1、“.....物理上的频率以为单位，符合入耳听觉特性的频率则以为单位。新的符合人耳的听觉特性的频率分布是按临界频率分布的，临界带宽是划分频率刻度的重要依据。临界带宽的引入是为了描述窄带噪声对纯音的隐蔽效应。个纯音可以被以该纯音的频率为中心频率并且具有定频带宽度的噪声所隐蔽，这种窄带噪声对纯音的隐蔽量当加宽噪声带宽时最初是隐蔽量增大，但超过带宽后就不再增大，这带宽称为临界带宽。因此，频率又称为感知频域，是着眼于入耳听觉机理，依据听觉实验的结果来分析语音的频谱，它比其它语音特征参数更加符合人耳对频率高低的非线性心理感觉。实验发现，在以下，感知能力与频率成线性关系，但在以上时，主观心理感知能力与频率成对数关系，这符合人的听觉系统的频率划分应该在低频上有较高的分辨率，在高频上有较低的分辨率的特点。参数提取参数的提取分为预处理采样量化数字滤波预加重处理加窗和特征提取包含求倒谱。其过程如下图所示图参数提取过程其算法流程为原始语音采样后信号经过预加重分帧加窗等处理，得到每个帧的短时时域信号将后补若干个以形成长为般可取为的序列，再将其进行离散傅立叶变换得到线性频谱。......”。

2、“.....并通过对数能量处理，得到对数频谱。根据前述滤波器的组成，可得到总的传递函数关系式为,将经过离散余弦变换变换到倒频谱域，即得到参数。,式中为三角滤波器个数，为三角滤波器组输出的对数能量，为的阶数，即为所求的参数标准的只反映了语音参数的静态特性，而人耳对语音的动态特征更为敏感，可以用它们的差分参数来描述这种动态特性，通常将组合起作为参数。差分公式为实验仿真结果与分析实验中，对个语音信号样本取其阶的参数，仿真如图所示。横轴是各阶参数，纵轴是各阶参数对应的取值，图中显示的是对个样本进行预处理，分帧，滤波后，求取的前帧参数的情况。由图中可以看出，这几帧的特征参数的曲线在些点上非常的相似，比如第阶时。特征参数相似，在训练和识别时，就越容易将不同类别的参数分成不同的类，有利于识别结果。但是，图中也能看到有些参数并不理想，比如第阶等，参数特征曲线变化较大，如果用这样的参数去训练和识别，并不利于达到好的识别效果。参数提取仿真图论文中，对组不同单词多个语音信号样本进行处理，对每个单词每人发音遍，其中遍用来做训练样本......”。

3、“.....将训练样本预加重滤波，用提取方法用的加权系数。这种能够线性预测分析最早用于语音编码中，因此常被简称为线性预测倒谱分析年，维纳首次提出了线性预测，这名词，并且在年，板仓等人将该技术应用在语音分析和合成中，开辟了语音识别技术的新思路。线性预测分析是从人的发声机理入手，通过对声道的短管级联模型的研究，认为系统的传递函数符合全极点数字滤波器的形式，时刻的信号可以用若干时刻的信号的线性组合来估计。由声学理论可知，除鼻音和摩擦音外，般声道系统可用全极点模型来模拟其中为预测器阶数，为非负实数，用于控制系统输出序列的幅度大小称为逆滤波器，其物理意义是进行反向线性预测。线性预测分析的基本思想是利用语音抽样点之间的相关性，个语音的抽样能用过去若干个语音抽样的线性组合来逼近。在个准则下，使实际语音抽样和线性预测之间的差值最小来确定组预测系数。这个准则通常可以采用最小均方误差准则。那么，语音信号的线性预测是指语音信号的每个抽样值，可以用它过去的若干个抽样值的加权和来表示这个加权系数的确定原则就是使得预测误差的均方值最小。阶线性预测就是根据信号过去的个抽样值......”。

4、“.....在语音识别系统中，系数是线性预测分析的基本参数，很少直接使用系数，而是另种由系数推导出的另种参数线性预测倒谱系数。研究表明，求倒谱可以提高参数的稳定性，它可以将语音产生模型中激励信号与声道响应信号很好的分离。它是利用同态处理法，对语音信号求离散傅立叶变换后取对数，再求反变换就能够得到。实验表明，使用倒谱参数可以提高特征参数的稳定性。倒谱系数倒谱系数的提出是基于人的听觉模型，是音高单位，音高是种主观心理量，是人类听觉系统对声音频率的感觉，近似公式可以表述为根据生理学的研究结果，人耳对不同频率的声波有不同的听觉灵敏度，从到之间的语音信号对语音的清晰度影响最大。低音掩蔽高音容易，反之则难，在低频处的声音掩蔽的临界带宽较高频端要小，当两个频率相近的音调同时发出时，人只能听到个音调，临界带宽就是这样种令人的主观感觉发生突变的带宽边界，刻度是对这临界带宽的度量方法之。据此，人们从低频到高频这段频带内按临界带宽的大小由密到稀安排组带通滤波器对输入信号进行滤波。将每个带通滤波器输出的信号能量作为信号的基本特征。频率对人的听觉系统的生理研究表明，人耳对声音音调的感受并不是线性的......”。

5、“.....人们定义了些新的频率单位。新的频率单位的划分应该考虑到人耳听觉系统的非线性特性，而不同提取它的阶吉林大学吴莉莉,刘益成线性预测及其实现电声技术于明,袁玉倩,董浩,等种基于和的文本相关说话人识别方法计算机应用刘幺和，宋庭新语音识别与控制应用技术北京科学出版社，何强,何英扩展编程北京清华大学出版社张仁志,崔慧娟基于短时能量的语音端点检测算法研究电声技术附录高通滤波器幅频与相频图,高通滤波器的幅频特性频率幅度高通滤波器的相频特性频率角度窗汉明窗时域波形样点数幅度,汉明窗幅频特性归化频率幅度语音预加重用导入波形文件后运行该文件原始语音信号样点数幅度经预加重后的语音信号样点数幅度原始语音信号频谱频率幅度预加重语音信号频谱频率幅度求取短时能量前要先对语音信号进行加窗处理，然后再求取短时能量。程序的调用方法原始语音波形加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点矩形窗加点窗加点窗加点窗加点窗短时平均过零率的求取,巷平均坡度东翼运煤量吨班，运矸量吨班，西翼运煤量吨班，运矸量吨班。二，计算列车中的矿车数。计算下列参数矿车每班运煤量吨班......”。

6、“.....转速对排放的影响较为复杂，因为转速的变化，将引起充气系数点火提前角混合气的形成空燃比等等因素的变化。但是，当增加时，汽油机内的温度升高，利于燃料的燃烧，减低和的排放。但是汽油机怠速时，由于转速低汽油雾化差混合气很浓，和的排放浓度较高同样，随着负荷的增加对污染物排放的影响减小。若在非稳定运转状态下影响污染物的排放主要因素是冷启动加速减速等。冷启动时，汽油机不仅转速及温度低，而且过量空气系数小于，致使汽油机内混合气过浓，从而导致较高浓度的排放加速时，发动机部分负荷迅速增加，使内燃机内的混合气过浓，从而增加了废气的排放量减速时，发动机由于汽车倒拖的过程。在汽油机内，处于怠速状态，即污染物的排放量增加。汽车尾气治理的对策由于汽车运行严重的分散性和流动性,因而也给净化处理技术带来定的限制。除了开发在机内净化技术外,还要大力开发机外净化处理技术。是控制技术,主要是提高燃油的燃烧率,安装防污染处理设备和采取开发新型发动机二是行政管理手段,采取报废更新,淘汰旧车,开发新型的汽车即无污染物排放的机动车,从控制燃料使用标准入手。汽车燃油的改用采用无铅汽油......”。

7、“.....可减少汽油尾气毒性物质的排放量。首先应抓汽车油的改用。以无铅汽油代替四乙基铅汽油。这种汽油是用甲荃树丁醚作渗合剂，它不仅不铅，而且汽车尾气排出的氧化碳氮氧化合物碳氢化合物均会减少。目前，我国为了减少汽车尾气排放量，改善城区大气环境质量，国家规定从年月日起在全国范围内根本上使用含铅汽油。年月日起，市场根本上出售有铅汽油。因有铅汽油中，它加入了种抗爆剂四乙基铅，它具有很高的挥发性，甚至在摄氏度时就开始挥发，而挥发出的铅粉末，以蒸气及烟的动工存在空气中。但铅的污染程度与交通密度每小时通过的车辆数以及汽油中铅的含量有密切关系。虽然我国城市的交通密度比发达国家的密度低，但有铅汽油燃烧带来的铅的污染程度不可忽视。因铅是种蓄积毒物，它通过人的呼吸饮水食物等途径进入人体。对人体的毒性作用是侵蚀造血系统神经系统以及贤脏等。诸如对血管系统生殖系统以及癌症等毒性作用也可能发生。掺入添加剂,改变燃料成分。汽油中掺入以下的甲醇燃料,或者采用含水份的水汽油燃料,都能在定程度上减少或者消除和铅尘的污染效果。选用恰当的润滑添加剂机械摩擦改进剂......”。

8、“.....加入到引擎的机油箱中,可节约发动机燃油左右。采用绿色燃料同样可减少汽车尾气有毒气体排放量。用植物柴油,按照比例掺入到普通柴油中,可供柴油汽车之用。它可大大减少发动机工作时排放的硫化物碳氢化合物氧化碳和烟尘。据美国的俄亥俄州研究所用豆油与甲醇烧碱混合，然后去除其中的甘油，从而可获得大豆些油。用大豆柴油，以∶的比例掺入到普通柴油难问题以及减少大气环境污染。今后现代化的城镇建设，还应考虑自身的循环多功能的结构形式合理设计城市居民的日常生活完全以步代车，汽车只用在城外，城内的风能太阳能循环水等的高件于物理学对频率的描述。物理上的频率以为单位，符合入耳听觉特性的频率则以为单位。新的符合人耳的听觉特性的频率分布是按临界频率分布的，临界带宽是划分频率刻度的重要依据。临界带宽的引入是为了描述窄带噪声对纯音的隐蔽效应。个纯音可以被以该纯音的频率为中心频率并且具有定频带宽度的噪声所隐蔽，这种窄带噪声对纯音的隐蔽量当加宽噪声带宽时最初是隐蔽量增大，但超过带宽后就不再增大，这带宽称为临界带宽。因此，频率又称为感知频域，是着眼于入耳听觉机理，依据听觉实验的结果来分析语音的频谱......”。

9、“.....实验发现，在以下，感知能力与频率成线性关系，但在以上时，主观心理感知能力与频率成对数关系，这符合人的听觉系统的频率划分应该在低频上有较高的分辨率，在高频上有较低的分辨率的特点。参数提取参数的提取分为预处理采样量化数字滤波预加重处理加窗和特征提取包含求倒谱。其过程如下图所示图参数提取过程其算法流程为原始语音采样后信号经过预加重分帧加窗等处理，得到每个帧的短时时域信号将后补若干个以形成长为般可取为的序列，再将其进行离散傅立叶变换得到线性频谱。,将上述线性频谱通过滤波器组得到频谱，并通过对数能量处理，得到对数频谱。根据前述滤波器的组成，可得到总的传递函数关系式为,将经过离散余弦变换变换到倒频谱域，即得到参数。,式中为三角滤波器个数，为三角滤波器组输出的对数能量，为的阶数，即为所求的参数标准的只反映了语音参数的静态特性，而人耳对语音的动态特征更为敏感，可以用它们的差分参数来描述这种动态特性，通常将组合起作为参数。差分公式为实验仿真结果与分析实验中，对个语音信号样本取其阶的参数，仿真如图所示......”。