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次方计算。为此，定义短时相关的资料，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，也进入了图书馆的电子资源各个网站，看到了关于谱减法的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、“.....更加剧了畜禽粪直接还田的难 度，致使在广大农村肥料施用由畜禽肥为主转变为化肥占主导地位，这 不仅使土壤板结，土质逐年下降，而且也使畜禽粪由宝变为废弃物，失 禽粪便产生和环境污染，已成为我县农村面源污染的主要 来源。 种植业方面 年代以后，因化肥具有便于贮运施用简单见效快的优点，加 上畜禽养殖特点的演变和务农劳动力的转移，特别是畜禽粪含水量大是畜禽粪便污染环境相当严重。由于畜禽养殖场基本没有综合利用和污水治理设施，畜禽粪便及污水任意排放现象普遍。大量畜禽粪便 及污水未经处理直接进入水体，加剧了河流的富营养化，造成了严重的 环境污染。畜之和，而 在我县显得更为突出。随着我县工程的实施，畜禽产业将得到快速 的发展，畜禽总量将急剧增加，畜禽粪便的排放量将快素增长，如果不 采取有效措施，将对我是环境治理造成很大的压力。 二总局对全国个规模化畜禽 养殖集中的省市调查显示，我国年畜禽粪便产生量约为亿吨， 是工业固体废物的倍数，畜禽粪便中含有大量的有机污染物，仅 项就达万吨，已远远超过工业和生活污水污染物的的集中经 营饲养头数多分布在城市郊区或集镇区......”。

7、“.....导致畜禽养殖污染呈现总量增加程度加剧和 范围扩大的趋势。 是畜禽粪便产生量很大。据国家环保总的集中经 营饲养头数多分布在城市郊区或集镇区。由于养殖规模养殖方式 和分布区域发生了变化，导致畜禽养殖污染呈现总量增加程度加剧和 范围扩大的趋势。 是畜禽粪便产生量很大。据国家环保总局对全国个规模化畜禽 养殖集中的省市调查显示，我国年畜禽粪便产生量约为亿吨， 是工业固体废物的倍数，畜禽粪便中含有大量的有机污染物，仅 项就达万吨，已远远超过工业和生活污水污染物的之和，而 在我县显得更为突出。随着我县工程的实施，畜用应用等各用这特点，可以改善许多现有的识别过程。先进的 系统还具备阅读器同时识别多个邻近在起的电子标签。 的基本原理 作为大众可理解的的概念可归结为如图动识别系统中仍然保留着通过专用的编程器以电连接触的方式 向电子标签中写入信息的方式。 系统中的电子标签和阅读器，可以非接触的方式实现标 签与阅读器之间的信息交换读取或写入，这就是 备般称其为标签信息编程器。编程器的概念随着技术的发 展已逐渐被淘汰......”。

8、“.....在些专用的系统中，如铁路车号 自又写的读写器。 系统包含的标签称为电子标签，包含的阅读器称为电子 标签阅读器或电子标签读写器取决于是否具有写标签的功能。 完全独立的只有向标签中写入信息功能通常为电连接触式的设 阅读 器的基本功能都是相同的，即以无接触的方式通过读而获取上述标 签中的数据信息。有的时候，这样的阅读器还具有以无接触的方式 向标签中写入新的数据信息的作用。基于这点，也有将阅读器称 为又读利用这特点，可将这样的标签用于区别不同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......”。

9、“.....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......”。