基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统源码+教程（毕业设计）.zip 已获导师指导并通过的高分项目 下载后运行ASRT文件下的GUI.py即可 系统功能如下 1、噪声抑制： （1）提供对音频进行转换成频谱图，让用户分析起来更加直观。 （2）可以进行录音，并将录进的音频内容保存到指定的文件夹中。 （3）同时可以对录进的音频进行添加噪音，添加研究内容。 （4）可以对录制的音频进行降噪处理，使录进的音频听起来更加清晰。 （5）可以将处理后的音频播放出来。 2、语音合成： （1）提供对用户想输入的两段文字的编辑功能。 （2）可以将用户输入的两段文字合成为一段文字并将文字转换为音频信息。 （3）可以存取转换后的音频，也可以存取任意一段文字所转换的音频。 （4）可以将存取的音频播放出来 3、语音识别： （1）提供对于用户输入的音频进行录制。 （2）可以将用户录入的音频存储到指定路径中并进行播放。 （3）将存储的音频识别成文字的方式进行输出。以下为系统使用说明 主界面 当用户进入主界面时，题目为噪声抑制实验与语音合成系统，主界面标题为语音识别系统，我们的功能主要围绕语音合成和降噪而展开，主界面有

６、噪声等效功率(NEP) 定义：信号功率与噪声功率比为1（SNR=1）时，入射到探测器件上的辐射通量(单位为瓦)。 这时，投射到探测器上的辐射功率所产生的输出电压（或电流）等于探测器本身的噪声电压（或电流） 一般一个良好的探测器件的NEP约为10-11W。 NEP越小，噪声越小，器件的性能越好。

有源压制式干扰仿真分析，射频噪声干扰、噪声调频干扰、噪声调幅干扰与噪声调相干扰四个部分

matlab程序进行图像退化的函数，可以实现很好的效果

为抑制脉冲稳定分布噪声对波束形成的影响,采用信息论自适应学习理论,使得波束形成输出的概率密度函数和期望信号的概率密度函数匹配最大化,设计适用于稳定分布噪声下的恒模波束形成器,采用Parzen核方法得到数据的概率密度函数估计,利用随机梯度下降法对波束形成器的权重进行迭代更新,仿真实验表明在脉冲稳定分布噪声环境下,本文算法相比传统的恒模波束形成具有更高的输出信号干扰噪声比和更快的收敛速度。

2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx2FSK信号的解调与抗噪声性能分析.docx

高清扫描 带有噪声的应用程序（ ）聚类算法的基于层次密度的聚类的MATLAB实现。 HDBSCAN算法创建基于密度的群集的嵌套层次结构，该层次结构以非参数的方式从输入数据中发现。 层次结构类似于单链接群集，但是在HDBSCAN中，会自动从群集层次结构中推断出最佳的群集方案。 最佳聚类类似于单次运行的算法，但是对于任何给定的层次分支，其epsilon值可能会有所不同（请参阅epsilon在DBSCAN中的作用）。 因此，来自本地社区的信息用于在不同级别上最佳地削减层次结构。 HDBSCAN算法的MATLAB实现是在考虑性能的基础上创建的，并且受到了出色的启发。 尽管此版本不如python实现快（在该实现中编译了高度优化的C代码以遍历层次结构），但该版本非常易于使用，不需要依赖外部工具箱，并且当前是唯一基于MATLAB的HDBSCAN算法。 有关与您自己的数据接口和运行HDBSCAN的

利用matlab噪声干扰代码，请参考，压制干扰一种

根据干扰信号波形样式的不同，压制性干扰可分为噪声调幅干扰、噪声调频干扰、噪声调相干扰。就是用噪声或类似噪声的干扰信号遮盖或淹没有用信号，阻止雷达检测目标信息。它的基本原理是：任何一部雷达都有外部噪声和内部噪声，雷达对目标的检测是在这些噪声中进行的，其检测又是基于一定的概率准则的。一般来说，如果目标信号能量S与噪声能量N相比（信噪比S/N），超过检测门限D，则可以保证一定的虚警概率Pfa的条件下达到可检测目标回波所要求的检测概率Pd，简称为可发现目标，否则便称为不可发现目标。

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