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写论文第周论文评审第周论文答辩五主要参考文献赵力语音信号处理北京机械工业出版社，易克初语音信号处理北京国防工业出版社，王炳锡，屈丹，彭煊实用语音识别基础北京国防工业出版社，雷静语音识别技术的研究及基本实现武汉武汉理工大学，张雄伟，陈亮，杨吉斌现代语音处理技术及应用北京机械工业出版社，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,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,,,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,又点对变形抗力的影响。本设计，它的适用范围，含。其公式为。其中外摩擦对单位压力的影响系数粘性系数平均变形速度考虑变形速度对单位压力的影响金属变形力。可以根据以下经验公式确定和ε的值。。同时还给出了计算和η的经验公式。,。其中，轧件进出轧辊的高度轧辊的工作半径摩擦系数的百分含量决定于轧制速度的系数。在本设计中取，，如表所示。辽宁科技大学本科生毕业设计论文第页表的取值情况接触面积的水平投影为。轧件进轧辊的宽度轧件出轧辊的宽度。由以上得到总的轧制压力。当由圆轧成椭圆时当由椭圆轧成圆时。这里的指的是进入圆轧孔前扁椭圆轧件的高度轧前，轧后轧件断面积。具体计算由计算机进行，计算结果如下表所示。表轧制力分配表机架号摩擦系数温度金属变形抗力粘性系数η总的轧制压力粗轧机组中轧机组精轧轧制速度辽宁科技大学本科生毕业设计论文第页机组咬入能力校核咬入条件依靠回转的轧辊与轧件之间的摩擦力，轧辊将轧件拖入轧辊之间的现象称为咬入。为使轧件进入轧辊之间实现塑性变形，轧辊对轧件必须有与轧制方向相同的水平作用力。既然轧辊咬入轧件建立起轧制过程是靠摩擦力的作用，那么摩擦系数的大小必然决定着可能的最大变形程度，这点对于粗轧机能力的发挥和建成可靠的轧制过程是很重要的。咬入能力为了判断轧件能否正常咬入，我们引入了摩擦角和咬入角，有如下判断情况不能实现自然咬入平衡状态可以实现自然咬入。由公式得。由可以算出。其中压下轧辊工作直径。线材轧机的各架咬入条件受很多因素影响，但主要的因素还是摩擦条件，在本设计中，用上面的公式计算，得到所有的和结果如下表所示。辽宁科技大学本科生毕业设计论文第页表与的数值机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写论文第周论文评审第周论文答辩五主要参考文献赵力语音信号处理北京机械工业出版社，易克初语音信号处理北京国防工业出版社，王炳锡，屈丹，彭煊实用语音识别基础北京国防工业出版社，雷静语音识别技术的研究及基本实现武汉武汉理工大学，张雄伟，陈亮，杨吉斌现代语音处理技术及应用北京机械工业出版社，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,