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，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傅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号帧设备模式之后秋高气爽，冬季寒冷多雾。 本镇主导风向为东南风和西北风。 水文地质 受气候条件影响，全年降水集中在月份，全年降水 不均，且年际之间变化较大，年均蒸发量是降水量的三倍，以温带大陆性季风气候属于温带 半湿润气候，四季分明，日照充足昼夜温差大。年平均气温 摄氏度，年均降水量为毫米。无霜期 天。年均相对湿度为，年日照时数小时， 春季多风少雨，夏季左岸 米，右岸米。设计警戒水位米，保证水位 米，设计流量为立方米秒。水质差。共产主义渠开挖于 年，全长公里，口宽米左右，渠底比降，保证流 量立方米。 气象 地处中纬度地区，属于地形与地貌 地势西高东低。西部为火龙岗丘陵地。土壤为砾礓土黑粘土东部为卫河平原，土壤为粘土和黄粘土。丘陵平原面 积各占半。 水文 镇域主要河流有卫河共产主义渠。卫河堤顶高程 技术员作技术指导，亩均收入达元。三角特色林果园面积 亩，产品有优质桃李等，进行立体化农业种植，收益可观。龙 岗小米脱毒红薯荆寨萝卜门村高粱目前均已形成规模化种 植。 自然条件 加工的主要原料。目前，已建成 两个万亩以上高效种植园区，主要种植在火龙岗地区的大黄庄 区屯子区裴庄区等区，面积达万余亩查的有关数据和资料 编制原则 按照总体规划，对水资源进行统规划，从 全局利益出发，合理开发利用水资源，首先确保人民生活用水和 雨水污水的排放。 在总体规划指导下，结合该镇经济和社会发展战略目 标，预测镇区用水需求，合理确定供水规模。 充分利用原有供水设施，确保水质水量，结合现有的 排水条件，采用适合当地特点，优选经济合理和技术先进的工艺 方案。 项目建设目标应符合国家有关行业规定和行业标金短缺是本项目存在的最大问题。建设现代化的绒山羊养殖 小区，需要较大的资金投入，仅靠合作社自有资金无法开展项目建 设。带动功能，将促进当地种植业运输业商贸服务行 业的发展，为近千人提供就业机会。通过本项目的示范作用，可带 动周边养殖户进行标准化规模化生产，提高市场竞争力。项目建成 后年需饲料万公斤，可与当地其经济效益生态效益和社会效益均佳，抗风险能力强。 带动作用 本项目以‚公司合作社基地农户‛为基本运作模式，建立绒 山羊养殖绒山羊加工的完整产业链，除可直接提供个就业岗位 外，其相关的产业的发展过程中作用明显，技术力量雄厚， 已形成规模养殖，内部建设条件。因此，项 目的实施是可行的。 风险评估 本项目采用杂交繁育技术，即先进又成熟可靠，投资利润率高， 模式，化 解羊粪水为主的污染源，使污水治理后达到规定的 二级标准，并经环保部门审定，符合国家有关环保要求。 本项目的承建单位是县工作部山羊专业合作社，该 合作社在县绒山羊资源，以此形成产供销体化的完整 产业链，将成为带动方农民致富的农业产业化龙头企业。 本项目将建成安全无公害的生产示范基地，羊粪可以实行堆肥出售，其余粪尿采用粪尿沼气粮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，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傅