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，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......”。

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、“.....西安市老龄人口比例已经超 过了全省全国老龄人会和市社科院联合发 布了西安市年老龄工作调查研究成果，通过组织专 家学者对西安市个区县个行政村和社区采取问卷 调查个案访谈和召开座谈会等形式，对老年人生存养老状 况和居家养老服务进行 从上表可看出，中国老人人口每年都在增加，到 年，岁以上人口将比年增加多万，老年产业市 场需求越来越大。 西安岁以上老年人占总人口的快速步 入老龄化社会 近日，西安市老龄委市老年学学抚养比之后老模式，按照时代的发展创造全新的住区休闲养老理 念，如本项目的温泉养老公寓以别墅形式出现高层养老公 寓更像个大型居住社区，同时配备疗养会所培训中心 菜场超市等，使老年人住在这里就像在家里样有强烈的 归属感并继续向年轻时代样享受丰富多样的社会生活，同 时又可享受了养老院专业护理及全方位的专业服务。此外， 社区式养老亦可提供相对私密空间，为探亲访友子女看护 提供人性化空间。 核准通过，归档资料。 未经允许，请勿外传,环境优越，配套齐全。 社区功能齐备，高端物业。 星级服务，最贴近的优质医护资源，为客户提断加快......”。

7、“.....因时间精力有限，子女 表原煤密度组成密度级 产率灰分累计分选密度 含量浮物沉物 产率灰分产率灰分密度级 煤样质量，灰分 粒度产率灰分累计产率累计灰分 小记 表煤泥粒度组成 煤样质量，灰分 粒度产率灰化厂炼焦煤。 中煤灰分作为动力煤。 原煤可选性 根据委托方提供的原煤资料，入洗原煤粒度组成如表，煤泥粒度如表 ，原煤密度组成如表，可选性曲线如图 表入洗原过厘米的应查明原因，选择正确点使用。散点高程施测采用全站仪，在碎部点采集完后，采集高程点，高程点宏观上要分布均匀，图上每范围内不宜少于个点微观上要注意测量道路交叉口，桥，闸，宅基地等位置高程点，高程点注记取位至厘米。对于民房密集区可采用水准仪加密散点高程。对于碎步点的采集有些比较特殊的情况，如有遇见通视效果不是太好的碎步点，我们若将棱镜举高还看不到，则应该考虑在视野开阔的地方支站，或考虑用米尺量出距离，外加全站仪测出该碎步点的相对位置，从而定出该点的平面位置，这样往往收到事半功倍的效果。当对多点房屋进行采点时，往往会有些拐角会被挡住，同时支站过去测又没多大意义......”。

8、“.....在用钢尺量出此处到拐角的距离并及时标注到草图上。对于些电杆通信杆路灯等地物棱镜无法放置正中，此时采点时应该采用偏心去采对于些直径较大的烟囱广告牌等应该在其外围采集三个点。有时会遇到些家中长期无人在家，工厂长期关门，跑镜员无法进去摆棱镜的情况，此时应在两个测站上对其个拐角进行水平角测量，使用方向交汇的方法交出其拐角点。对于钢尺无法去量距时应用测距仪去测距。此外在采集碎部点的同时要按规定将高程点进行采集，直接在编号前加上个字母以示区别就行了。还有得注意的是，若是在生产中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，......”。