们应用到实时语音信号系统中去。 端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,直接影响着系统的性能。 本文首先对语 音信号进行简单的时域分析，其次利用双门限算法倒谱算法谱熵算法进行语音端点 检测，并对这几种算法进行端点检测，并进行实验分析。 文中比较各算法检测思路首 先分别用各算法对原始语音信号进行端点检测，并对各算法检测结果进行分析和比较。 其次再对语音信号加噪，对不同信噪 , , , , , , 比值进行端点检测，分析比较各算法在不同信噪比 下的端点检测结果，实验结果表明谱熵算法语音端点检测结果比其他两种方法好。 关键词语音信号处理语音端点检测双门限倒谱谱熵 , , , , , 音部分的能量是最高的，而语音部分又 分成静音段清音段浊音段。 短时能量函数可用来区分清音段和浊音段。 值大的 对应于浊音段，而值小的对应于清音段。 对于高信噪比的语音信号，无语音信号的 噪声能量很小，而有语音信号的能量显著增大到数值，由此可以区分语音信号 的起始点和结束点。 短时过零率 短时过零率表示帧语音信号波形穿过横轴零电平的次数。 过零分析是语音时域 分析中最简单的种。 对于连续语音信号，过零即意味着时域波形通过时间轴而对于离 散信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。 过零率就是样本改变符号的次数。 定 义语音信号的短时过零率为   其中，为符号函数，即  过零率有三类重要应用 第，用于粗略地描述信号的频谱特性，就是用多带滤波器将信号分为若干个通道， 对各通道进行短时平均过零率和短时能量的计算，即可粗略地估计频谱特性。 第二，用于判别清音和浊音有话和无话。 第三，区分清音和浊音，对语音信号进行分析，发现发浊音时，尽管声道有若干个 共振峰，但由于声门波引起谱的高频跌落，所以其语音能量约集中在以下。 而发 清音时，多数能量出现在较高频率上。 高频就意味着高的平均过零率，低频就意味着低 的平均过零率，所以可以认为浊音时具有较低的过零率，而清音时具有较高的过零率。 当然，这种高低仅是相对而言的，并没有精确的数值关系。 本文在软件中实现求语音短时过零率的关键代码为 计算过零率 和短时能量样，短时过零率也是随机参数式  计算和时，首先计算最初帧信号中每帧的短时平均能量或平均幅度， 最大值记为，最小值记为。 本文在计算短时能量之前，先经过个滤波器，高通滤波器，此为预加重滤波器， 目的在于滤除低频干扰，尤其是或的工频干扰，将对于语言识别更为有用 的高频部分的频率进行提升，在计算短时能量之前应用该滤波器，还可以起到消除直流 漂移抑制随机噪声和提升清音部分能量的号分析 短时时域分析 频域分析 第三章语音端点检测算法原理及实验仿真分析 语音端点检测算法原理 基于短时能量和短时过零率的语音端点检测 短时平均能量 短时过零率 基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测原理 双门限语音端点检测实验分析 基于倒谱特征的语音端点检测 倒谱特征 倒谱距离 基于倒谱距离的端点检测算法原理 基于倒谱语音端点检测实验分析 基于谱熵的语音端点检测 谱熵定义 谱熵特征 谱熵语音端点检测原理 谱熵语音端点检测实验分析 算法比较 第四章总结与展望 致谢 参考文献 第章绪论 语音，即语言的声音，是语言符号系统的载体。 它由人的发音器官发出，负载着 定的语言意义，语言依靠语音实现它的社会功能。 语音是人们交流思想和进行社会活动 的最基本手段,因此我们要对语音信号进行处理分析，优化人类通信交流。 语音信号处理 包括语音通信语音增强语音合成语音识别和说话人识别等方面。 语音信号的好坏 语音识别率的高低，都取决于语音信号处理的好坏。 因此，语音信号处理是项非常有 意义的研究课程，而语音端点检测是语音语音信号处理中非常重要的步。 语音端点检测是语音分析合成和识别中的个重要环节，目的是从包含语音的 段信号中找出语音的起始点及结束点，从而只存储和处理有效语音信号。 有效的端点检 测不仅可以减少数据的存和处理时间，而且能排除无声段的噪声干扰。 端点检测的困难 在于无声段或者语音段前后人为 间门限来判别。 当前状态处于语音时，如果两个参数的值下降低到低门限以下，而且总 的记时长度小于最短时间门限，则认为这是段噪音，继续扫描以后的语音数据，否则 就标记好结束端点，并返回。 双门限语音端点检测实验分析 实验环境及参数设置 双门限语音端点检测是在软件环境下进行仿真实验。 文中语音信号样本 编号 毕业设计说明书 题目基于的语音端点 检测研究 院系 专业电子信息工程 学生姓名 学号 指导教师 职称教授 题目类型理论研究实验研究工程设计工程技术研究软件开发 年月日 摘要 语音端点检测是指从段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的 目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别语音增强 语音编码回声抵消等系统中得到广泛应用。 目前端点检测方法大体上可以分成两类，类是基于阈值的方法，该方法根据语音 信号和噪声信号的不同特征，提取每段语音信号的特征，然后把这些特征值与设定的 阈值进行比较，从而达到语音端点检测的目的，该方法原理简单，运算方便，所以被人 们广泛使用，本文主要对基于阀值的方法进行研究。 另类方法是基于模式识别的方法， 需要估计语音信号和噪声信号的模型参数来进行检测。 由于基于模式识别的方法自身复 杂度高，运算量大，因此很难被人效果 故障的原因有冷冻水温度过高或过低影响送风温度的原因有阀门开度表冷器 堵塞以及二次加热量等。 表中诊断参数的正常值的范围为 送风机压差 送风湿度 过滤器压差精品文档世界上，成功的有两种人，种人是傻子，种人是疯子。傻子是会吃亏的人，疯子是会行动 的人, 重庆科技学院 毕业设计论文 题目基于模糊神经网络的中央空调 故障诊断研究 姓名张浩学号 院系电子信息工程专业班级自动化本科级 指导教师常继彬职称讲师 评阅人李正中职称讲师 年月日精品文档世界上，成功的有两种人，种人是傻子，种人是疯子。傻子是会吃亏的人，疯子是会行动 的人, 重庆科技学院 毕业设计论文 题目基于模糊神经网络的中央 空调故障诊断研究 姓名张浩学号 院系电子信息学院专业班级自动化本科级 指导教师职称 评阅人职称 年月日精品文档世界上，成功的有两种人，种人是傻子，种人是疯子。傻子是会吃亏的人，疯子是会行动 的人, 学生毕业设计论文原创性声明 本人以信誉声明所呈交的毕业设计论文是在导师的指导下 进行的设计研究工作及取得的成果，设计论文中引用他她 人的文献数据图件资料均已明确标注出，论文中的结论和结果 为本人独立完成，不包含他人成果及为获得重庆科技学院或其它教育 机构的学位或证书而使用其材料。与我同工作的同志对本设计研 究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 毕业设计论文作者签字 签字日期年月日 精品文档世界上，成功的有两种人，种人是傻子，种人是疯子。傻子是会吃亏的人，疯子是会行动 的人, 重庆科技学院本科生毕业设计论文的算法 神经网络用于中央空调故障诊断 网络的设计 网络的训练 网络的检验 模糊神经网络在中央空调故障诊断中的应用 模糊信息处理的神经网络方法 基本模糊神经元 模糊神经网络模型 基于模糊神经网络故障诊断 模糊神经网络的构造 故障诊断理论模型 网络的训练 网络的检验 基于模糊神经网络的中央空调故障诊断实例 结论与展望精品文档世界上，成功的有两种人，种人是傻子，种人是疯子。傻子是会吃亏的人，疯子是会行动 的人, 致谢 参考文献精品文档世界上，成功的有两种人，种人是傻子，种人是疯子。傻子是会吃亏的人，疯子是会行动 的人, 摘要 随着社会经济的飞速发展，中央空调系统在社会生产生活中起着越来越重要 的作用，中央空调系统的复杂程度也在显著增加，设备维护维修费用明显上升。 由于建筑的复杂性和多样性，也使中央空调系统的故障诊断和处理更加困难。在 传统的设备管理模式中，往往有明显迹象表明设备性能变差时才去确定设备是否 应该检修，或根据规程到了大修期限，才着手组织大修。当中央空调系统个设 备出现故障时，维护人员要迅速确定故障所在并加以排们应用到实时语音信号系统中去。 端点检测在语音识别中占有十分重要的地位,直接影响着系统的性能。 本文首先对语 音信号进行简单的时域分析，其次利用双门限算法倒谱算法谱熵算法进行语音端点 检测，并对这几种算法进行端点检测，并进行实验分析。 文中比较各算法检测思路首 先分别用各算法对原始语音信号进行端点检测，并对各算法检测结果进行分析和比较。 其次再对语音信号加噪，对不同信噪 , , , , , , 比值进行端点检测，分析比较各算法在不同信噪比 下的端点检测结果，实验结果表明谱熵算法语音端点检测结果比其他两种方法好。 关键词语音信号处理语音端点检测双门限倒谱谱熵 , , , , , 音部分的能量是最高的，而语音部分又 分成静音段清音段浊音段。 短时能量函数可用来区分清音段和浊音段。 值大的 对应于浊音段，而值小的对应于清音段。 对于高信噪比的语音信号，无语音信号的 噪声能量很小，而有语音信号的能量显著增大到数值，由此可以区分语音信号 的起始点和结束点。 短时过零率 短时过零率表示帧语音信号波形穿过横轴零电平的次数。 过零分析是语音时域 分析中最简单的种。 对于连续语音信号，过零即意味着时域波形通过时间轴而对于离 散信号，如果相邻的取样值改变符号则称为过零。 过零率就是样本改变符号的次数。 定 义语音信号的短时过零率为   其中，为符号函数，即  过零率有三类重要应用 第，用于粗略地描述信号的频谱特性，就是用多带滤波器将信号分为若干个通道， 对各通道进行短时平均过零率和短时能量的计算，即可粗略地估计频谱特性。 第二，用于判别清音和浊音有话和无话。 第三，区分清音和浊音，对语音信号进行分析，发现发浊音时，尽管声道有若干个 共振峰，但由于声门波引起谱的高频跌落，所以其语音能量约集中在以下。 而发 清音时，多数能量出现在较高频率上。 高频就意味着高的平均过零率，低频就意味着低 的平均过零率，所以可以认为浊音时具有较低的过零率，而清音时具有较高的过零率。 当然，这种高低仅是相对而言的，并没有精确的数值关系。 本文在软件中实现求语音短时过零率的关键代码为 计算过零率 和短时能量样，短时过零率也是随机参数式  计算和时，首先计算最初帧信号中每帧的短时平均能量或平均幅度， 最大值记为，最小值记为。 本文在计算短时能量之前，先经过个滤波器，高通滤波器，此为预加重滤波器， 目的在于滤除低频干扰，尤其是或的工频干扰，将对于语言识别更为有用 的高频部分的频率进行提升，在计算短时能量之前应用该滤波器，还可以起到消除直流 漂移抑制随机噪声和提升清音部分能量的