1. 研究目的与意义
由于语音信号中存在着噪音干扰信息，因此使得语音信号数字化后语音段检测困难大。
本设计为了解决这一问题，研究在噪音环境下去除语音端点检测噪音的关键技术和方法。
通过判断语音信号中的端点，去掉噪音段保留语声段，从而从带噪语音信号中检测出语音信息。
2. 课题关键问题和重难点
课题关键问题：(1)、掌握噪声监测的工作原理及方法。
(2)、选择合适的仿真软件及掌握对应的编程方法。
(3)、掌握噪声测试误差的分析及计算。
3. 国内外研究现状（文献综述）
1端点检测的方法在很长一段时间里，语音端点检测算法主要是依据语音信号的时域特性。
其采用的主要参数有短时能量、短时平均过零率等，即通常说的基于能量的端点检测方法。
这些算法在实验室环境下具有良好的性能，但在噪声环境下，则无法达到其应有的效果。
4. 研究方案
本次实验利用短时过零率和短时能量相结合的语音端点检测算法利用短时过零率来检测清音,用短时能量来检测浊音，两者相配合便实现了信号信噪比较大情况下的端点检测。
算法对于输入信号的检测过程可分为短时能量检测和短时过零率检测两个部分。
算法以短时能量检测为主，短时过零率检测为辅。
5. 工作计划
第一周：查找文献资料，对语音信号端点检测技术和应用方法有个大体的了解；第二周：对课题中涉及的知识作深入掌握，掌握参数分析方法、语音信号端点检测技术和应用方法等；第三周：制定研究计划，写开题报告；第四周：学习程序语言以及编程方法；第五周：练习编程；第六周：实现参数分析方法软件部分；第七周：实现端点检测方法软件部分；第八周：实现端点检测技术方法软件部分；第九周：实现系统软件联调的主要功能；第十周：实现软件的可视化界面；第十一周：程序修改和完善，结果分析；第十二周：写论文以及准备答辩；第十三周：写论文以及准备答辩；第十四周：验收程序，进行毕业设计答辩；
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
