1、“.....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，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......”。

2、“.....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，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,帧移为对信号帧加汉明窗对加窗后的信号帧进行变换对各帧语音信号求功率谱根据前帧求取平均噪声功率利用进行噪声估计检测寂静段，进而组合递归平滑，更新噪声谱进行谱减运算......”。

3、“.....计算出语音谱进行变换，得到还原的语音帧根据各个语音帧组合为语音信号对语音信号进行去加重处理，得到最终信号。源程序清单下面是段无噪声纯净的音频，用仿真的源程序代码,干扰。噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的种方法谱减法及其改进算法。该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的音乐噪声，在很大程度上提高语音信号的信噪比。目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。但语音识别系统必须在相对比较安静的环境下运行，然而，在语言信息的采集中难免会有各种噪声的干扰，在较强的噪声背景下，语音识别系统的准确性会受到较大影响，甚至没法正常工作。所以在语波形加噪后信号频谱加噪后信号幅值加噪后信号相位其仿真图如图二所示。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......”。

4、“.....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。设计结果和仿真波形图图二图三图四参考文献程佩青数字信号处理教程清华大学出版社吴镇扬数字信号处理高等教育出版社胡广书数字信号处理导论清华大学出版社易克初田斌付强语音信号处理国防工业出版社刘保柱苏彦华张宏林从入门到精通人民邮电出版社罗军辉罗勇江在数字信号处理中的应用机械工业出版社周辉董正宏数字信号处理基础及实现北京希望电子出版社设计心得体会经过两周的数字信号处理课程设计，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......”。

5、“.....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。所以对个分析帧内得短时平稳过程，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......”。

6、“.....则作用。安全审计是识别与防止网络攻击行为追查网络泄密行为的重要措施之。具体包括两方面的内容，是采用网络监控与入侵防范系统，识别网络各种违规操作与攻击行为，即时响应如报警并进行阻断二是对信息内容的审计，可以防止内部机密或敏感信息的非法泄漏。入侵检测系统依照定的安全策略，通过软硬件，对网络系统的运行状况进行监视，尽可能发现各种攻击企图攻击行为或者攻击结果，以保证网络系统资源的机密性完整性和可用性。建立安全认证体系。我们通过搭建应用安全基础平台建立应用安全认证体系，为用户间提供数字签名电子身份认证等服务，从而有效地防止身份冒认和保证数据的完整性，保证了双方的身份合法性和不可抵赖性。防火墙防火墙主要由服务访问规则验证工具包过滤和应用网关个部分组成，防火墙就是个位于计算机和它所连接的网络之间的软件或硬件。该计算机流入流出的所有网络通信和数据包均要经过此防火墙。在两个网络通讯时执行的种访问控制尺度，它能允许同意的人和数据进入网络，同时将不同意的人和数据拒之门外，最大限度地阻止网络中的黑客来访问我们的网络......”。

7、“.....加强安全管理。安全管理机制为了使我们的系统的安全性更高，除了安全策略，还应制定些安全管理机制，从而形成完整的安全解决方案。确定系统的安全等级和安全管理的范围限制工作人员出入与己无关的区域，限制非工作人员随意进入工作区，要有信息登记对系统的管理实行授权认证机制，严格管理系统的各种密码，并定期调整工作人员的授权制定严格的操作规程，工作人员按照职责分离和多人负责的原则，各负其责，不得超越自己的管理范围制定完备的系统维护制度，对每次的安全维护都要进行详细的记录制定对系统日志分析机制，不管系统是否受到了攻击，是否发生了泄密，都要定期对系统日志进行认真分析制定应急措施，在紧急情况下，各个系统如何尽快恢复，减少损失。此外，还应对管理制度的执行进行监督，包括对管理人员设备任务等方面的监督检查。道名称建筑名称门牌号码房间号码电话号码邮政编码备注信息图片信息等等。采集时包含的内容越丰富，得到的数据应用范围就越广泛，越能满足用户各式各样的需求。即使些信息当前暂未使用，也可能具有潜在的使用价值，避免将来进行重复采集，花费更多的时间与经济成本的类型由于数据内容与属性非常丰富......”。

8、“.....可以将进行分类。目前，国内外都还没有针对数据的正式分类标准颁布实施，因此在实际应用中，对数据的类型，不同数据采集部门或数据生产商有不同的标准。将数据分为类进行采集，包括政府机关科研教育医疗服务商场市场金融机构休闲娱乐文化旅游酒店餐饮环境卫生随着移动互联网和无线通讯技术的发展,以及智能手机操作系统的广泛应用,手持移动设备手机平板电脑等的数量已经远远超过了机的数量。人们越来越热衷于依靠手机来获取服务与分享信息,因此产生了对移动地理信息服务与基于位置服务的更高要求。在软硬件环境的支持和社会需求的值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......”。

9、“.....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，，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，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......”。