基于Android平台语音识别系统的研究与实现.pdf

基于Android手机语音的前臂假肢控制系统研究与设计.pdf

第三章经典的多通道语音增强方法 语音增强方法作为前置处理方案是抑制干扰的一种非常有效的途径，多年来， 随着人们对语音增强研究的深入，人们越来越意识到通常情况下噪声是随机出现 的，且品种多样，随着场合的不同而不同。要想实现理想的增强效果是不太可能 的，鉴于实际应用中的种种情况，人们坚持不懈的做出了很多的探索，总结出适 应不同情况的多种增强方法。大体上来说，语音增强算法可从信号输入的通道数 上分为单通道的语音增强算法和多通道的语音增强算法。下面就主要阐述经典的 多通道语音增强算法140]。 3．1固定波束形成方法 波束形成是阵列处理中常用的方法，固定波束形成和自适应波束形成是其中 基本的两类。本节着重研究固定波束形成方法。 波束形成，就是通过空间信号进行滤波，加强了特定方向上的目标信号而削 弱其他方向的干扰信号，类似于构造一个波束，因而形象地称之为波束形成。它 是阵列信号处理中最重要的内容。波束形成过程是使用电子线路加权跟踪信号， 而并非通过物理结构改变进行定向接收，可见波束形成方法实质上是一种多输入 单输出的多维空间滤波系统。在麦克风阵列系统可以利用波束形成的这种特性， 加强目标声源方向的语音信号，抑制其他方向上的噪声干扰。 波束形成方法，按是否和依赖输入数据可分为固定波束形成和自适应波束形 成两大类。通常提及的波束形成方法属于前者，它是闭环系统，其最优设计依赖 于接收信号的随机统计特性。为了更有效的消除其他方向干扰，需要预先知道所 有信号和干扰声源的方位，这涉及到多元定位或到达波方向的估计问题。而非依 赖数据波束形成方法则是一个开环系统，类似与一般的白适应滤波器。波束形成 的方法还可以分为基于信号到达方向和基于用户传输训练序列的波束形成。然而 以上方法在实际应用中还存在缺点和不足，近年来人们提出了许多盲波束形成的 方法，这些方法不需要阵列和信号的先验知识。 通常情况下，波束形成方法借助于从传感器阵列采集来的信号，形成一个加 权组合来产生输出，即 y(n)=W爿x(，z)，m=O，．．．，M-1 (3一1) 其中，波束形成的加权矢量为W=[WoⅥ⋯～一l】。。

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基于Android平台的老年社区语音视频通信系统设计与实现.pdf

E-Model是一种语音质量测量的新方法，在网络规划和语音监测方面有着广泛的应用。随着IP网络和应用的迅猛发展，特别是随着NGN网络的逐步应用，该网络可以提供包括话音、数据和多媒体等各种业务。语音质量测量是NGN网络测试的一个重要方面，基于E-Model的语音质量测量是对NGN网络语音质量测量的一种有效的方法，必定会有很好的应用前景。

基于Android平台的IP语音通话功能的研究与实现.pdf

TTS（Text-To-Speech）是指文本语音的简称,即通过TTS引擎把文本转化为语音输出。TTS语音引擎有微软TTS语音引擎等。微软TTS语音引擎提供了Windows Speech SDK开发包供编程者使用。Windows Speech SDK包含语音合成SS引擎和语音识别SR引擎两种，语音合成引擎用于将文字转换成语音输出，语音识别引擎用于识别语音命令。

使用的51单片机作为主控芯片，两个51单片机通过24L01通信，一个检测吊瓶滴液的速度，如果太快太慢或者不滴液都会报警，并发送到主机，输液者也可以主动通过按键呼叫主机，丛机用1602显示，主机用12864显示。 硬件部分由2部分组成:报警显示板+检测板 51单片机无线点滴报警系统实物展示: 原理图、PCB、程序、及其他资料都有，开题报告模板也有，这是我帮别人做成功的项目，完全可以使用。 整个附件内容截图:

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