挥系统开始按常规正常控制功能工作,按照如图所示工作时序周而复始,循环往复工作。手柄指向中间时,接点接通,交通指挥系统南北向绿灯常亮,东西向红灯常亮。手柄指向右时,接点接通,交通指挥系统东西向绿灯常亮,南北向红灯常亮。正常控制时当东西方向允许通行绿灯时,南北方向应禁止通行红灯同样,当南北方向允许通行绿灯时,东西方向应禁止通行红灯。在绿灯信号要切换为红灯信号之前,为提醒司机提前减速并刹车,应有明显的提示信号绿灯闪烁同时黄灯亮。信号灯控制系统启动后应能自动循环动作。信号灯动作的时序图如图所示,它是按信号灯置与置两种状态绘制的,置表示信号灯点亮......”。
7、“.....了解各个控制对象的驱动要求,如驱动电压的等级负载的性质等分析对象的控制要求,确定输入输出接口数量确定所控制参数的精度及类型,如对开关量模拟量的控制用户程序存储器的存储容量等,选择适合的机型及外设,完成硬件结构配置。根据上述硬件选型及工艺要求,绘制控制电路接线图,编制接口功能表。据信号控制要求,分配及其接线如图所示图中用个输出点驱动两个信号灯,如果输出点的输出电流不够,可以用个输出点驱动个信号灯,也可以在输出端增设中间继电器,由中间继器再去驱动信号灯。输入输出输入输出文字符号信号地址说明文字符号信号地址说明交通灯正常工作控制开关东西向绿灯指示线圈得电东西红灯亮,计数器复位。另方面状态转移到,使置同时在下扫描周期自动复位,线圈得电南北绿灯亮。延时后,转移条件闭合,状态从转移到,使置,同时驱动记时,而在下扫描周期自动复位。延时后,转移条件闭合,状态从转移,使置产生接通和断开的时针脉冲信号,从而使南北绿灯闪烁,同时驱动计数器记数,若记数次数未到三次,的常闭触点接通,状态转移到,继续循环共计三次。次数到三,常开触点闭合......”。
8、“.....使置同时在下扫描周期自动复位,线圈得电南北黄灯亮,计数器复位。延时后,回到初始状态进行循环执行。结束语用控制交通信号灯有以下优点高可靠性丰富的接口模块采用模块化结构编程简单易学安装简单,维修方便。在实际生活中,采用控制城市交通指挥信号灯,能根据不同交通道路要求,随时修改控制程序,以改变各信号灯的工作时间和工作状况。与继电器或硬件逻辑电路控制系统相比,控制系统具有更高的可靠性灵活性和经济适用性。参考文献俞国亮原理及应用清华大学出版社,李伟机床电器与西安电子科技大学出版社,台方可编程序控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......”。
9、“.....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......”。
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