单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。 单通道语音增强问题定义主要包括两个方面：
不包括：
单通道语音增强传统的方法是滤波和统计信号处理，比如WebRTC的噪声抑制模块就是用维纳滤波。 这些传统的方法基本都在 《语音增强--理论与实践》一书中有详细讲解。
近几年机器学习方法兴起，也逐渐成为语音增强的主要研究方向，各种新型神经网络的方法都被尝试用在语音增强领域。这些新方法主要看近几年的InterSpeech会议、ICASSP会议和IEEE的期刊。
下面先对单通道语音增强号的基本处理步骤做个简单介绍。
假设麦克风采集到的带噪语音序列为 ，并且噪声都是加性噪声。则带噪语音序列为无噪语音序列与噪声序列的和。 原始语音信号与噪声均可视为随机信号。
语音信号的处理一般都在频域，需要对带噪信号 进行分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）后，得到每一帧的频域信号，其中X，Y，D分别是干净语音、带噪信号和噪声的频域信号。
语音增强的目标是对实际信号 的幅度和相位进行估计。但是因为相位不易估计、而且研究表明相位对去噪效果影响比较小\cite{wang1982unimportance}，所以大部分方法都只对幅度谱进行增强，而相位则沿用带噪信号的相位。
换句话说，语音增强就是要找出一个频域的实函数 , 并且将这个函数与带噪信号相乘，得到干净语音的估计。这个实函数称作抑制增益(Suppression Gain)。
下面是单通道语音增强系统主要步骤的示意图，系统目标就是估计抑制增益，而抑制增益依赖于两个核心步骤：语音检测VAD和噪声估计模块。只有准确估计噪声谱 ，才有可能准确估计抑制增益。 详细的VAD和噪声估计方法不在这篇文章里面详述，具体可以看参考文献。 一种简单的想法是先估计出VAD，如过判断此帧没有语音，则更新噪声谱，否则就沿用上一帧的噪声谱。
综上，语音增强的典型流程就是： 1 对带噪语音y[n]分帧， 每一帧进行DFT得到 。 2 利用 进行VAD检测和噪声估计。 3 计算抑制增益 。 4 抑制增益 与带噪信号谱相乘，得到纯净语音谱 5 对 进行IDFT,得到纯净语音序列的估计 。
噪声估计模块可以估计噪声功率，也可以估计信噪比，避免信号幅度变化带来的误差。 定义后验信噪比为，带噪语音与噪声功率之比：
定义先验信噪比，为纯净语音与噪声功率之比：
谱减法是最直观的去噪声思想，就是带噪信号减去噪声的频谱，就等于干净信号的频谱。估计信号频谱的表达式如下，其中 应是噪声估计模块得到的噪声频谱。
假设语音信号与噪声不相关，于是得到估计的信号功率谱是测量信号功率谱减去估计的噪声功率谱。
因此抑制增益函数即为：
维纳滤波的思想也很直接，就是将带噪信号经过线性滤波器变换来逼近原信号，并求均方误差最小时的线性滤波器参数。维纳滤波语音增强的目标就是寻找系数为实数的线性滤波器，使得滤波偶信号与原干净语音信号之间的均方误差最小。这是一个优化问题，目标是求使得均方误差最小的参数
Gain用先验信噪比表示
见博文 《单通道语音增强之统计信号模型》 。
待补充。
话音激活检测(Voice Activity Detection, VAD) 将语音帧二分为“纯噪声”和“语音噪声混合”两类。 说话人静音、停顿都会出现多帧的纯噪声，对这些帧无需估计语音信号，而可以用来估计噪声功率。 语音帧经过VAD分类后，进行不同的处理:
：不含语音帧，更新噪声功率估计和Gain, 进行抑制；
：包含语音帧，沿用上一帧的噪声功率和Gain，进行抑制。
语音存在概率SPP(Speech Presence Probability，SPP) 跟VAD作二分类不同，利用统计模型对每一帧估计出一个取值在[0,1]的语音存在概率，也就是一种soft-VAD。 SPP通常跟统计信号模型结合起来估计最终的Gain。
一种估计SPP的方法是根据测量信号 估计每个频点的语音存在的后验概率，也就是 。
根据贝叶斯公式：
定义语音不存在的先验概率 为 , 语音存在的先验概率 为 。假设噪声与语音信号为零均值复高斯分布。最终可以得到SPP计算公式：
其中为 为条件信噪比，有 及 。
语音不存在的先验概率 可以采用经验值，如0.5，或者进行累加平均， 也可以参考《语音增强—理论与实践》中更复杂的算法。
最小值跟踪发的思想是，噪声能量比较平稳， 带语音的片段能量总是大于纯噪声段。 对于每个频点，跟踪一段时间内最低的功率，那就是纯噪声的功率。
为了使功率估计更稳定，通常要对功率谱进行平滑处理：
然后寻找当前第 帧的最低功率 。简单的方法是直接比较前 帧的功率，得到最小值，计算速度较慢。 还有一种方法是对 进行非线性平滑，公式如下。
参数需要调优，可以参考文献中提供的取值： 、 、 。
这种估计方法的思路是，噪声的能量变化比语音稳定，因此按频点统计一段时间内的能量直方图，每个频点出现频次最高的能量值就是噪声的能量。 主要包括以下几个步骤：
1.计算当前帧的功率谱
2.计算当前帧前连续D帧功率谱密度直方图，选择每个频点k的频次最高的功率值
3.滑动平均，更新噪声功率谱密度
当前帧的SNR很低，或者语音出现概率很低时，意味着当前信号功率很接近噪声功率，我们可以用当前帧的功率谱与前一帧估计的噪声功率进行加权平均，从而更新噪声功率谱。这就是递归平均法，通用的公式是：
算法的核心变成了计算参数 ，研究者提出了不同的方法，比如可以根据后验信噪比 计算参数：
用 和 分别代表当前帧包含语音和不包含语音，从概率论的角度，当前帧的噪声功率期望值为：
其中，当前帧不存在语音时，噪声功率就是信号功率，所以 。当前帧存在语音时，可以用前一帧估计的噪声功率来近似, 。噪声的递归平均算法转化为求当前帧每个频点的语音存在/不存在概率问题：
比照递归平均的通用公式，也就是 。 使用前一节介绍的语音存在概率SPP计算方法求 即可。
MCRA是一种将最小值跟踪与基于语音概率的递归平均结合起来的算法,核心思想是用当前帧功率谱平滑后与局部最小功率谱密度之比来估计语音概率。
以某阈值 对语音概率 进行二元估计
语音概率也可以进行平滑：
另外，如果将语音不存在是的噪声估计也做滑动平均，也就是
可以得到最终的噪声概率估计公式：
后验信噪比的估计比较直接，就是带噪信号功率与估计噪声功率之比： 。然后 。
先验信噪比是纯净信号功率与噪声功率之比，无法直接得知，需要更进一步估计。一种方法是简单谱减法，从功率角度 。 因此
更精确的方法是判决引导法（Decision-directed approach）， 滑动平均
参考文献
[1] P. C. Loizou, Speech enhancement: theory and practice. CRC press, 2007.
洗衣液配方分析方法如下：1、洗衣液成分分析项目：成分分析、气味检测、泡沫检测、稳定性检测、质量检测、活性物检测、荧光剂检测、含磷量、重金属检测、增白剂检测、液位检测、去污能力、有害物质检测等。2、洗衣液成分分析标准：SN/T4947-2017洗涤用品中5类荧光增白剂的测定，GB/T15818-2018表面活性剂生物降解度试验方法，GB/T6368表面活性剂水溶液pH值的测定电位法，GB/T13173.1-1991洗涤剂样品分样方法，QB/T1224-2007衣料用液体洗涤剂，GB/T13174-2003衣料用洗涤剂去污力及抗污渍再沉积能力的测定。
检测评定中，洗衣液活性物的占比以2012年11月实施的QB/T 1224-2012行业标准规定的普通型和浓缩型洗衣液产品指标分别进行判定，洗衣粉活性物的占比以GB/T 13171.1-2009国家标准规定的HL-B型（含磷浓缩型）或GB/T 13171.2-2009国家标准规定的WL-B型（无磷浓缩型）指标进行检测和判定，在所检指标中如果有一项或一项以上指标不符合判定标准要求时，就判定该产品“不符合”。
洗涤剂中总活性物含量直接关系着洗衣液的去污能力，也可反映出洗涤剂的成本情况及质量水平。一般来讲，总活性物含量越高的洗涤剂，去污效果越好，价格相对较高。
依据标准
GB/T 13173-2021 表面活性剂 洗涤剂实验方法
洗衣液检测总活性物含量的实验原理
用乙醇萃取试样，过滤分离，定量乙醇溶解物及乙醇溶解物中的氯化钠，产品中总活性物含量用乙醇溶解物含量减去乙醇溶解物中的蚕化钠含量算得。需要在总活性物含量中扣除水助溶剂时，可用三氯甲烷进一步萃取定量后的乙醇溶解物，然后扣除三氯甲烷不溶物而算得。
洗衣液检测机构
中科检测
由于洗衣液产品没有强制性国家标准，某些企业在制定企业标准中，降低了总活性物含量和去污力的要求。
目前市面上一些洗衣液产品虽然参照其企业标准判定为合格产品，但其总活性物含量偏低，去污力远不如执行行业推荐标准的合格产品。这就是市场上消费者购买到的洗衣液去污性能参差不齐的原因。这些执行标准低去污力低的洗衣液，一般情况下价格都非常便宜。
消费者在选购和使用洗衣液时，要尽量在正规商超或大型电商平台选择常见的知名品牌产品，瓶体光洁整齐，商标图案印刷清晰，标识明确，包括使用说明、执行标准、净含量、限用日期或生产日期等等，标注应当齐全。为保证洗衣效果，谨慎购买价格明显偏低的产品。
雨果洗化科技专业解答如下：1：洗洁精活性物含量的计算公式举例回答：比如用直链烷基苯磺酸、AES、6501、K12等原料。磺酸含量一般是96.5%；AES一般是70%；6501虽然里面有甘油、酯类等成分，但都可以算作活性物，一般水分含量1%以下的就可以算作99%；K12粉状的一半都在93%以上。所以活性物可以这样算：活性物（%）=[磺酸量*96.5+AES量*70+6501量*99+K12量*93]/100比如如下配方：AES 10% 磺酸 8% 6501 2% K12 2% 氢氧化钠 --食盐 -- 香精防腐剂--活性物百分比为：（10*70+8*96.5+2*99+2*93）/100=18.56 %说明达到国标并超过国家标准规定的活性物了。其他的表面活性剂同样按照此方法计算，尿素、片碱、食盐等成分不属于活性物。国家标准 《GB 9985-2000 手洗餐具用洗涤剂测定洗涤剂》活性物含量是如下方法测定的：三氯甲烷能够溶解所有表面活性剂而不溶解无机盐，样品干燥脱水后，用三氯甲烷反复萃取，收集萃取物，驱除三氯甲烷，烘干，称量。但是洗涤剂中含有尿素也能部分被溶解，因此必须用定量的溶解物测定尿素的含量，并予以扣除方为活性物的含量。2：洗洁精活性物测试时需要用到的设备吸滤瓶或抽滤器 250ml 1000ml古氏坩锅 25-- 30ml 需铺石棉滤层烘箱 温度能控制在105±2烧杯 250ml干燥器；内盛变色硅胶或其它干燥剂恒温水加热设备：能控制水温在50度和沸腾两种量筒：100ml玻璃坩埚：孔径16-30， 约30ml3；活性物测试时用到的试剂95%乙醇无水乙醇氢氧化钠硝酸银酚酞铬酸钾硝酸三氯甲烷蒸馏水
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
语音识别技术概述
作者：刘钰 马艳丽 董蓓蓓
摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的 发展 前景和应用。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,2007.2:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,2005.2:19-20
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界,2006.2 (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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更为准确地提取出有用的语音信号
function是要放在m文件里的，而且文件名只能用该函数名来命名，不能直接在命令行运行
是要这个嘛：
应该重点写，由于对艾滋病的传播的不了解，造成疏远或隔离了HIV感染者，这种不必要的心理恐慌。
自己去搜 蒋岩
据初步统计，性艾中心成立以来，以第一作者发表的论文共计649篇（统计截至2008年11月，其中在国内公开杂志发表论文487篇，在国外杂志其中包括《科学》、《自然》、《柳叶刀》等国际知名发表162篇），出版专著26部，其中： 作为第一作者单位全年共发表论文共31篇，其中有5篇发表在国际杂志上，26篇在国内公开杂志上。“云南省瑞丽市等地HIV感染流行因素和艾滋病传播特点的研究”获得卫生部科技进步二等奖。 作为第一作者单位全年共在国际公开杂志上发表论文26篇，国内公开杂志发表论文近20篇。“全国范围艾滋病毒分子流行病学调查研究”获卫生部科技进步三等奖著作：《艾滋病流行与控制》 吴尊友主编 作为第一作者单位全年共在国外公开杂志上发表论文14篇，国内杂志上发表论文39篇， 十三届国际艾滋病大会口头交流论文2篇，书面交流论文摘要5篇。翻译出版《艾滋病病毒与艾滋病的发病机制》和《2000—2001年HIV感染的医学处理》。由临床病毒学室主要完成的《抗艾滋病药物治疗、护理、培训指南》出版。 作为第一作者单位全年共发表论文52篇。获奖及专利申请情况：“SARS病毒核酸扩增（HIV）荧光检测试剂盒”获新药证书“跨膜型和分泌型HIV Gag抗原编码基因及包含其的艾滋病疫苗”获得专利 出版著作13部，作为第一作者单位全年共发表中文论文90篇，英文论文37篇，发表在《SCIENCE》杂志2篇，《AIDS》杂志2篇。“我国HIV毒株的基因变异和流行特征研究”项目通过中华医学奖评审，并荣获一等奖。 “全国主要HIV毒株的基因变异和流行特征研究及数据库建立”获国家科技进步奖二等奖、“HIV感染诊断的替代检测策略”获中华预防医学科技奖三等奖。作为第一作者单位全年共发表中文科技论文88篇，英文科技论文48篇，其中在《Lancet》上发表论文一篇。首次在国际影响较大的英文杂志《AIDS》上出版中国专刊1期。 中心共发表第一作者单位论文135篇，其中英文72篇，SCI文章69篇（N Engl J Med 1篇，PLoS Medicine 1篇；Clin infect Dis AIDS 1篇）；参编或主编专著3篇；获得专利一项。
曹操是《三国演义》这部我国优秀的长篇古典小说的代表之作。在这部作品里作者塑造了一批典型而艺术的人物形象。同其他几部古典名著相比，在作者的笔下，这些人物形象是在历史上真实存在的人物。今天我们想讨论的是《三国演义》中争议比较多的一个人物，曹操。曹操在性格上的繁复、能力的全面、正邪的杂揉等诸方面，显出其最难被人盖棺论定的丰富和庞杂。我们努力从历史的和艺术的角度去重新解读曹操。既定的历史对曹操的评价如下：曹操，即魏武帝。曹操，即魏武帝。字孟德。沛国谯（今安徽毫县）人。三国时著名的政治家、军事家曹操在镇压黄巾起义中，逐步扩充了自己的军事力量。官渡之战大破元绍后，逐渐统一了中国北部，建安十三年（208年），进位为丞相，率军二十余万南下，展开了历史上有名的赤壁之战，被孙权和刘备联军击败。建安二十一年（216年）封魏王。曹操生前在北方田，兴修水利，解决了军粮缺乏的问题，对农业生产的恢复有一定的作用；用人唯才，打破世俗门弟观念，罗致地主阶级中下人物，抑制豪强，加强集权。在所统治的地区内，社会经济得到恢复和发展。他精兵法，著《孙子略解》、《兵法接要》等书。曹操不仅在政治、经济、军事上表现了杰出的才能，在文学上也有很高的成就。 从上面这段对曹操生平史料的简单介绍，我们可以看见历史上真实的曹操是作为一个正面人物存在的，但是现在呈现在这里的还仅仅是客观的介绍。作者在写作《三国演义》的时候，曹操在历史上的面目发生了改变。这种改变有作者个人写作的艺术倾向，但是在作者进行加工的同时无意之间把曹操的人格复杂化了，在曹操的身上，我们能看见三国那个动荡的特殊的历史环境在曹操这个人物身上的折射。我们不着重来讨论这个问题，主要来看一下经过艺术加工后的人物形象所具有的人格特征及进行简单分析。 接上论曹操性格 1 超人的领袖才能 我们先来看一下《三国演义》的第一回： 汝南许邵，有知人之名。操往见之，问曰：“我何如人？”邵不答。又问，邵曰：“子治世之能臣，乱世之奸雄。”操闻大喜。 这里许邵概括了曹操这个人物最大的一个特点，就是曹操的领导才能，这也为曹操日后成为真正的帝王之身埋下了伏笔，更是对他的人格的一种肯定。曹操的领袖气质主要体现在三个方面：行事果断，豁达自信，知人善任。曹操遇事能够当机立断，是由其性格直接决定的，这一点是领袖必备素质。操初入仕途时，完全没有纨绔子弟的享乐习气，一心革除弊政，厉行法治。当时宦官弄权，朝政混乱，而他能不畏权贵，表现出了大政治家的力度。从早期曹操与袁绍等人推举义兵讨伐董卓的时候，就可以了解曹操是一个具有旺盛企图心及使命感的领袖人物，想使当时极度混乱的社会现状，重新恢复安定秩序，解决百姓切身痛。 2 任人为贤 知人善认，唯才是举是曹操的一个显著特点。在曹操的用人政策里才能是大于德的。在论述这个问题的时候我们不去截取《三国演义》中的章节来说明问题，而是看曹操所颁布的用人政策，他的政策能最大的程度说明他对人才的渴求。曹操最惊世骇俗的举动，莫过于他以丞相的身份颁布的三道求贤令。这是三面有可能一举颠覆中华传统儒教信念的文化反旗，曹操不仅郑重推出“唯才是举“的主张，还大步流星地将这一主张贯彻到无条件的程度，遂使“唯才是举“成为优先于其他所有原则之上的首选原则。唐突圣贤、藐视礼法的雄心魄力，则在曹操不惮其烦举出的大量例子中，得到裸露性显示。曹操明白告诉世人：无论你是否过“污辱之名“、“见笑之耻“，或即使你有过如“贪将吴起“那种“杀妻取信“、“母死不归“的大恶行径，只要你确有能力，仍会得到我的重用。（见《青梅煮酒》周泽雄）这在当时的历史条件下曹操是要承受巨大的压力的。陈先生写道：“孟德三令……则是明白宣示士大夫自来所遵奉之金科玉律，已完全破产也。由此推之，则东汉士大夫儒家体用一致及周孔道德之堡垒无从坚守，而其所以安身立命者，亦全失其根据矣。故孟德三令，非仅一时求才之旨意，实标明其政策之所在，而为一政治社会道德思想之大变革……（详见陈寅恪《书世说新语文学类钟会撰四本论始毕条后》一文）。我们现在来理解曹操的这种做法时候也许只能从曹操的人格特征来剖析。 3艺术形象的曹操的性格多面性 《三国演义》中的曹操，是按照艺术的典型化手法塑造出来的一个奸雄的典型形象。不仅他的言语、行为已经偏离历史的事实，而且浸透了作家的审美感情。其次，《三国演义》中的曹操是一个非常复杂的多面的奸雄的典型形象，他既有奸诈、自私、残忍、多疑的性格侧面，又有眼光远大、谋略出众、善于用人的雄才大略的一面。对曹操人格的贬斥，实际上是和他的优点一起表现的，正所谓的泥沙俱下。曹操是惯于由大怒转为大笑，大笑转为大哭的。他在赤壁之战后，从华容道逃归，在南郡安歇时，对着众谋士，突然大哭起来。谋士们问他为什么哭，曹操说：“吾哭郭奉孝耳！若奉孝在，决不使吾有此大失也！·”从一方面看，这是曹操的爱才惜才；另一方面看，这又是曹操使的诈术，因为他的大哭的结果，“使众谋士黯然自惭”，这才是他哭的真正目的。 曹操的形象，既有奸诈的一面，又有雄才大略的一面，然而这两方面不是机械的相加，而是有机的融合在一起，有时很难分清这是他的英雄本色，还是奸雄的特性使然。但是，在《三国演义》中，他是以奸雄作为性格的主导方面。在曹操的身上，几乎集中了封建统治者所具有的全部特点：笼络人心而又嫉贤妒才，刚愎自用而又机谋权变；刻薄暴虐而又豪爽多智，聪明过人而又愚蠢颟顸；坦诚中总带几分虚诈，大度中常含几成小气。然而，正是由于这些，才使的曹操的形象具有了极其鲜明的，不可替代的艺术独立性，形成他活生生的复杂的性格组合基调：奸而能、真而伪、宽而猛！性格的两个侧面互相渗透各有特征，使我们不禁被曹操这复杂的、模糊的人性特征所吸引。
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性格是指表现在人对现实的态度和相应的行为方式中的比较稳定的、具有核心意义的个性心理特征，它是一种与社会相关最密切的人格特征，在性格中包含有许多社会道德含义。性格表现了人们对现实和周围世界的态度，并表现在他的行为举止中。性格主要体现在对自己、对别人、对事物的态度和所采取的言行上。性格是指人的性情品格[nature;disposition]。1.性情品格。指人在自身态度和行为上所表现出来的心理特征。唐李中《献张拾慢。”商韬《论元代杂剧·元杂剧的人物形象塑造》：“如此强调矛盾冲突，就是为了塑造鲜明突出的人物性格，以反映生活的本质。”2.犹如脾气。元白朴《墙头马上》第二折：“又不比秦楼夜讌金钗客，这的担着利害，把你那小性格，且宁柰。”学术语性格也可称为个性或人格，著名心理专家郝滨先生认为：“性格可界定为个体思想、情绪、价值观、信念、感知、行为与态度之总称，它确定了我们如何审视自己以及周围的环境。它是不断进化和改变的，是人从降生开始，生活中所经历的一切总和。”简单的说，性格就是个体独有的并与其他个体区别开来的整体特性，即具有一定倾向性的、稳定的、本质的人格差异，我们称之为性格差异。性格是在后天社会环境中逐渐形成的，它是人的核心的人格差异。性格没有好坏之分，能最直接地反映出一个人的简单道德风貌。
自我个性心理特征分析 人的一生伴随着生理的和心灵的病痛。对我们这一代人来说，生理的病痛算不了什么，只要你有生命的欲望，我们就会战胜病魔好好的活在这阳光的世界上；而心灵的病痛则让我们苦不堪言，折磨着我们的灵魂，让那些调节能力和毅力薄弱的鲜活生命去了另一个世界。