【终稿】推动架零件加工工艺规程及加工φ32孔专用夹具设计【CAD图纸全套终稿】

同旪为减低风险，只考虑接入部份混服热门游 戏，幵针对产品迚行小规模癿试验投放，收集运营数据 通过商务层面强大癿人脉关系，引迚联合运营低风险产品 以最低癿代价，获得最好癿产品 体验以突 出产品平台优势，树立品牌 现阶段山寨产品很多，利用我们与业癿团队，创作创新与 业癿产品。

“威胁与优势”应对 游戏平台上线前期，兇内部合作锻炼磨合，抂公司自有产 品接入团队丌断补充新产品，充实平台，满足各类玩 家需求 “劣势”对策 利用团队癿运营经验，针对平台做差异化癿用户体验，提升 平台粘度，快速累积用户尽快研发差异化游戏产品配合平台差异化癿用户牌癿优势，从而取得在本地四川游戏运营癿领导地位 推劢社区化服务增强产品癿凝聚力平台功能增值，差异 化 不成都游戏联盟密切合作，通过政府癿力量从另个层面提 升形象 利用高产研发鉴威胁 百度万等原全国品牌癿竞争 想迚入网页游戏癿其他领域运营平台 可复制性强，运营优势无法长丽 “优势”策略 通过集中丏有针对性癿活劢宣传和推广，快速树立地方 品无用户群 团队仍需磨合 无处理运营突发事件癿经验 缺少款拳头产品 机会 市场需求巨大 网页休闲游戏已为人熟知幵接受 推广费用低廉，收益可观 有成熟癿运营平台可供借分析 优势 雄厚癿资金实力有经验癿运营团队 强大癿研发实力 自主研发癿游戏平台 完品。

方 面重点是选择网页游戏产品，另方面是选择导入癿方式。

核准通过，归档资料。

未经允许，请勿外传！网页游戏产品主要包括成熟产品不新产品。

成熟产品，优点是 经过市场验证癿，证明是可盈利癿受用户欢迎癿，丌需要代理费 戒少量代理费，运营该类产品，将会极大癿减低风险，同旪也能快 速回笼资金缺点则在亍同个产品有多个平台，存在市场竞争。

新 产品，优点在亍新鲜癿丐界观玩法，拥有无可估计癿市场前景， 拥有人无我有独无二癿械工业出版社，.潘泉，张磊，孟晋丽，张洪才.小波滤波方法及应用.北京清华大学出版社，刘佳林，孙旋.基于改进阈值函数小波语音增强方法的研究.软件导刊李从清，孙立新，龙东，李洙梁，戴士杰.小波变换的语音去噪方法.计算机工程与应用，林克.基于小波分析的信号去噪方法研究.计算机与信息技术楼顺天，李博苗.基于，的系统分析与设计信号处理.西安电子科技大学出版社胡昌华，张军波，夏军等.基于的系统分析与设计小波分析.西安电子科技大学出版社，，，.，.何方，朱杰，郁桦，等.种语音信号端点检测方法及其在上的实现.微型电脑应用高瑞华，朱君波，王守觉.种噪声环境下连续语音识别的快速端点检测算法.计算技术与自动化.六指导教师意见指导教师签字年月日七系级教学单位审核意见审查结果通过完善后通过未通过负责人签字年月日附录燕山大学本科毕业设计论文文献综述课题名称语音信号端点检测算法的研究学院系里仁学院电气工程系年级专业检测学生姓名贾钟强指导教师王娜完成日期课题国内外现状从年贝尔实验室最早提出语音端点检测开始，语音端点检测技术已经历了近五十年的发展，产生了数百种方法。

特别是近二十年，由于大多数基于时域特性的端点检测方法在噪声条件下已不能实现可靠的检测，在语音识别语音编码及语音增强等技术发展的推动下，又出现了很多种语音端点检测算法。

例如年，等人提出了种基于联合高斯分布和似然比检验的端点检测算法及其实时实现方法。

等人提出基于滤波分布和自适应门限函数的端点检测算法。

年，等人提出了基于修正最大后验准则的端点检测算法。

等人提出基于多特征和信号决策自适应综合的语音端点检测算法。

潘欣裕等人将变换中的经验模态分解引入端点检测，并提出了基于拟合特征的语音端点检测新方法。

它们主要是采用各种新的特征参数，以提高算法的抗噪声性能。

这些新的特征参数主要有时频参数倒谱系数自相关相似距离信息熵等。

除此之外，还通过将信号的几种特征参数相结合来检测端点。

而对语音端点的判决方式也由原来的单门限和双门限发展到基于模糊逻辑和模式分类的判决。

二主要成果到目前为止，成熟而应用最广的语音端点检测方法是国际电信联盟提出的.标准和欧洲电信标准化协会提出的应用于第三代移动通信系统的标准，这两个标准均采用多参数综合判决的检测方法，在较高信噪比条件下获得了很好的检测效果。

端点检测的研究应用于降噪技术，早期的语音降噪的技术，主要是以模拟的设备为基础的，主要的表现形式为降噪送话器和降噪电路。

降噪送话器，主要产品为动圈式气导送话器骨导送话器和压电陶瓷送话器。

常用驻极体送话器的灵敏度高对于语音的拾取比较敏感，所以在些相对安静且对语音清晰度有定要求的环境下得到广泛的应用，但在噪声的环境下，这种优势就变成了缺点。

随着材料科学的发展，为了解决信源噪声的问题，引入了骨导送话器，其工作原理是将送话器紧贴于发声部位．将发声部位的震动转化为电信号，而噪声信号的振动能量相对比较弱，较难激励送话器，以此达到降噪的目的。

三发展趋势现有端点检测算法对平稳噪声且信噪比较高的情况效果较好，开发能适用于非平稳噪声以及低信噪比的端点检测算法是需要进步研究的方向。

提取人耳听觉特性可以更加有效地区分语音和噪声，从而更加准确地检测语音端点。

因而，融入人耳听觉特征的语音端点检测算法也将是未来主要研究的方向。

预先未知噪声统计信息条件下的语音端点检测算法已经出现，但仍处于萌芽阶段。

虽然预先未知噪声统计信息条件下的端点检测是未来语音端点检测技术的发展方向，但在理论方法和技术参数等方面还有待进步突破。

四存在问题对于强干扰非平稳噪声和快速变化的噪声环境，现有的端点检测算法还不能很好的区分语音段和噪声段，只有信噪比较高时才能取得好的检测效果。

五主要参考文献.王博，郭英，段艳丽，等.基于倒谱特征的语音端点检测算法研究徐望，丁琦，王炳锡.种基于特征空间能量熵的语音信号端点检测算法，通信学报李晔，张仁智，崔慧娟，等.低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法，清华大学学报自然科学版王博，郭英，韩立峰.基于熵函数的语音端点检测算法研究，信号处理林嘉宇，王跃科，黄芝平，等.种新的基于混沌的语音噪声判别方法，通信学报刘鹏，王作英.多模式语音端点检测，清华大学学报自然科学版潘欣裕，赵鹤鸣，陈雪勤，等.基于拟合特征的耳语音端点检测，电子与信息学报刘艳玲，白在频域分别对噪声和语音进行估计，再利用信噪比特征，根据设定的门限值进行语音和非语音的区分，对所有子带的进行融合，形成函数，此算法充分利用频域特征，并减少对噪声的频域能量分布的依赖，当噪声是非固定的时候，该方法也能可靠的执行。

.选题的依据和意义语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段。

如何高效地实现语音传输存储或通过语音实现人机交互，是语音信号处理领域中的重要研究课题。

而语音端点检测是语音分析语音合成语音编码说话人识别中的个重要环节，直接影响到后续工作的准确性。

在实际应用中，首先通常要求对系统的输入信号进行判断，准确地找出语音信号的起始点和终止点，这样才能采集真正的语音数据，减少数据量和运算量，并减少处理时间。

经过几十年的努力，语音信号处理在语音识别语音增强语音编码说话人识别说话人情感识别语音合成等方面取得了巨大的进步，然而，旦这些技术应用在实际环境中，由于环境噪声信道说话人自身因素等方面的影响，性能急剧下降，因为在实际环境中没有完全纯净的语音信号，般都会伴有噪声或其它干扰。

例如，办公室环境下，电脑风扇转动的声音，键盘敲打的声音等都是噪声，而语音信号处理系统的处理对象是有效语音信号，即排除了纯噪声段的语音信号段。

语音端点检测的任务就是判断待处理信号是语音还是非语音，从输入信号中找到语音部分的起止点。

端点检测是语音识别语音增强以及语音编码等中的个重要环节。

二研究的基本内容，拟解决的主要问题.内容在语音识别中，通常是先根据定的端点检测算法，对语音信号中的有声片段和无声片段进行分割，而后再针对有声片段，依据语音的些特征进行识别。

研究表明，即使在安静的环境中，语音识别系统半以上的识别错误来自端点检测器。

因此，作为语音识别系统的第步，端点检测的关键不容忽视，尤其是噪声环境下语音的端点检测，它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行。

.拟解决问题端点检测中所需要运用算法的选择，第是基于距离熵的语音端点检测算法，第二是基于支持向量机的多特征端点检测算法，两种算法都需要深入的研究。

三研究步骤方法及措施输入语音预处理包括滤波，预加重，分帧，加窗等，这里要考虑滤波器参数选择，分帧时帧长长度的选择，加窗窗函数的选择。

预滤波预滤波可以达到两个目标，第，可以抑制输入信号各频域分量中频率超过的所有分量为采样频率，以防止混叠干扰第二，预滤波可抑制电源工频的干扰。

预加重由于语音信号的平均功率受声门激励和口鼻辐射的影响，高频端大约在以上按倍频程跌落，所以当求语音信号频谱时，频率越高相应的成分越小，高频部分的频谱比低频部分难求，因此要对语音信号进行预加重处理。

预预处理确定门限端点检测特征提取加重的中心思想是利用信号特性和噪声特性的差别来有效地对信号进行处理，目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱，以便于频谱分析或声道参数分析。

分帧语音信号从整体来看其特性及表征其本质特征的参数均是随时间变化的，但是它又具有短时平稳特性，在短时间内般为内可以看作是个近似不变的平稳过程。

目前绝大多数的语音信号处理技术均是在短时的基础上对语音信号进行分帧处理，然后分别对每帧提取特征参数段。

加窗对语音信号进行分帧后要进行加窗操作，这是为了避免截断效应。

因为直接分帧相当于对语音信号加了个矩形窗，由于时域相乘对应频域卷积，而矩形窗的旁瓣较大，会因为在时域将信号截断而在频域引起频谱泄漏，即由于频域卷积而使能量泄漏到其它频率处，并且分帧的长度越短这种效应越明显。

要克服这个问题，则要在分帧后对语音信号进行加窗。

特征提取在时域或者频域提取能反映语音本质特征的声学参数，如短时能量，短时过零率等。

特征提取目的是将输入信号转化为特征参数，然后利用特征参数进行语音段与无声段的区分。

特征提取是语音端点检测的关键问题，特征参数选择的好坏直接影响到语音端点检测的准确率的高低。

确定门限语音段最开始的几帧般为无声段，根据无声段的特征值大小确定门限值，般选择较大和较小两个门限值和，很容易被超过，数值较小，对信号变化很敏感，数值较大，语音信号要定的强度才能超过。

端点检测确定门限后就可以进行端点检测，根据门限值来区分有语音段和噪声段，得出检测结果。

四研究工作进度第周毕业设计初期工作第周毕业设计前期阅读文献，收集资料。

确立初步设计方案第周开题考核完成开题报告和文献综述第周毕业设计中期完善设计方案，翻译外文资料，撰写论文初稿第周中期考核第周毕业设计后期完成毕业设计撰