传统的有声无声检测方法只能在相对安静的环境下（<20dB）进行。因此传统方法不能满足噪声环境下的检测要求；另一方面，一直以来，单通道语音增强没有取得突破性进展，一个很重要的原因是没有找到高效的有声无声检测方法。研究了一种有声/无声检测算法是根据信号低频带、高频带短时能量包络的动态变化范围来判别噪声和含噪语音。对每一帧输入信号，通过与预先设定的一系列门限值比较来判断该帧是信号帧还是噪声帧。本设计使用了这种检测方法，选用北京瑞泰创新科技有限公司开发CETECK-VC33-D板，配合自己制作的前

语音处理是信号与信息处理的重要内容之一，通过本课程设计，使学生理解数字信号处 理的有关理论和方法在语音处理中的具体应用。课程设计的目的归纳如下： 1、掌握语音信号的特点； 2、掌握语音处理的基本理论和方法； 3、掌握基于Matlab编程实现语音的获取、显示、频谱分析、短时能量、短时自相关以及倒 谱复倒谱的分析方法； 4、掌握语音基音频率及共振峰频率的检测方法。-Signal and speech processing is an important part of inf

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针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰，准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。为此，提出了一种基于经验模态分解（EMD）、Hilbert能量谱与变量预测模型（VPMCD）相结合的泄漏检测方法。该方法首先将压力信号分解成若干个固有模态函数（IMF）之和，然后将IMF分量进行Hilbert变换得到局部Hilbert能量谱，依据能量分布的标准差选择最能准确反映矿浆管道运行工况的局部能量谱作为特征值向量，最后通过VPMCD分类器建立泄漏识别模型。将该方法应用于泄漏检测中，实验结果表明，矿