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
万元。为了发挥
安岳柠檬的优势,唐安强热心做大做强柠檬产业,带动家乡果农致
富,进行绿色柠檬生产,创立柠檬知名品牌,做强柠檬营销,出口
柠檬创汇。近年来,唐安强多次荣获安岳县委县政府授予的先了安岳县金大地柠檬专业合作社,任理事长。
唐安强从事销售经营和商品流通多年,积极发展柠檬产业示范
带动作用明显,领导合作社开展工作卓有成效金大地柠檬专业合
作社现有柠檬种植面积达余亩,年产值余绵阳蒋记餐饮公司安岳店绵阳六月雪餐饮公司安岳店等,餐饮行
业经营
年月,创办了安岳县盛兴柠檬种植场,任场长
年月,与柠檬种植户瑜华种养发展有限责任公司思第章总论
味特公司等发起组建
年月至年月,在安岳县双龙塑料厂工作,先后
任销售员销售科长经营厂长
年月至年月,在安岳县普乐科技发展有限公司工
作,任业务经理
年月至今,在安岳县城从事重庆德庄餐饮集团安岳店
利
润
营业
利润
率
净资
产收
益率
投资
报酬
率
资产
负债
率
流动
比率
速动
比率
法人代表基本情况
唐安强,男,岁,大专学历,经济师。财务状况见表。
表近两年合作社财务状况表
年度
单位万元单位
资产
总额
固定
资产
流动
资产
负债
总建设是带动区域经济发展的需要
项目建设是适应市场需求变化的需要
农业产业化,是中国农业现代化的必由之路
第三章建设条件
项目区概况
建设地点选择
自然条件
社会经济状况
本行业及关联产业发展现状
项目建设条件优劣势分析
项目建设条件
主要障碍因素及解决方案
第四章市场分析与销售方案
市场分析
项目产品市场供求现状及前景分析
项目产品的市场竞争优势分析营销策略方案模式
市场风险分析
项目产资源,大力调整职业技术院校农业广播学校技工学校
的办学方向,按照市场就业需求设置专业,重点面快构建自治区地州市县市和乡镇四级
培训网络有力支撑,各类教育培训资源互为补充,与市场就业需求有
效对接,符合农村实际的农民职业技能培训体系。要加紧研究制定全区农民职业技能培训体系建设规划,进年月日,自治区党委自治区人民政府关于促进农
民收入持续快速增长若干问题的意见中提出大规模开展农民职业技
能培训,提高农民增收能力。进步完善培训体系。以政府为主导,
推动社会力量积极参与,加技能,为实现户转移个农牧民,富裕家
时将的目标奠定良好基础对拟向非农产业和城镇转移的劳动力开展引导
性培训,并对其中万农民工开展职业技能培训,增强农村富余劳
动力转移就业的能力。
转移到三产
的比例维持在。务工时间在个月以上的比例由目前的提
高到,在区外务工人员比例由目前的提高到。劳务培
训目标是年期间,力争有富余劳动力的农户至少有
人掌握项外出务工收入亿元,人均劳务收入达到元,年均增长
元人均劳务收入在农牧民人均纯收入中的比重达到。劳务
输出目标是,农村富余劳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
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