基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统.zip 计算机专业，软件工程专业，通信工程大学生课程设计 自己大三的时候写的 适合大家做课程设计，写毕业设计也可以参考 基于深度学习的课程设计

基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统功能如下 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。 基于深度学习的噪声抑制与语音识别 基于深度学习的噪声抑制与语音识别 基于深度学习的噪声抑制与语音识别 基于深度学习的噪声抑制与语音识别 基于深度学习的噪声抑制与语音识别 基于深度学习的噪声抑制与语音识别 基于深度学习的噪声抑制与语音识别 基于深度学习的噪声抑制与语音

KNN均值滤波器的效果（椒盐噪声）

在小波变换域实现图像噪声抑制。原则上讲，传统上使用傅立叶分析的地方，都可以用小波分析取代。小波分析优于傅立叶变换的地方是，它在时域和频域同时具有良好的局部化性质。

RNNoise：RNN(音频)噪声抑制学习

为提高煤矿井下低照度、大噪声图像的可观测性，提出了一种基于非下采样轮廓波变换的矿井图像增强算法，该方法克服了常规图像增强算法无法兼顾对比度提高与噪声抑制的不足。根据Retinex理论，推导出了低照度含噪声图像的Retinex增强框架，该框架解除了噪声对估计光照图的干扰，并且分离实现了图像的对比度提高和噪声抑制。依据该图像增强框架，首先利用非下采样轮廓波变换将输入图像分解为低频子带系数和高频方向子带系数，解除估计光照图与抑制噪声的耦合;然后在轮廓波变换域，利用R，G，B三个颜色通道的低频子带系数，求出3个低频子带系数的亮通道图像，但该亮通道图像存在细节突变和过低灰度值，不符合光照图缓慢变化的特征，对亮通道图像做进一步的Gamma校正和均值滤波，获得灰度值提高了的平滑光照图估计值;接着在轮廓波变换域，根据阈值函数收缩高频方向子带系数实现噪声抑制;最后，为突显某一频带方向的细节信息和提高整体对比度，将收缩的高频方向子带系数乘以相应的增益完成特定细节加强，再利用细节加强的高频子带系数、低频子带系数和光照图估计值重构出整体对比度提高的增强图像。数值实验表明，该图像增强算法能够有效地实现矿井图像的

Android4.1提供了开源项目WebRTC中噪音抑制，回声消除、静音 检测、自动增益控制模块的实现。但是Android手机中有很多不支 持这些功能，所以最好还是使用WebRTC中的C/C++代码进行编译。 本例简单测试了下噪音抑制和回声消除功能，效果还不错。

本文针对实验数据体的特征和各去噪方法的适用条件,有针对性的选取一维小波变换方法去除地震数据噪声,通过对四种阈值量化方法和六种小波函数进行实验计算和效果分析,得到了合适的小波函数和阈值量化方法。研究结果表明:一维小波变换对地震数据具有一定的去噪效果,可有效抑制噪声,保护和补偿有效信号。

由于刚完成一个项目，对项目过程是的噪声抑制、回声消除方案进行一个简单的总结，希望对后续开发人员有所帮助。

SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究，杨红磊，彭军还，合成孔径雷达图像固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了后续目标检测、分类和识别等应用。一个理想的去斑算法应该�