③在弹出的对话框里，可以单击“Preset”下的选项，选择设置噪音的消除模式。也可以通过拖动滑块来设置消除噪音大小，左面的滑快代表噪音的最低限度，滑块越往上去除噪音的效果越好，但对原来的声音文件损失也就越大。
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 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,:(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,
[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, (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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小到耳塞大到隔音墙，都是不错的选择
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，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.
降噪是声音录制和后期制作中经常会用到的程序。降噪的原理是利用噪声和信号之间的模式差别识别出噪声。信噪比越高，声音之间的差别越大，就越容易分离。现在常用的差别包括响度和频率之间的差异。一些常见的噪声已经被总结出了很多特征，有很多专门的工具来去除。 电流声是指交流电频率进入了声音。如果录音设备用的是直流电，通常情况下都不太会出现。但是，如果用的是交流电供电，或者电磁屏蔽没有做好，声音信号里面就有可能混入交流电频率。 用频谱图可以比较容易的看出是否有电流声。比较极端的电流声 用频谱图有时还可以顺便看出其他类型的噪声，比如下面图中的高频噪声： 在 Audacity 里面，可以用 Notch Filter 来去除特定频率的噪声。 白噪声的音量通常不大，但是频率分布广，可以采用 Noise Gate 的方式来去除。Noise Gate 是设定一个音量门槛，所有低于这个门槛的都定义为噪声。因为一旦音量超过这个门槛，声音就不会有任何变动，所以 Noise Gate 一般来说都不会破坏音乐或者谈话质量。 如果噪音太高，与语音的响度差别不明显，用 Noise Gate 的方式就不容易去除。 Audacity 里面的 Noise Gate 是一个第三方插件，Level Reduction 和 Attack/Decay 参数都是为了避免降噪过后缺乏过渡，出现失真。Level Reduction 的默认值是 -12 dB，最大可以到 -100 dB，但是太大之后，降噪部分容易与语音片段分隔太明显。Attack/Decay 也是在降噪和未降噪片段之间留一些缓冲期。Gate threshold 就是重要的分隔线。设定这个值之前可以用 Noise Gate 提供的 Analyse Noise Level 选定一部分噪音片段测量一下噪音的响度。 Audacity 自带的 Noise Reduction 功能综合了频率和响度差异来区分信号和噪声。它会根据你指定的噪声片段，将其不同频率带的响度归纳出来。如果一个声音片段的某个频率带响度低于这个参考值，就把这个频率带响度降低。因为用了频率特征，如果参数设定不合适，会损害信号质量。 降噪可以看成是特殊的信号分离。广义上说，所有想要从单个音轨上分离去除的声音都是噪声。不同声音之间的模式差别识别越好，声音就分离得越好。现在的声音分离方案还处在比较初步的阶段，适用场景和分离效果都比较有限，这个领域应该是机器学习可以大展拳脚的领域。 ICS-FORTH Audio Group 做出的 声源分离 就是这种 广义降噪 的体现。但是这个视频里面的声源分离用到了8个麦克风组成的阵列，对一般的声音后期处理没有多大帮助。 Stanford 的博士 Nicholas J. Bryan 在他的博士论文里开发了一个 互动式的音频分离软件 Interactive Source Separation Editor ISSE ，可以把不同的声音分离开来。 他的 Demo 里面展示了电话铃声与语音的分离，不同乐器的分离，以及人声与背景音乐的分离。（Nick 毕业之后去了苹果。） 如果想做其它的声音分离，例如从音乐中分离伴奏和人声，有专门的工具可以处理。Audacity 里面带有 Vocal Remover 和 Vocal Reduction and Isolation，还列举出了一系列可以用的 第三方插件 。这些工具的主要原理是双声道音乐中的人声通常都在正中间，而乐器录制的时候则有可能有左右区别。根据这种左右区别，把其中一个声道 invert，然后叠加到另一个声道上，就可以消除很大一部分中置人声。
新世纪是如何学习雷锋 雷锋是中国解放军全心全意为人民服务的典范，而且也是伟大的共产主义战士。他的无私的爱僧不同，对技术精益求精... 1962年8月15日，全部遇难。 他的精神，毛泽东的“向雷锋同志学习”题词。周恩来“向雷锋同志学习：恨爱鲜明的阶级立场，言行一致的革命精神，无私奉献式的共产主义，无私的无产阶级斗志”。朱德题词“学习雷锋，做毛主席的好战士。” 今年3月5日，毛泽东同志“向雷锋同志学习”的题词发表41周年纪念日。 41年来，雷锋这个伟大的名字，家庭，有光泽，群众性倾向雷锋活动蓬勃发展，城市和农村地区，数以百万计的人的自己的实践雷锋精神的数百。时代的巨大变化发生，但永远活在人民心中的雷锋，雷锋精神始终放射着夺目的光辉。新世纪的继任者，我们必须认真学习和贯彻雷锋精神。那么，我们如何学习和贯彻雷锋精神呢？ “雷锋曾经说过：”人的生命是有限的，但为人民服务是无限的，有限的生命，到无限的为人民服务。“这是雷锋精神的实质。这种伟大的精神的过去，现在和将来都是教育和激励人们提出宝贵的精神财富。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，志存高远，胸怀宽广，崇高的理想，坚定地。我们要特别共青团员的责任感和使命感，切实增强忧患意识，为全面建设小康社会，实现了中国民族的伟大复兴，贡献自己的智慧和力量。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，跟上的步伐，永不满足，永不懈怠发奋读书。要认真学习马克思列宁主义，毛泽东思想，邓小平理论和“三个代表”重要思想，学习与自己的理想和祖国的知识，更好地适应改革的需要，以及开放和现代化建设的需求。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，保持谦虚谨慎，不骄不躁，艰苦奋斗的作风，做一个永不生锈的螺丝钉，努力学习，在日常生活中的简单和节俭和经济坚定地反对享乐主义，奢侈浪费的不良风气，用自己的诚实劳动创造一个更美好的生活在未来。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，大力弘扬文明新风，用实际行动促进团结，友爱，诚实守信，乐于助人，勇敢和良好的社会形成，自觉做传统的继承者中国国家的社会主义道德风尚，新的人际关系的倡导者，实践的美德。 我们的年轻人是祖国的未来和希望。在我们的年轻人，深入持久开展学雷锋活动，具有非常重要的意义。团队建设，我们要总结的经验，学习雷锋活动和青年志愿者行动深入实施，全面推进志愿服务组织建设，项目建设和机制建设，促进青年志愿者行动到一个新的水平，引导广大青少年学习雷锋，志愿服务的实践中锻炼成长。 时代的雷锋精神，的人调用雷锋精神。让我们唱雷锋，雷锋精神在中国广袤的土地花更雄伟的歌。
可以看降噪后的语音清晰度如何。我认为给语音降噪用浮云音频降噪软件就不错，降噪后语音清晰、还能提高主音的音量，操作也简单，非常不错的一款软件，试试吧！
现在人们降低噪音方法越来越多了，其中使用隔音墙是一种非常常见的方法，很多材料都可以用作隔音墙墙体，比如说红砖墙和红砖墙都是很常用的材料，但是它们之间性能有什么不同呢？相信很多用户自己也不是很清楚，希望通过本文的介绍，能增加大家对不同隔音墙墙体材料隔音效果的了解。首先给大家说一下怎样来检测隔音效果：隔音效果的检查方法是在一房间内正常的放送音乐，在门口一米处测量声音的衰减程度，例如房间内的声压级是90dB，房间外面一米处测量的声压级是60dB则表示隔音30dB。房间的门的处理同样是装修设计比较困难的问题，录音棚的门的处理是专业的，隔音效果很好，可是成本很高，通常一个隔音门的价格少则4～5千元，多则上万元。目前比较实用的是采用成型一体门，大门边加密封条的办法，配合闭门器隔音效果还不错。首选是隔音墙板，这种材料属于专业的隔音材料，两边是金属板材中间是具有隔音作用的发泡塑料，这种墙板厚度越大隔音效果就越好。有些地方由于承受重量的问题，不能采用砖墙或者其他砌墙的办法，只能采用轻钢龙骨石膏板的办法。其次，经济实用的是2/4红砖墙，两边水泥墙面。这种隔断墙一定要砌到顶部，需要走通风管道或者其他走线时再打孔穿过，应该注意管路的密封问题，否则同样可以引起串音现象。我们的建议是再在石膏板的外面附加一层硬度比较高的水泥板，这种水泥板外观和石膏板相同（尺寸也差不多），但是硬度远远高于石膏板，是很好的隔音材料，应该注意的是施工工艺问题，特别是缝隙的部分一定要密封。长时间的被噪音干扰轻者会影响附近居民的睡眠质量，严重的可能会导致患者的生活质量下降，甚至影响患者的身体健康，而隔音墙能够为被噪音干扰的用户提供一个安静的环境。相关阅读推荐：国家规定在家庭中的八个部位必须使用安全隔音屏障蓝音隔音公司隔音屏障在性能方面突出的表现为每个受噪音干扰的家庭安装最合适的隔音门海绵优点：海绵是一种性能非常好的吸音材料，不然也就不会在录音棚内被大量使用了。表面做了吸音槽处理的海绵吸音效果更佳！这种海棉俗称波浪棉。不足：海绵的减震和隔音性能较差。吸水能力强、容易吸附灰尘，阴雨天或洗车后车重大大增加，容易引起对车身的锈腐！此外，未经过特别处理的海绵防火性差，一般不阻燃。改性海绵其实就是海绵，汽车隔音降噪网两年前为解决海绵的吸水问题，特意对海绵进行处理，在海绵一面热附着一层黑色塑膜，吸水问题得到解决，但是吸音能力就差多了，此外海绵本身减震能力也弱，所以弃用。目前市面上仍有人在刷上不干胶后，挂以国外品牌，竟卖到每平米近百元的价格，隔音材料用不干胶的做法并不科学。沥青板建筑上原先使用的沥青板具有较好的防水、减震、隔音效果。只是不能阻燃，自重较大且有污染。两年前天堂鸟先生推荐不少车友使用。后来发现山东生产一种改性沥青板，阻燃且环保，出厂时一面还可以附着一层铝箔，较美观。尽管施工时需要对材料加热处理，效果还是不错。优点：便宜。不足：自重大，吸音效果差。欧蓝德的地板下加的就是沥青板，车身的 A 、 B 、 C 柱填充了乙烯泡沫材料用于吸音降噪。橡胶板橡胶板因原材料组成成分不同，所表现出的物理性质也相差较大。比如表面光洁度、硬度、耐火性能、可塑性均有极大的差异。但总的来说普通橡胶减震能力弱于沥青板，隔音能力较强。 缺点就是自重大，吸音效果差，施工难度大。纤维毯、工业毛毡现在很多汽车生产厂家在生产线上使用的就是这种材料，你的爱车里多半也可以见到它的身影。只不过这种材料用在车底板和顶棚还可以，不适合其他部位使用。优点：成本低廉。缺点：减震效果一般，虽有一定吸音、隔音能力，但是不防水、不防火也不防腐。华普、夏利等车的前底板和顶棚等处可以见到，广本的后备厢内饰板及前车底板部位也有使用。麻绒价格便宜，原料来源丰富。防火、防潮性能差。在中华车的部分部位有使用。硅酸铝棉白色或淡黄色，柔软似棉花，耐火、吸水能力较差，不耐脏。对高频噪音吸收能力较强，隔音效果较差。对人体有危害，不环保。石油纤维棉白色，柔软似棉花，遇火既融，吸水能力较差，不耐脏。对高频噪音吸收能力较强，隔音效果较差。玻璃纤维棉吸声性能好，吸水，保温隔热，不自燃，防腐防潮。外观类似硅酸铝棉，但是很不环保，工业领域也已经逐步淘汰，但个别施工店面却依然在使用，有些引擎盖防护垫是用它做的。松散纤维易污染环境；内有气孔，相互连接，水汽能够非常容易的浸入，个别产品外加防护层，如有破损，即可导致污染，对健康造成威胁。老款切诺基副驾驶地垫下有少量使用。工业橡塑板黑色、柔软、防水、有一定耐火性。多用于建筑行业的保温设备或空调行业。优点：隔音、减震能力较强，价格便宜。不足：无吸音能力。有异味。目前被少数车友和部分汽车隔音店面使用，也有带自粘胶（背胶）的产品，价格稍高，可少量适用于底板部位，其余部位容易发粘或脱落，要慎用。发泡硅胶板优点：柔软、不易燃烧、防水、自重适中，环保。隔音效果和减震效果佳，使用寿命长。不足：吸音性能一般。成本太高：仅原材料就已经 90 多元每公斤 ，因此性价比不高。吸音涂料灰黑色液体，喷涂使用。吸音、隔音效果一般，倒是多层涂刷后减震能力还可以。发泡胶学名聚氨酯，白色偏黄、有些具有防火能力，不吸水，具有防火能力的价格较高。常用于建筑和保温行业。减震、隔音能力还可以，吸音效果一般。在车辆上使用后会给日后维修带来不便，不少隔音降噪网的网友在处理 A 、 B 、 C 柱时使用。铝箔复合材料市面常见，无品牌居多。以铝箔与海绵或多纤维材料复合而成，另一侧粘有不干胶。多用于引擎盖的隔音和防护。优点：质量轻、对声波的反射性能好。不足：复合层一般吸水；防火性能差；铝箔层向发动机和相邻线路反射大量热能，不利于发动机散热，易加速线路老化；不干胶在高温下容易发黏并脱落。隔声毡主要由铁粉、聚氯乙稀或沥青等材料制成，防潮、防蛀设计，有阻燃产品，常用于自来水管道包裹，墙体粘贴等建筑领域。隔音性能较好，无吸音能力。聚氨脂泡沫塑料 是构成发泡胶的主要成分。固化的聚氨脂泡沫材料能起到较好的隔音、吸音性能，防腐、防水，较好的聚氨脂材料有阻燃设计。但是吸声性能不稳定。车辆的座椅多用该材料制成。中华车后排座位下有大量聚氨脂隔音吸音材料，广本的车门内饰板也有少许采用。波峰海绵海绵或橡塑制品，多数在高温下释放有毒物质，做过改性后的产品有一定阻燃性。不防水且容易吸尘，水浸或受潮后更易藏污纳垢。有较好的吸音性能，海绵材质几乎无任何隔音性能，厚度一般在3CM甚至更厚，不适于对汽车噪音的抑制，常与隔声毡等材料搭配形成特殊声结构在影院、录音棚和KTV等场所做墙面吸音材料使用。平静隔音吸音棉以工业橡塑为主要载体，添加多种规格的隔音颗粒，氮气发泡成型，灰黑色外观。最具特色的是针对汽车噪音的异型吸音槽设计。防火、防水、柔软、恢复性强，底面刷胶粘贴起到止震作用；正面被微型吸音孔和异型吸音槽覆盖，对不同频率及波长的噪音高效过滤。集成了止震、隔音、吸音功能，满足车用降噪材料轻量化、环保等所有要求，性价比高。
如果不同方法之间性能差别比较大，通常可以直观地观察出哪个更好，不少时候这也是进行处理希望达到的效果。如果是灰度图，使用均值只说明亮度的差别，难以用于比较增强效果（虽然通过灰度变换的确可以增强图像，但是效果通常可以直接观察出来）。从数据的角度，使用灰度直方图有一定帮助（参见《数字图像处理》“直方图均化”部分）。另外还得看增强算法的目的，如果是为了降噪，那么使用各种算法各自对不同的噪声类型进行处理，然后比较所得结果，更能说明算法的针对性及性能特点。关于专门的描述，建议参考冈萨雷斯的《数字图像处理》，绿色十六开，对于灰度变换，轮廓图区，滤波等增强技术常见的技术都有详尽的描述和比较。
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 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,:(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,
[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, (总122期)
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[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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常用的语音增强算法分为如下几类：基于谱相减的语音增强算法、基于小波分析的语音增强算法、基于卡尔曼滤波的语音增强算法、基于信号子空间的增强方法、基于听觉掩蔽效应的语音增强方法、基于独立分量分析的语音增强方法、基于神经网络的语音增强方法。这里只是介绍一下各种语音增强方法流程，待确定方向之后再深入研究。语音增强不但与语音信号数字处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知和语音学范畴。再者，噪声的来源众多，因应用场合而异，它们的特性也各不相同。所以必须针对不同噪声，采用不同的语音增强对策。某些语音增强算法在实际应用中己经证明是有效的，它们大体上可分为四类：噪声对消法、谐波增强法、基于参数估计的语音再合成法和基于语音短时谱估计的增强算法。
新世纪是如何学习雷锋 雷锋是中国解放军全心全意为人民服务的典范，而且也是伟大的共产主义战士。他的无私的爱僧不同，对技术精益求精... 1962年8月15日，全部遇难。 他的精神，毛泽东的“向雷锋同志学习”题词。周恩来“向雷锋同志学习：恨爱鲜明的阶级立场，言行一致的革命精神，无私奉献式的共产主义，无私的无产阶级斗志”。朱德题词“学习雷锋，做毛主席的好战士。” 今年3月5日，毛泽东同志“向雷锋同志学习”的题词发表41周年纪念日。 41年来，雷锋这个伟大的名字，家庭，有光泽，群众性倾向雷锋活动蓬勃发展，城市和农村地区，数以百万计的人的自己的实践雷锋精神的数百。时代的巨大变化发生，但永远活在人民心中的雷锋，雷锋精神始终放射着夺目的光辉。新世纪的继任者，我们必须认真学习和贯彻雷锋精神。那么，我们如何学习和贯彻雷锋精神呢？ “雷锋曾经说过：”人的生命是有限的，但为人民服务是无限的，有限的生命，到无限的为人民服务。“这是雷锋精神的实质。这种伟大的精神的过去，现在和将来都是教育和激励人们提出宝贵的精神财富。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，志存高远，胸怀宽广，崇高的理想，坚定地。我们要特别共青团员的责任感和使命感，切实增强忧患意识，为全面建设小康社会，实现了中国民族的伟大复兴，贡献自己的智慧和力量。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，跟上的步伐，永不满足，永不懈怠发奋读书。要认真学习马克思列宁主义，毛泽东思想，邓小平理论和“三个代表”重要思想，学习与自己的理想和祖国的知识，更好地适应改革的需要，以及开放和现代化建设的需求。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，保持谦虚谨慎，不骄不躁，艰苦奋斗的作风，做一个永不生锈的螺丝钉，努力学习，在日常生活中的简单和节俭和经济坚定地反对享乐主义，奢侈浪费的不良风气，用自己的诚实劳动创造一个更美好的生活在未来。 学习雷锋，必要的像雷锋那样，大力弘扬文明新风，用实际行动促进团结，友爱，诚实守信，乐于助人，勇敢和良好的社会形成，自觉做传统的继承者中国国家的社会主义道德风尚，新的人际关系的倡导者，实践的美德。 我们的年轻人是祖国的未来和希望。在我们的年轻人，深入持久开展学雷锋活动，具有非常重要的意义。团队建设，我们要总结的经验，学习雷锋活动和青年志愿者行动深入实施，全面推进志愿服务组织建设，项目建设和机制建设，促进青年志愿者行动到一个新的水平，引导广大青少年学习雷锋，志愿服务的实践中锻炼成长。 时代的雷锋精神，的人调用雷锋精神。让我们唱雷锋，雷锋精神在中国广袤的土地花更雄伟的歌。
圣诞节快乐过后快递费广东警方高考加分的拉开进攻的kg接口规范
现在人们降低噪音方法越来越多了，其中使用隔音墙是一种非常常见的方法，很多材料都可以用作隔音墙墙体，比如说红砖墙和红砖墙都是很常用的材料，但是它们之间性能有什么不同呢？相信很多用户自己也不是很清楚，希望通过本文的介绍，能增加大家对不同隔音墙墙体材料隔音效果的了解。首先给大家说一下怎样来检测隔音效果：隔音效果的检查方法是在一房间内正常的放送音乐，在门口一米处测量声音的衰减程度，例如房间内的声压级是90dB，房间外面一米处测量的声压级是60dB则表示隔音30dB。房间的门的处理同样是装修设计比较困难的问题，录音棚的门的处理是专业的，隔音效果很好，可是成本很高，通常一个隔音门的价格少则4～5千元，多则上万元。目前比较实用的是采用成型一体门，大门边加密封条的办法，配合闭门器隔音效果还不错。首选是隔音墙板，这种材料属于专业的隔音材料，两边是金属板材中间是具有隔音作用的发泡塑料，这种墙板厚度越大隔音效果就越好。有些地方由于承受重量的问题，不能采用砖墙或者其他砌墙的办法，只能采用轻钢龙骨石膏板的办法。其次，经济实用的是2/4红砖墙，两边水泥墙面。这种隔断墙一定要砌到顶部，需要走通风管道或者其他走线时再打孔穿过，应该注意管路的密封问题，否则同样可以引起串音现象。我们的建议是再在石膏板的外面附加一层硬度比较高的水泥板，这种水泥板外观和石膏板相同（尺寸也差不多），但是硬度远远高于石膏板，是很好的隔音材料，应该注意的是施工工艺问题，特别是缝隙的部分一定要密封。长时间的被噪音干扰轻者会影响附近居民的睡眠质量，严重的可能会导致患者的生活质量下降，甚至影响患者的身体健康，而隔音墙能够为被噪音干扰的用户提供一个安静的环境。相关阅读推荐：国家规定在家庭中的八个部位必须使用安全隔音屏障蓝音隔音公司隔音屏障在性能方面突出的表现为每个受噪音干扰的家庭安装最合适的隔音门海绵优点：海绵是一种性能非常好的吸音材料，不然也就不会在录音棚内被大量使用了。表面做了吸音槽处理的海绵吸音效果更佳！这种海棉俗称波浪棉。不足：海绵的减震和隔音性能较差。吸水能力强、容易吸附灰尘，阴雨天或洗车后车重大大增加，容易引起对车身的锈腐！此外，未经过特别处理的海绵防火性差，一般不阻燃。改性海绵其实就是海绵，汽车隔音降噪网两年前为解决海绵的吸水问题，特意对海绵进行处理，在海绵一面热附着一层黑色塑膜，吸水问题得到解决，但是吸音能力就差多了，此外海绵本身减震能力也弱，所以弃用。目前市面上仍有人在刷上不干胶后，挂以国外品牌，竟卖到每平米近百元的价格，隔音材料用不干胶的做法并不科学。沥青板建筑上原先使用的沥青板具有较好的防水、减震、隔音效果。只是不能阻燃，自重较大且有污染。两年前天堂鸟先生推荐不少车友使用。后来发现山东生产一种改性沥青板，阻燃且环保，出厂时一面还可以附着一层铝箔，较美观。尽管施工时需要对材料加热处理，效果还是不错。优点：便宜。不足：自重大，吸音效果差。欧蓝德的地板下加的就是沥青板，车身的 A 、 B 、 C 柱填充了乙烯泡沫材料用于吸音降噪。橡胶板橡胶板因原材料组成成分不同，所表现出的物理性质也相差较大。比如表面光洁度、硬度、耐火性能、可塑性均有极大的差异。但总的来说普通橡胶减震能力弱于沥青板，隔音能力较强。 缺点就是自重大，吸音效果差，施工难度大。纤维毯、工业毛毡现在很多汽车生产厂家在生产线上使用的就是这种材料，你的爱车里多半也可以见到它的身影。只不过这种材料用在车底板和顶棚还可以，不适合其他部位使用。优点：成本低廉。缺点：减震效果一般，虽有一定吸音、隔音能力，但是不防水、不防火也不防腐。华普、夏利等车的前底板和顶棚等处可以见到，广本的后备厢内饰板及前车底板部位也有使用。麻绒价格便宜，原料来源丰富。防火、防潮性能差。在中华车的部分部位有使用。硅酸铝棉白色或淡黄色，柔软似棉花，耐火、吸水能力较差，不耐脏。对高频噪音吸收能力较强，隔音效果较差。对人体有危害，不环保。石油纤维棉白色，柔软似棉花，遇火既融，吸水能力较差，不耐脏。对高频噪音吸收能力较强，隔音效果较差。玻璃纤维棉吸声性能好，吸水，保温隔热，不自燃，防腐防潮。外观类似硅酸铝棉，但是很不环保，工业领域也已经逐步淘汰，但个别施工店面却依然在使用，有些引擎盖防护垫是用它做的。松散纤维易污染环境；内有气孔，相互连接，水汽能够非常容易的浸入，个别产品外加防护层，如有破损，即可导致污染，对健康造成威胁。老款切诺基副驾驶地垫下有少量使用。工业橡塑板黑色、柔软、防水、有一定耐火性。多用于建筑行业的保温设备或空调行业。优点：隔音、减震能力较强，价格便宜。不足：无吸音能力。有异味。目前被少数车友和部分汽车隔音店面使用，也有带自粘胶（背胶）的产品，价格稍高，可少量适用于底板部位，其余部位容易发粘或脱落，要慎用。发泡硅胶板优点：柔软、不易燃烧、防水、自重适中，环保。隔音效果和减震效果佳，使用寿命长。不足：吸音性能一般。成本太高：仅原材料就已经 90 多元每公斤 ，因此性价比不高。吸音涂料灰黑色液体，喷涂使用。吸音、隔音效果一般，倒是多层涂刷后减震能力还可以。发泡胶学名聚氨酯，白色偏黄、有些具有防火能力，不吸水，具有防火能力的价格较高。常用于建筑和保温行业。减震、隔音能力还可以，吸音效果一般。在车辆上使用后会给日后维修带来不便，不少隔音降噪网的网友在处理 A 、 B 、 C 柱时使用。铝箔复合材料市面常见，无品牌居多。以铝箔与海绵或多纤维材料复合而成，另一侧粘有不干胶。多用于引擎盖的隔音和防护。优点：质量轻、对声波的反射性能好。不足：复合层一般吸水；防火性能差；铝箔层向发动机和相邻线路反射大量热能，不利于发动机散热，易加速线路老化；不干胶在高温下容易发黏并脱落。隔声毡主要由铁粉、聚氯乙稀或沥青等材料制成，防潮、防蛀设计，有阻燃产品，常用于自来水管道包裹，墙体粘贴等建筑领域。隔音性能较好，无吸音能力。聚氨脂泡沫塑料 是构成发泡胶的主要成分。固化的聚氨脂泡沫材料能起到较好的隔音、吸音性能，防腐、防水，较好的聚氨脂材料有阻燃设计。但是吸声性能不稳定。车辆的座椅多用该材料制成。中华车后排座位下有大量聚氨脂隔音吸音材料，广本的车门内饰板也有少许采用。波峰海绵海绵或橡塑制品，多数在高温下释放有毒物质，做过改性后的产品有一定阻燃性。不防水且容易吸尘，水浸或受潮后更易藏污纳垢。有较好的吸音性能，海绵材质几乎无任何隔音性能，厚度一般在3CM甚至更厚，不适于对汽车噪音的抑制，常与隔声毡等材料搭配形成特殊声结构在影院、录音棚和KTV等场所做墙面吸音材料使用。平静隔音吸音棉以工业橡塑为主要载体，添加多种规格的隔音颗粒，氮气发泡成型，灰黑色外观。最具特色的是针对汽车噪音的异型吸音槽设计。防火、防水、柔软、恢复性强，底面刷胶粘贴起到止震作用；正面被微型吸音孔和异型吸音槽覆盖，对不同频率及波长的噪音高效过滤。集成了止震、隔音、吸音功能，满足车用降噪材料轻量化、环保等所有要求，性价比高。
影响正常工作和生活的声音统称噪声，不一定分贝高了就是噪声，分贝低了就一定不是噪声。比如你在电*里看电影，音响声音分贝值很高，经常超过90分贝，但对于看电影的人来说不能称之是噪声。但是，电*如果隔音效果不好，声音传到旁边的住宅楼里，经过衰减，也许只有50分贝，但对于住宅里的人来说就是噪声，因为这个声音引起人的不适。 下面的是人的听觉承受能力参考值：44分贝－属于可以接受的程度；55分贝－感觉到有点烦；60分贝－没有睡意；70分贝－令人精神紧张；85分贝－让人无法接受而捂住耳朵；100分贝－可让你的耳朵暂时失去听觉；120分贝－可以瞬间刺穿你的耳膜；160分贝－碎玻璃；200分贝－导致死亡。分贝值在60以下为无害区，60－110为过渡区，110以上是有害区。由此可见噪音对人体是有多大的危害呀！ 而噪音污染主要来源于：汽车鸣笛、工业噪音、建筑施工、音乐厅、高音喇叭、大声说话等，大多数都是人为的。所以，只要人人都文明一点，有些噪音是可以减少的，比如：汽车鸣笛声、大声说话、工业噪音…… 正所谓“上有‘噪音’，下有‘消音’。”聪明的人们也想出了许多应对的方法，比如：发明了隔音玻璃、在室内多养花草，实在不行也可以在耳朵上“装”一个“保护层”——耳塞……对付噪音的方法非常之多。 当然，的方法就是“去根”，这样才能永久、有效的排除噪音。 五年级:孙菁菁
图像处理，是对图像进行分析、加工、和处理，使其满足视觉、心理以及其他要求的技术。图像处理是信号处理在图像域上的一个应用。目前大多数的图像是以数字形式存储，因而图像处理很多情况下指数字图像处理。此外，基于光学理论的处理方法依然占有重要的地位。图像处理是信号处理的子类，另外与计算机科学、人工智能等领域也有密切的关系。传统的一维信号处理的方法和概念很多仍然可以直接应用在图像处理上，比如降噪、量化等。然而，图像属于二维信号，和一维信号相比，它有自己特殊的一面，处理的方式和角度也有所不同。目录[隐藏] * 1 解决方案 * 2 常用的信号处理技术 o 从一维信号处理扩展来的技术和概念 o 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 3 典型问题 * 4 应用 * 5 相关相近领域 * 6 参见[编辑] 解决方案几十年前，图像处理大多数由光学设备在模拟模式下进行。由于这些光学方法本身所具有的并行特性，至今他们仍然在很多应用领域占有核心地位，例如 全息摄影。但是由于计算机速度的大幅度提高，这些技术正在迅速的被数字图像处理方法所替代。从通常意义上讲，数字图像处理技术更加普适、可靠和准确。比起模拟方法，它们也更容易实现。专用的硬件被用于数字图像处理，例如，基于流水线的计算机体系结构在这方面取得了巨大的商业成功。今天，硬件解决方案被广泛的用于视频处理系统，但商业化的图像处理任务基本上仍以软件形式实现，运行在通用个人电脑上。[编辑] 常用的信号处理技术大多数用于一维信号处理的概念都有其在二维图像信号领域的延伸，它们中的一部分在二维情形下变得十分复杂。同时图像处理也具有自身一些新的概念，例如，连通性、旋转不变性，等等。这些概念仅对二维或更高维的情况下才有非平凡的意义。图像处理中常用到快速傅立叶变换，因为它可以减小数据处理量和处理时间。[编辑] 从一维信号处理扩展来的技术和概念 * 分辨率(Image resolution|Resolution) * 动态范围(Dynamic range) * 带宽(Bandwidth) * 滤波器设计(Filter (signal processing)|Filtering) * 微分算子(Differential operators) * 边缘检测(Edge detection) * Domain modulation * 降噪(Noise reduction)[编辑] 专用于二维（或更高维）的技术和概念 * 连通性(Connectedness|Connectivity) * 旋转不变性(Rotational invariance)[编辑] 典型问题 * 几何变换（geometric transformations）：包括放大、缩小、旋转等。 * 颜色处理（color）：颜色空间的转化、亮度以及对比度的调节、颜色修正等。 * 图像合成（image composite）：多个图像的加、减、组合、拼接。 * 降噪（image denoising）：研究各种针对二维图像的去噪滤波器或者信号处理技术。 * 边缘检测（edge detection）：进行边缘或者其他局部特征提取。 * 分割（image segmentation）：依据不同标准，把二维图像分割成不同区域。 * 图像制作（image editing）：和计算机图形学有一定交叉。 * 图像配准（image registration）：比较或集成不同条件下获取的图像。 * 图像增强（image enhancement）： * 图像数字水印（image watermarking）：研究图像域的数据隐藏、加密、或认证。 * 图像压缩（image compression）：研究图像压缩。[编辑] 应用 * 摄影及印刷 (Photography and printing) * 卫星图像处理 (Satellite image processing) * 医学图像处理 (Medical image processing) * 面孔识别, 特征识别 (Face detection, feature detection, face identification) * 显微图像处理 (Microscope image processing) * 汽车障碍识别 (Car barrier detection)[编辑] 相关相近领域 * 分类（Classification） * 特征提取（Feature extraction） * 模式识别（Pattern recognition） * 投影（Projection） * 多尺度信号分析（Multi-scale signal analysis） * 离散余弦变换（The Discrete Cosine Transform）
1 基于形态学运算的星空图像分割 主要内容： 在获取星图像的过程中，由于某些因素的影响，获得的星图像存在噪声，而且星图像的背景经常是不均匀的，为星图像的分割造成了极大的困难。膨胀和腐蚀是形态学的两个基本运算。用形态学运算对星图像进行处理，补偿不均匀的星图像背景，然后进行星图像的阈值分割。 要求： 1> 图像预处理：对原始星空图像进行滤波去噪处理； 2> 对去噪后的图像进行形态学运算处理； 3> 选取自适应阈值对形态学运算处理后的图像进行二值化； 4> 显示每步处理后的图像； 5> 对经过形态学处理后再阈值的图像和未作形态学处理后再阈值的图像进行对比分析。 待分割图像 直接分割图像 处理后的分割图像 2 基于数字图像处理的印刷电路板智能检测方法 主要内容： 通过对由相机实时获取的印刷电路板图像进行焊盘识别，从而提高电子元件的贴片质量，有效提高电路板的印刷效率。 要求： 1> 图像预处理：将原始彩色印刷电路板图像转成灰度图像，对灰度图像进行背景平滑和滤波去噪； 2> 对去噪后的图像进行图像增强处理，增强边缘提取的效果。 3> 对增强后的图像进行边缘提取（至少两种以上的边缘提取算法）； 4> 显示每步处理后的图像（原始电路板图像可自行查找）； 5> 图像处理后要求能对每个焊盘进行边缘提取，边缘清晰。
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计