【摘 要】
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在诸多行业领域中,语音通信这一类别,已发展为最基本的通信方式,在日常生活中,扮演着举足轻重的角色,人们之间拨打电话,各种形形色色的多媒体工具,都需要运用语音通信这一功能。与大自然中的声音不同,语音是人类将自己想法进行表达的一种形式,带有个人情感和态度,在社会各种交流沟通方式中,语音交流效率最高而且最便捷。但是,就现有的科技发展水平,没有一家声学机构保证自己能做到让语音通信避免噪音的干扰。这些噪声和
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在诸多行业领域中,语音通信这一类别,已发展为最基本的通信方式,在日常生活中,扮演着举足轻重的角色,人们之间拨打电话,各种形形色色的多媒体工具,都需要运用语音通信这一功能。与大自然中的声音不同,语音是人类将自己想法进行表达的一种形式,带有个人情感和态度,在社会各种交流沟通方式中,语音交流效率最高而且最便捷。但是,就现有的科技发展水平,没有一家声学机构保证自己能做到让语音通信避免噪音的干扰。这些噪声和增强不仅影响声音的可知性,还会导致声音处理系统的性能出现大幅度的下降。本文采用一种改进的语音增强算法,对其进行了参数分析以及仿真实验,这种方式能够有效地将纯净语音从诸多复杂的噪音中提纯出来,语音质量有着可观的增强程度。关于语音增强,其中最常见的一种增强方式,是麦克风阵列语音增强。这种方式已经在多领域展开应用,不仅限于音/视频会议。本论文针对基于麦克风阵列技术展开研究,该改进算法在获得语音信息的基础上,利用广义旁瓣抵消算法中延迟求和算法得到直达阵列的语音信号,将其与阻塞矩阵和自适应算法进行处理,将处理后的结果按照权重系数进行叠加,这样将生成新的信号。之后进行自适应降噪处理,以方便得到抗混响语音,处理的对象是广义旁瓣抵消算法中得到的迭代误差信号。最后采用一种极其有效的方法对残留的非相干噪声进行抑制——维纳滤波,它能让所得到的语音信号被大幅度的增强。通过实验对比表明,在混响环境下该改进算法能够有效的提高语音质量。
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当今我国的工业水平飞速发展,滚动轴承产品在各个领域中具有非常重要的作用。滚动轴承是机械中最基础且易发生故障的零部件之一,其运行状态对于保障关键设备安全可靠性意义重大。马尔可夫决策过程是基于马尔可夫理论的随机动态系统的最优决策过程,在运筹学、数学规划等领域得到了广泛的应用,可以实现更科学的维修策略制定研究和仪器生产过程的有效监控管理。本文基于机器学习方法中马尔可夫决策过程来实现对于滚动轴承的维修策略
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