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语音识别技术的噪声消除方法研究随着语音识别技术的迅猛发展，我们生活中越来越多的场景需要用到语音交互，例如语音助手、智能家居和汽车语音控制等。
然而，实际应用中常常存在噪声干扰，这会显著影响语音识别系统的准确性和稳定性。
因此，研究如何消除噪声对于提高语音识别系统的性能至关重要。
噪声消除是一种利用信号处理技术从噪声污染的语音信号中提取出干净语音信号的方法。
在语音识别领域，噪声消除算法有助于提高语音信号的质量，并显著提升语音识别系统的性能。
本文将介绍几种常用的语音识别技术的噪声消除方法。
一. 频域噪声消除方法频域噪声消除方法是一种常见的噪声消除方法，它利用语音信号和噪声信号在频域上的差异，通过滤波和谱减法等技术来减少噪声对语音的干扰。
1. 滤波法滤波法通过设计数字滤波器，将语音信号和噪声信号进行滤波，从而达到消除噪声的效果。
常用的滤波器设计方法有无限脉冲响应滤波器（IIR）和有限脉冲响应滤波器（FIR）。
滤波法可以有效地降低噪声的能量，但在某些情况下会对语音信号的频谱造成畸变。
2. 谱减法谱减法是一种常用的噪声消除方法，它通过对语音信号的频谱进行分析和处理，将噪声频谱从语音频谱中减去，从而得到较为清晰的语音信号。
谱减法包括短时傅里叶变换（STFT）和谱减。
二. 时域噪声消除方法时域噪声消除方法是基于时域分析的噪声消除方法，它通过对语音信号的时域特征进行处理，减少噪声的干扰。
1. 统计模型法统计模型法是一种常见的时域噪声消除方法，它利用语音信号和噪声信号之间的统计特性进行建模和分析。
常见的统计模型包括高斯混合模型（GMM）和隐马尔可夫模型（HMM）。
统计模型法可以通过对语音信号和噪声信号之间的统计特性进行建模，从而减少噪声对语音的干扰。
2. 线性预测法线性预测法是一种基于线性预测分析的噪声消除方法，它通过对语音信号的线性预测系数进行分析和处理，减少噪声的干扰。
线性预测法包括自相关法和自适应线性预测法。
三. 混合域噪声消除方法混合域噪声消除方法是将时域和频域噪声消除方法相结合的一种噪声消除方法，它利用了时域和频域上的信息来提高噪声消除效果。
语音信号处理实验报告实验二一、实验目的本次语音信号处理实验的目的是深入了解语音信号的特性，掌握语音信号处理的基本方法和技术，并通过实际操作和数据分析来验证和巩固所学的理论知识。
具体而言，本次实验旨在：1、熟悉语音信号的采集和预处理过程，包括录音设备的使用、音频格式的转换以及噪声去除等操作。
2、掌握语音信号的时域和频域分析方法，能够使用相关工具和算法计算语音信号的短时能量、短时过零率、频谱等特征参数。
3、研究语音信号的编码和解码技术，了解不同编码算法对语音质量和数据压缩率的影响。
4、通过实验，培养我们的动手能力、问题解决能力和团队协作精神，提高我们对语音信号处理领域的兴趣和探索欲望。
二、实验原理（一）语音信号的采集和预处理语音信号的采集通常使用麦克风等设备将声音转换为电信号，然后通过模数转换器（ADC）将模拟信号转换为数字信号。
在采集过程中，可能会引入噪声和干扰，因此需要进行预处理，如滤波、降噪等操作，以提高信号的质量。
（二）语音信号的时域分析时域分析是对语音信号在时间轴上的特征进行分析。
常用的时域参数包括短时能量、短时过零率等。
短时能量反映了语音信号在短时间内的能量分布情况，短时过零率则表示信号在单位时间内穿过零电平的次数，可用于区分清音和浊音。
（三）语音信号的频域分析频域分析是将语音信号从时域转换到频域进行分析。
通过快速傅里叶变换（FFT）可以得到语音信号的频谱，从而了解信号的频率成分和分布情况。
（四）语音信号的编码和解码语音编码的目的是在保证一定语音质量的前提下，尽可能降低编码比特率，以减少存储空间和传输带宽的需求。
常见的编码算法有脉冲编码调制（PCM）、自适应差分脉冲编码调制（ADPCM）等。
三、实验设备和软件1、计算机一台2、音频采集设备（如麦克风）3、音频处理软件（如 Audacity、Matlab 等）四、实验步骤（一）语音信号的采集使用麦克风和音频采集软件录制一段语音，保存为常见的音频格式（如 WAV）。
基于语音识别的语音信号降噪技术研究近年来，语音技术在人工智能领域中得到了广泛的应用，而语音信号处理也成为了一个热门的研究方向。
其中，语音信号降噪技术作为语音信号处理的一项重要技术，其目的是从含噪音的语音信号中提取出清晰、可听的音频信号。
本文将对基于语音识别的语音信号降噪技术进行研究和探讨。
一、语音信号降噪技术的研究进展语音信号降噪技术的发展历程可以追溯到1980年代末期。
最初的语音信号降噪方法主要基于经典的数字信号处理技术，如滤波和谱减法等。
这些方法虽然具有一定的降噪效果，但是基于物理模型的降噪方法存在的问题是过于依赖于信号特征和算法精度，容易出现伪清音和语音失真的情况。
近年来，由于深度学习和人工智能技术的发展，基于语音识别的语音信号降噪技术逐渐受到重视。
与传统的降噪方法相比，基于语音识别的降噪方法更加智能化，能够自适应地进化和优化，降低了声音失真的概率，同时能够为用户提供更高的清晰度。
二、基于语音识别的语音信号降噪技术的原理基于语音识别的语音信号降噪技术需要在加噪语音的基础上进行语音识别，根据语音识别的结果，建立语音模型，然后根据模型进行噪声的自适应估计与消除。
具体来说，该技术可以分为以下几个步骤：1. 录制包含噪声的语音数据集。
2. 使用带噪语音数据集训练语音识别模型，生成用于估计附加噪声的参数。
3. 对输入信号进行同步和窗口化处理，将其分解为短时语音信号。
4. 运用刚刚所述的参数，在语音信号分解的同时进行噪声分解。
5. 进行噪声估计与消除，还原最终的纯净语音信号。
基于语音识别的语音信号降噪技术需要建立大规模的语音识别语料库，使用深度学习的算法来训练语音识别模型，对训练过程中的参数进行大量优化和调整，才能够在语音信号降噪领域中发挥最佳的效果。
三、基于语音识别的语音信号降噪技术的优点与传统的降噪方法相比，基于语音识别的语音信号降噪技术具有以下优点：1. 更高的清晰度由于基于语音识别的降噪方法是基于对语音信号的建模进行的，所以降噪结果更加符合人耳的感知。
含噪声的语音信号分析与处理设计随着科技的发展，语音信号的分析与处理在音频处理、语音识别、交互设计等领域中得到了广泛应用。
然而，由于实际环境条件的影响，语音信号常常受到噪声的干扰，导致信号质量下降。
因此，对含噪声的语音信号进行分析与处理设计成为一个重要的研究课题。
本文将从语音信号分析、噪声分析以及处理方法三个方面对含噪声的语音信号进行分析与处理设计。
首先，语音信号分析是语音处理的基础，通过分析语音信号的频率、幅度和时域特性等可以更好地了解信号的特点，从而为后续的噪声分析与处理提供基础。
语音信号通常由基频、共振峰和噪声组成，而噪声是导致语音信号质量下降的主要原因之一、因此，理解和提取语音信号中的基频和共振峰等特征参数，可以帮助我们更好地去除噪声。
在语音信号分析中，常用的方法包括短时傅里叶变换(STFT)、自相关函数(RAF)以及线性预测编码(LPC)等。
其次，噪声分析是对噪声的特性进行分析，掌握噪声特征对于噪声的抑制和处理至关重要。
常见的噪声类型包括白噪声、脉冲噪声、环境噪声等，它们的特点各不相同。
通过对噪声的分析，可以确定适当的噪声模型，为后续的噪声抑制算法提供基础。
噪声分析方法包括谱分析、相关性分析以及统计特性分析等。
最后，针对含噪声的语音信号进行处理，目的是降低噪声对语音信号的干扰，提高语音信号的质量。
噪声抑制是含噪声语音信号处理中的一项重要任务，主要分为基于时域和频域的方法。
时域方法包括Wiener滤波器、语音活性检测和语音增强等；频域方法主要包括基于短时傅里叶变换的声纹估计法、频率掩蔽法和频谱减法法等。
此外，还可以通过使用降噪算法、特征选择和分类器训练等方法来提高语音信号的鲁棒性。
综上所述，含噪声的语音信号分析与处理设计是一个复杂而关键的问题，需要综合考虑语音信号的特点和噪声的特性，并选择合适的方法进行处理。
通过合理的信号分析和噪声分析，结合有效的处理方法和算法，可以实现对含噪声的语音信号的准确分析和高效处理，从而提高语音信号的质量和应用效果。
含噪声的语音信号分析与处理设计在现实生活中，我们常常会面临到含有噪声的语音信号，这些噪声可能来自于环境、设备或者通信等因素。
对于这种含噪声的语音信号，我们需要进行分析与处理，以提高语音信号的质量和可理解性。
首先，在进行语音信号的分析与处理之前，我们需要先对其进行预处理。
预处理的目的是减小噪声的影响，使得后续分析与处理更加精确和有效。
常用的预处理方法有：1.噪声估计和建模：通过对含噪声语音信号进行噪声估计和建模，可以获得噪声的统计特性和模型参数，为后续处理提供基础。
2.降噪滤波：根据噪声模型和估计结果，设计合适的降噪滤波算法，将信号中的噪声成分减小或者消除，以提高语音信号的清晰度和可理解性。
3.音频增益调整：对语音信号进行音量调整，以使得信号在放大的过程中不会引入过多的噪声。
分析与处理的主要目标是提取出有用的语音特征，如声音的音素、音调、语速等信息，以实现语音识别、语音合成等应用。
常用的分析与处理方法有：1.特征提取：通过应用信号处理和模式识别技术，提取语音信号中的关键特征，如短时能量、短时平均过零率、MFCC等。
这些特征可以反映出语音信号的频谱特性和时域特性。
2.去除噪声和失真：通过使用降噪算法和滤波算法，去除语音信号中的噪声和失真，使得信号更加清晰和准确。
3.语音识别与分割：通过使用语音识别技术，将语音信号转化为文字，实现自动语音识别。
同时，根据语音信号中的静音段和非静音段的特征，对语音信号进行分割，以提取出单词和句子。
4.语音合成与转换：通过使用声学模型和语言模型，将文字转化为语音信号，实现自动语音合成。
同时，可以通过修改声学模型中的参数，实现说话人的转换和风格的改变。
最后，在进行语音信号分析与处理时，还需要注意以下几个问题：1.信号与噪声的属性：不同环境和设备产生的噪声具有不同的统计特性和功率分布，对于不同类型的噪声，需要采用不同的噪声估计和降噪方法。
2.降噪算法与语音质量：降噪算法在减小噪声的同时，也可能会引入一定的失真和伪声。
语音降噪处理技术的研究语音降噪处理技术的研究引言：随着科技的不断发展和人们对通信质量的要求不断提高，语音降噪处理技术成为了当前研究的热点之一。
语音降噪处理技术旨在降低语音信号中的噪声干扰，提高语音的清晰度和可懂性。
本文将探讨语音降噪处理技术的研究现状、方法和应用。
一、研究现状1. 传统语音降噪处理方法传统的语音降噪处理方法主要基于统计模型和滤波技术。
其中，统计模型方法主要有高斯混合模型 (GMM) 和隐马尔科夫模型(HMM) 等，它们通过对语音信号中的噪声进行建模，然后使用最大后验概率 (MAP) 或最大似然估计 (MLE) 等方法进行降噪。
滤波技术则是通过设计滤波器来消除语音信号中的噪声，常见的滤波器包括陷波滤波器、带通滤波器和自适应滤波器等。
2. 基于机器学习的语音降噪处理方法近年来，随着机器学习技术的飞速发展，越来越多的研究者开始应用机器学习方法来进行语音降噪处理。
其中最为常见的方法包括主成分分析 (PCA)、独立成分分析 (ICA)、支持向量机(SVM) 和深度学习等。
这些方法通过从大量的训练数据中学习语音信号的特征，然后利用这些特征进行降噪处理，取得了较好的效果。
二、方法1. 频域方法频域方法是一种常用的语音降噪处理方法。
其基本思想是将语音信号从时域转换到频域，然后通过对频域信号进行滤波来降低噪声干扰。
常见的频域方法包括快速傅里叶变换 (FFT)、小波变换和自适应滤波等。
2. 时域方法时域方法是另一种常用的语音降噪处理方法。
其基本思想是利用时域的相关性和自相关性等特征来进行降噪处理。
常见的时域方法包括自相关函数法、线性预测法和短时能量法等。
三、应用语音降噪处理技术广泛应用于各种语音通信系统中，如手机通话、会议系统、语音识别系统等。
在手机通话中，语音降噪处理技术能有效提高语音的清晰度，降低通话质量受噪声影响的程度；在会议系统中，语音降噪处理技术能够从复杂的环境中过滤出语音信号，使会议讨论更为高效；在语音识别系统中，语音降噪处理技术能够提高语音的信噪比，减少识别错误的发生。
基于LMS算法滤波的语音降噪研究语音降噪是一项重要的音频信号处理技术，其应用广泛，包括通信、语音识别、语音合成等领域。
在实际应用中，由于环境噪声的存在，语音信号往往受到干扰，导致语音质量下降，因此需要采用降噪算法对语音信号进行处理以提高语音质量。
LMS算法（Least Mean Square）是一种常用的自适应滤波算法，具有较低的计算复杂度和快速的收敛速度，适用于实时语音降噪的应用场景。
本文将基于LMS算法对语音信号进行降噪研究。
LMS算法的基本原理是在时域上对输入信号进行滤波，通过不断调整滤波器的权值，使输出信号尽可能接近期望信号。
算法的核心思想是通过最小化误差信号的均方差来更新权值，从而逐步逼近最佳滤波器。
在语音降噪中，输入信号包括语音信号和噪声信号，我们的目标是将噪声信号滤除，保留语音信号。
通过加性噪声模型，我们可以得到语音信号和噪声信号的线性组合，即输入信号。
首先，我们需要对输入信号进行分帧处理，将长时间的信号划分为小的时间段，每段称为帧。
然后，对每一帧信号应用LMS算法进行降噪处理。
在LMS算法中，首先需要初始化滤波器的权值，可以随机选择一组初始权值。
然后，对每一帧信号，将输入信号输入到滤波器中得到输出信号，计算输出信号与期望信号之间的误差。
通过最小化误差信号的均方差，更新滤波器的权值，使输出信号逐步逼近期望信号。
重复这个过程，直到滤波器的权值收敛或达到最大迭代次数。
LMS算法有一定的优点，如计算复杂度较低、收敛速度较快。
然而，它也存在一些缺点。
首先，它对输入信号的统计特性要求较高，如果输入信号不满足高斯分布或平稳性的假设，则算法的性能可能会下降。
此外，LMS算法对于信噪比较低的情况效果较差，无法充分抑制噪声。
为了提高语音降噪的效果，可以采用改进的LMS算法或结合其他降噪算法。
例如，可以借鉴NLMS算法（Normalized LMS）对LMS算法进行改进，消除了对输入信号统计特性的依赖。
通信与信息工程学院信息处理综合实验报告班级：电子信息工程1502班指导教师：设计时间：2018/10/22-2018/11/23评语：通信与信息工程学院二〇一八年实验题目：语音信号分析与处理一、实验内容1. 设计内容利用MATLAB对采集的原始语音信号及加入人为干扰后的信号进行频谱分析，使用窗函数法设计滤波器滤除噪声、并恢复信号。
2．设计任务与要求1. 基本部分（1）录制语音信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
（2）对所录制的语音信号加入干扰噪声，并对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。
（3）分别利用矩形窗、三角形窗、Hanning窗、Hamming窗及Blackman 窗几种函数设计数字滤波器滤除噪声，并画出各种函数所设计的滤波器的频率响应。
（4）画出使用几种滤波器滤波后信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号、几种滤波器滤波后的信号进行对比，分析信号处理前后及使用不同滤波器的变化；回放语音信号。
2. 提高部分（5）录制一段音乐信号并对其进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图。
（6）利用MATLAB产生一个不同于以上频段的信号；画出信号频谱图。
（7）将上述两段信号叠加，并加入干扰噪声，尝试多次逐渐加大噪声功率，对加入噪声的信号进行频谱分析；画出加噪后信号的时域波形和频谱图。
（8）选用一种合适的窗函数设计数字滤波器，画出滤波后音乐信号时域波形和频谱，对滤波前后的信号进行对比，回放音乐信号。
二、实验原理1.设计原理分析本设计主要是对语音信号的时频进行分析，并对语音信号加噪后设计滤波器对其进行滤波处理，对语音信号加噪声前后的频谱进行比较分析，对合成语音信号滤波前后进行频谱的分析比较。
首先用PC机WINDOWS下的录音机录制一段语音信号，并保存入MATLAB软件的根目录下，再运行MATLAB仿真软件把录制好的语音信号用audioread函数加载入MATLAB仿真软件的工作环境中，输入命令对语音信号进行时域，频谱变换。
智能语音识别领域中的噪声抑制与语音增强研究智能语音识别技术在当今社会得到了广泛应用，尤其是在人机交互、智能音箱、语音助手等领域。
然而，由于环境噪声的存在，语音信号往往受到干扰，导致识别准确率下降。
因此，噪声抑制与语音增强技术在智能语音识别领域中具有重要的研究价值。
噪声抑制的目标是减少背景噪声对语音信号的干扰，通过算法对噪声进行建模处理，使语音信号的特征更加明确。
常见的噪声抑制算法有谱减法、Wiener滤波、频域双向微分滤波等。
谱减法通过将噪声估计值从原始信号频谱中减去，减少噪声成分；Wiener滤波通过最小均方误差准则估计信号的幅度谱来抑制噪声；频域双向微分滤波则利用短时频谱的变化率来区分信号和噪声。
这些算法能够有效地抑制各类噪声，提高语音信号的质量和识别准确率。
语音增强技术旨在通过算法对低质量语音信号进行优化，提高其清晰度和可懂度。
常见的语音增强算法有信号幅值放大、频谱减少、时域和频域的平滑滤波等。
信号幅值放大通过放大信号的幅值，使语音信号更容易被听到；频谱减少通过减小信号的频谱之间的间隔，使语音信号更容易被区分；时域和频域的平滑滤波则通过对信号的瞬时和频谱特性进行平滑处理，减少噪声的干扰。
这些算法能够有效地提高低质量语音的可懂度和清晰度。
在智能语音识别领域，噪声抑制与语音增强技术的研究通过对语音信号的处理，能够显著提高语音识别系统的性能。
首先，噪声抑制技术可以降低环境噪声对语音信号的干扰，使得语音信号更加清晰、可懂，从而提高识别准确率。
其次，语音增强技术能够优化低质量语音信号，提升其可懂度和清晰度，使得语音识别系统能够更好地识别用户的指令和需求。
此外，噪声抑制和语音增强技术还可以帮助语音助手、智能音箱等设备更好地与用户进行交互，提供更好的用户体验。
目前，智能语音识别领域中的噪声抑制与语音增强技术仍然面临一些挑战。
首先，不同环境下的噪声类型和强度差异较大，噪声抑制算法需要具备较强的自适应性，能够适应各种环境噪声的特点。
语音信号去噪处理方法研究一、引言语音信号去噪处理是语音信号处理领域的重要研究方向，其主要目的是消除语音信号中的噪声干扰，提高语音信号的质量和可识别性。
随着科技的不断发展，越来越多的应用场景需要对语音信号进行去噪处理，如语音识别、电话会议、数字通信等。
因此，研究语音信号去噪处理方法具有重要意义。
二、常见噪声类型在进行语音信号去噪处理前，需要先了解常见的噪声类型。
常见的噪声类型包括以下几种：1.白噪声：频率范围广泛，功率谱密度恒定。
2.脉冲噪声：突然出现并迅速消失的脉冲。
3.人类说话声：人类说话时产生的杂音。
4.机器嗡鸣：由机器运转产生的低频杂音。
5.电源干扰：由电子设备产生的高频杂波。
三、传统去噪方法传统的去噪方法主要包括滤波法、谱减法和子带分解法。
1.滤波法：将语音信号通过滤波器进行滤波，去除噪声信号。
但是，滤波法只能去除特定频率范围内的噪声，对于频率随时间变化的噪声无法处理。
2.谱减法：通过计算语音信号和噪声信号的功率谱，将低于一定阈值的频率成分视为噪声信号，并将其减去。
但是，谱减法会导致语音信号失真和降低可识别性。
3.子带分解法：将语音信号分解为多个子带，在每个子带上进行去噪处理。
但是，子带分解法需要大量计算，并且对于频率随时间变化的噪声也无法处理。
四、基于深度学习的去噪方法近年来，基于深度学习的去噪方法逐渐成为研究热点。
基于深度学习的去噪方法主要包括自编码器、卷积神经网络和循环神经网络等。
1.自编码器：自编码器是一种无监督学习模型，可以从数据中学习特征表示。
在语音信号去噪处理中，可以将自编码器作为一个降噪模型，输入噪声信号，输出去噪后的语音信号。
自编码器可以学习到语音信号的特征表示，并去除噪声。
2.卷积神经网络：卷积神经网络是一种针对图像处理的深度学习模型。
在语音信号去噪处理中，可以将卷积神经网络应用于语音信号的时频域表示，学习时频域上的特征表示，并去除噪声。
3.循环神经网络：循环神经网络是一种针对序列数据处理的深度学习模型。
电网络理论课程设计与报告题目：语音信号的噪声分析及滤波的过程研究一、语音信号的噪声分析及滤除一般过程选择一个语音信号作为分析的对象，或录制一段格式为 *.wav各人自己的语音信号，对其进行频谱分析；利用MATLAB中的随机函数产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其进行频谱分析；设计数字滤波器，并对被噪声污染的语音信号进行滤波，分析滤波后信号的时域和频域特征，回放语音信号。
其流程图如下所示：二、音频信号、噪声的分析(一）、音频信号分析音频信号的频率范围在20Hz-20000Hz，是人耳可以听到的频率范围，超过这个范围的音频信号没有意义。
语音的频率范围在30-1000Hz之间。
(二)、噪声的产生噪声的来源一般有环境设备噪声和电气噪声。
环境噪声一般指在录音时外界环境中的声音，设备噪声指麦克风、声卡等硬件产生的噪声，电气噪声有直流电中包含的交流声，三极管和集成电路中的无规则电子运动产生的噪声，滤波不良产生的噪声等。
这些噪声虽然音量不大(因为在设备设计中已经尽可能减少噪声)，但参杂在我们的语音中却感到很不悦耳，尤其中在我们语音的间断时间中，噪声更为明显。
三、A/D转换A/D转换可分为4个阶段：即采样、保持、量化和编码。
采样就是将一个时间上连续变化的信号转换成时间上离散的信号，根据奈奎斯特采样定理fsZZfh，如果采样信号频率大于或等于2倍的最高频率成分，则可以从采样后的信号无失真地重建恢复原始信号。
考虑到模数转换器件的非线性失真、量化噪声及接收机噪声等因素的影响，采样频率一般取2．5～3倍的最高频率成分。
要把一个采样信号准确地数字化，就需要将采样所得的瞬时模拟信号保持一段时间，这就是保持过程。
保持是将时间离散、数值连续的信号变成时间连续、数值离散信号，虽然逻辑上保持器是一个独立的单元，但是，实际上保持器总是与采样器做在一起，两者合称采样保持器。
图给出了A/D采样电路的采样时序图，采样输出的信号在保持期间即可进行量化和编码。
量化是将时间连续、数值离散的信号转换成时间离散、幅度离散的信号；编码是将量化后的信号编码成二进制代码输出。
到此，也就完成了A/D转换，这些过程通常是合并进行的。
例如，采样和保持就经常利用一个电路连续完成，量化和编码也是在保持过程中实现的。
四、通用串行总线(一)、USB总线的分析USB标准采用NRZI方式（翻转不归零制）对数据进行编码。
翻转不归零制（non-return to zero,inverted），电平保持时传送逻辑1，电平翻转时传送逻辑0。
USB 接头提供一组5伏特的电压，可作为相连接USB设备的电源。
实际上，设备接收到的电源可能会低于5V，只略高于4V。
USB规范要求在任何情形下，电压均不能超过5.25V；在最坏情形下（经由USB供电HUB所连接的LOW POWER 设备）电压均不能低于4.375V，一般情形电压会接近5V。
(二)、PCI总线PCI是由Intel公司1991年推出的一种局部总线。
从结构上看，PCI是在CPU和原来的系统总线之间插入的一级总线，具体由一个桥接电路实现对这一层的管理，并实现上下之间的接口以协调数据的传送。
管理器提供了信号缓冲，使之能支持10种外设，并能在高时钟频率下保持高性能，它为显卡，声卡，网卡，MODEM等设备提供了连接接口，它的工作频率为33MHz/66MHz。
五、语音信号杂音滤除的具体实现(一)、语音信号的采集利用PC 机上的声卡和WINDOWS 操作系统可以进行数字信号的采集。
将话筒输入计算机的语音输入插口上,启动录音机。
按下录音按钮,接着对话筒说话“语音信号处理”,说完后停止录音,屏幕左侧将显示所录声音的长度。
点击放音按钮,可以实现所录音的重现。
以文件名“speech”保存入X:\ MATLAB \ work 中。
可以看到,文件存储器的后缀默认为*.wav ,这是WINDOWS 操作系统规定的声音文件存的标准。
(二)、语音信号的时频分析利用MATLAB中的“wavread”命令来读入（采集）语音信号，将它赋值给某一向量。
再对其进行采样，记住采样频率和采样点数。
其格式是：y=wavread（file）功能是读取file所规定的wav文件，返回采样值放在向量y中。
接下来，对语音信号OriSound.wav进行采样。
其程序是[y,fs,nbits]=wavered (‘OriSound’); 把语音信号加载入Matlab 仿真软件平台中。
然后，画出语音信号的时域波形，再对语音信号进行频谱分析。
MATLAB提供了快速傅里叶变换算法FFT计算DFT的函数fft,其调用格式是Xk=fft(xn,N)。
参数xn为被变换的时域序列向量，N是DFT变换区间长度，当N大于xn的长度时，fft函数自动在xn后面补零。
，当N小于xn的长度时，fft函数计算xn的前N个元素，忽略其后面的元素。
在本次设计中，我们利用fft对语音信号进行快速傅里叶变换，就可以得到信号的频谱特性。
其程序如下：fs=22050;[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound.wav');sound(y,fs,nbits); %回放语音信号N= length (y) ; %求出语音信号的长度Y=fft(y,N); %傅里叶变换subplot(2,1,1);plot(y);title('原始信号波形');subplot(2,1,2);plot(abs(Y));title('原始信号频谱')程序结果如下图：图1 原始信号波形及频谱(三)、语音信号加噪与频谱分析MATLAB中产生高斯白噪声非常方便，有两个产生高斯白噪声的两个函数。
我们可以直接应用两个函数：一个是WGN，另一个是AWGN。
WGN用于产生高斯白噪声，AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
也可直接用randn函数产生高斯分布序列。
在本次课程设计中，用MATLAB中的随机函数(rand或randn)产生噪声加入到语音信号中，模仿语音信号被污染，并对其频谱分析。
Randn函数有两种基本调用格式：Randn(n)和Randn（m,n）,前者产生n×n服从标准高斯分布的随机数矩阵，后者产生m×n的随机数矩阵。
在这里，用Randn（m,n）函数。
语音信号添加噪声及其频谱分析的主要程序如下：[y,fs,nbits]=wavread ('OriSound.wav');N = length (y) ; %求出语音信号的长度Noise=0.01*randn(n,2); %随机函数产生噪声Si=y+Noise; %语音信号加入噪声sound(Si);subplot(2,1,1);plot(Si);title('加噪语音信号的时域波形');S=fft(Si); %傅里叶变换subplot(2,1,2);plot(abs(S));title('加噪语音信号的频域波形');程序结果如下图：图2 加噪后的波形及频谱分析六、数字滤波器设计滤波器设计方法有间接法和直接法，间接法是借助于模拟滤波器的设计方法进行的。
其设计步骤是：先设计过渡模拟滤波器得到系统函数H（s），然后将H （s）按某种方法转换成数字滤波器的系统函数H(z)。
间接法，常用的方法有窗函数法、频率采样等。
具体设计步骤如下：（1）确定所需类型数字滤波器的技术指标。
（2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式为Ω=2/T tan(0.5ω)(3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。
（4）设计模拟低通滤波器。
（5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。
（6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。
脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。
原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣的窗函数。
（1）构造希望逼近的频率响应函数。
（2）计算h(n)。
（3）加窗得到设计结果。
接下来，我们根据语音信号的特点给出有关滤波器的技术指标：①低通滤波器的性能指标：fp=1000Hz，fc=1200Hz，As=100db ,Ap=1dB②高通滤波器的性能指标：fp=3500Hz，fc=4000Hz，As=100dB，Ap=1dB；③带通滤波器的性能指标：fp1=1200Hz，fp2=3000hZ，fc1=1000Hz，fc2=3200Hz，As=100dB，Ap=1dB数字滤波器的主要程序：1、低通滤波器:wp=2*pi*Fp/Ft;ws=2*pi*Fs/Ft;fp=2*Ft*tan(wp/2);fs=2*Fs*tan(wp/2);[n11,wn11]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通滤波器的阶数和截止频率[b11,a11]=butter(n11,wn11,'s'); %求S域的频率响应的参数[num11,den11]=bilinear(b11,a11,0.5); %双线性变换实现S域到Z域的变换[h,w]=freqz(num11,den11); %根据参数求出频率响应plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));legend('用butter设计');图3 低通滤波器2、带通wp1=tan(pi*Fp1/Ft); %带通到低通滤波器的转换wp2=tan(pi*Fp2/Ft);ws1=tan(pi*Fs1/Ft);ws2=tan(pi*Fs2/Ft);w=wp1*wp2/ws2;bw=wp2-wp1;wp=1;ws=(wp1*wp2-w.^2)/(bw*w);[n12,wn12]=buttord(wp,ws,1,50,'s'); %求低通滤波器阶数和截止频率[b12,a12]=butter(n12,wn12,'s'); %求S域的频率响应参数[num2,den2]=lp2bp(b12,a12,sqrt(wp1*wp2),bw);%将S域低通参数转为带通的[num12,den12]=bilinear(num2,den2,0.5);%双线性变换实现S域到Z域的转换[h,w]=freqz(num12,den12); %根据参数求出频率响应plot(w*8000*0.5/pi,abs(h));axis([0 4000 0 1.5]);legend('用butter设计');图4 带通滤波器七、用滤波器对加噪语音信号进行滤波（一）、滤波用自己设计的各滤波器分别对加噪的语音信号进行滤波，在Matlab中，FIR 滤波器利用函数fftfilt对信号进行滤波，IIR滤波器利用函数filter对信号进行滤波。
