强度折减法在Hoek_Brown准则中的应用_林杭

基于matlab的MMSE

基于Matlab的MMSE的语音增强算法的研究 投递人发布于2013-06-27 17:05 评论(0)有 5 人阅读 本课题隶属于学校的创新性课题研究项目。2012年就已经做完了，今天一并拿来发表。 目录： --基于谱减法的语音信号增强算法 (1) 一：语音增强技术概述 (3) 二：语音增强的目的 (3) 三：语音信号的相关特性 (3) 1 语音特性 (3) 1. 1 语音信号具有短时平稳性 (3) 1.2.语音信号可以分为浊音和清音 (3) 1.3.语音信号可以利用统计分析特征描述 (4) 2 人耳感知特性 (4) 3 噪声特性 (4) 3.1周期性噪声 (4) 3.2脉冲噪声 (5) 3.3宽带噪声 (5) 3.4同声道语音干扰 (5) 3.5传输噪声 (5) 四：国内外有关抗噪声技术的解决方案 (5) 1 语音增强算法 (5) (1) 基于谱减法的语音增强 (6) (2) 自适应滤波法的语音增强 (6) (3) 短时对数谱的MMSE语音增强 (6) 2 寻找稳健的语音特征作为特征参数 (6)

3 基于模型参数自适应的噪声补偿算法 (6) 五：语音增强算法的三种具体算法分析与比较 (6) 1：谱减法 (6) (1) 谱减法算法的理论分析 (6) (2) 通过语音增强技术改善语音质量的过程 (7) (3) 谱减法的流程图 (7) (4)谱减法原理图 (8) 2：自适应噪声抵消法 (9) (1) 自适应滤波器原理 (9) (2) 结构框图 (10) 3：短时对数谱的MMSE语音增强算法 (11) 六：实验环境（matlab）简介 (13) 七：算法的实现及仿真结果 (14) 八：附件 (15) 九：参考文献 (17) 一：语音增强技术概述 在通信过程中语音受到来自周围环境、传输媒介引入的噪声，使接收到的语音信号并非纯净的原始语音信号，而是受噪声污染的带噪语音信号。这里的“噪音”定义为所需语音信号以外的所有干扰信号。 干扰信号可以是窄带的或宽带的、白噪声的或有色噪声的、声学的或电学的、加性的或乘性的，甚至可以是其它无关的语音。由噪声导致的语音质量的下降会使许多语音处理系统的性能急剧恶化。采用语音增强技术进行预处理，可有效地改善系统性能。 二：语音增强的目的 对收听人而言主要是改善语音质量，提高语音可懂度，减少疲劳感；对语音处理系统（识别器、声码器、手机）而言是提高系统的识别率和抗干扰能力。 三：语音信号的相关特性

强度折减法的原理

二 抗剪强度折减系数法的理论 2．1抗剪强度折减系数法的概念 抗剪强度折减系数(SSRF ：Shear Strength Reduction Factor)定义为：在外荷载保持不变的情况下，边坡内土体所发挥的最大抗剪强度与外荷载在边坡内所产生的实际剪应力之比。这里定义的抗剪强度折减系数，与极限平衡分析中所定义的土坡稳定安全系数在本质上是一致的。 2．2抗剪强度折减系数法的具体内容 所谓抗剪强度折减技术就是将土体的抗剪强度指标C 和φ，用一个折减系数s F ，如式 (1)和(2) 所示的形式进行折减，然后用折减后的虚拟抗剪强度指标F C 和F φ，取代原来的抗剪强度指标C 和φ，如式（3）所示。 s F F C C /= （式1） )/)((tan tan 1s F F φφ-= （式2） F F fF C φστtan += （式3） 式中：F C 是折减后土体虚拟的粘聚力；F φ是折减后土体虚拟的内摩擦角；fF τ是折减后的抗剪强度。 折减系数s F 的初始值取得足够小，以保证开始时是一个近乎弹性的问题。然后不断增加s F 的值，折减后的抗剪强度指标逐步减小，直到某一个折减抗剪强度下整个土坡发生失稳，那么在发生整体失稳之前的那个折减系数值，即土体的实际抗剪强度指标与发生虚拟破坏时折减强度指标的比值，就是这个土坡的稳定安全系数。 2．3抗剪强度折减系数法的优点 结合有限差分法的抗剪强度折减系数法较传统的方法具有如下优点： （1）能够对具有复杂地貌、地质的边坡进行计算； （2）考虑了土体的本构关系，以及变形对应力的影响； （3）能够模拟土坡的边坡过程及其滑移面形状（通常由剪应变增量或者位移增量确定滑移面的形状和位置）； （4）能够模拟土体与支护结构（超前支护、土钉、面层等）的共同作用；

基于有限元强度折减法的边坡稳定性分析报告

基于有限元强度折减法的边坡稳定性分析 报告 学院：土木工程与力学学院 专业：结构工程 姓名： 学号： 2016年7月

有限元强度折减法研究进展 摘要：在边坡稳定性分析中，相比于传统的极限平衡法、极限分析法等，有限元强度折减法具有明显的优势。这主要体现在其无须事先假定滑动面的形状和位置，只需通过不断降低边坡岩土体的强度参数，进而使边坡岩土体因抗剪强度不能抵抗剪切应力而发生破坏，并最终得到边坡的最危险滑动面及相应的安全系数。有限元强度折减法兼有数值计算方法和传统极限平衡方法的优点。本文介绍了有限元强度折减法的原理与主要研究现状，并对其中的一些重点问题进行了研究与总结。 关键词：强度折减法;有限元;边坡稳定 1 有限元强度折减法基本原理 所谓强度折减，就是在理想弹塑性有限元计算中将边坡岩土体抗剪切强度参数逐渐降低直到其达到破坏状态为止，程序可以自动根据弹塑性计算结果得到破坏滑动面(塑性应变和位移突变的地带)，同时得到边坡的强度储备安全系数ω, 于是有: ==。 '/,tan'tan/ c cω??ω 一般地，强度折减弹塑性有限元数值分析方法考察边坡稳定性的步骤是：首先对于某一给定的强度折减系数，通过逐级加载的弹塑性有限元数值计算确定边坡内的应力场、应变场或位移场，并且对应力、应变或位移的某些分布特征以及有限元计算过程中的某些数学特征进行分析，不断增大折减系数，直至根据对这些特征的分析结果表明边坡己经发生失稳破坏，将此时的折减系数定义为边坡的稳定安全系数。尽管强度折减有限元法在边坡稳定性分析中得到重视与发展，但其计算中需要采用一定的边坡失稳评判标准来确定边坡失稳的临界状态，但是，各种判据的选用至今并没有取得统一。 2 主要研究现状 强度折减概念由Zienkiewicz最早提出并用于边坡的稳定性分析，受限于当时数值计算和计算机水平而未能得到大的发展，直到近十几年来，随着数值计算和计算机技术的迅猛发展，强度折减法也得到了极大的发展，国内外许多学者在这方面做了大量的工作。 Ugai假定土体为理想的弹塑性材料，采用有限元强度折减法较为系统地分别对直立边坡、倾斜边坡、非均质边坡以及存在孔隙水压力的复杂边坡的稳定性进行了分析研究，并指出弹塑性强度折减有限元法具有较强的适应性和可行性。Matsui和San将强度折减技术与采用Duncan-Chang双曲线模型的非线性有限元法相结合，以剪应变作为边坡破坏评判指标，研究了人工填筑边坡和开挖边坡的稳定性，指出填筑边坡应采用总剪应变，而开挖边坡应采用局部剪应变增量作为失稳破坏标准，并将分析结果与极限平衡法进行了对比。Ugai和Leshchinsky 将强度折减技术引入弹塑性有限元法中进行边坡的三维稳定性分析，并与极限平衡法的计算结果进行了较全面的比较研究，指出尽管二者的理论基础、实现手段

边坡强度折减法

基本原理： 强度折减法中边坡稳定的安全系数定义为：使边坡刚好达到临界破坏状态时，对岩、土体的抗剪强度进行折减的程度，即定义安全系数为岩土体的实际抗剪强度与临界破坏时的折减后剪切强度的比值。强度折减法的要点是公式1、2来调整岩土体的强度指标C 和φ(式中，F C 为折减后的粘结力，F φ为折减后的摩擦角，trial F 为折减系数），然后对边坡稳定性进行数值分析，不断地增加折减系数。反复计算，直至其达到临界破坏，此时得到的折减系数即为安全系数S F 。公式如下： trial F F C C /= （1） t a n =F φ-1)/)((tan trial F φ（2) 实现过程： 目前尚无统一的边坡失稳判据，现行的边坡失稳判据主要有以下几种： 1 以数值计算的收敛性作为失稳判据 2 以特征部位位移的突变性作为失稳判据 3 以塑性区的贯通性作为失稳判据 在FLAC3D 中求解安全系数时，单次安全系数的计算过程主要采用的是第一种失稳判据。假设数值计算模型所有非空区域都采用摩尔-库伦本构模型，便可使用命令Solve fos 来求解安全系数：首先，通过给粘结力设定一个大值来改变内部应力，以找到体系达到力平衡的典型时步r N ;接着，对于给定的安全系数s F ，执行r N 时步，如果体系不平衡力与典型内力比率R 小于10-3，则认为体系达到力平衡。如

果不平衡力比率R大于10-3，再执行r N时步，直至R小于10-3退出当前计算，开始新一轮折减计算过程。除上述以力不平衡比率小于10-3作为终止条件外，FLAC3D还采用： 1 前后典型时步运算结束时的不平衡力比率R差值小于10% 2 强度折减后的计算过程已运行了6个典型时步r N作为计算终止条件 计算过程中，只要满足上述三个标准中的任何一个，便退出当前计算。这样做的目的只要是为了控制整个强度折减法循环计算过程中的求解时间。 可以从这几个方面判断：边坡沿滑动面产生滑动、软弱面处产生的沿X方向的位移是否最大、剪切应变增量云图、安全系数、剪切应变增量云图、变形矢量图及速度矢量图、水平位移、竖直位移、垂直应力、最大不平衡力、在坡顶边缘和坡脚处设置监测点（水平应力竖直应力位移）。 FLAC是快速拉格朗日差分分析(Fast grangian Analysis of Continua)的简写。它是以岩石力学理论为基础，以介质物理力学参数和地质构造特性为计算依据，建立在客观反映原型和动态演化过程仿真力学效应基础上的一种新型数值方法。虽然其基本原理类同于离散元法，但却可与有限元一样适用于多种材料模式与边界条件非规则区域的连续问题求解。而且计算中利用的“混合离散化”技术可针对不同介质特

matlab音频降噪课程设计报告.doc

燕山大学 医学软件课程设计说明书 题目：基于MATLAB巴特沃斯滤波器的音频去噪的GUI设计 学院（系）：电气工程学院 年级专业： 13级生物医学工程 2 班 学号： 130103040041 学生姓名：魏鑫 指导教师：许全盛

目录 一、设计目的意义 (1) 1.1绪论 (1) 1.2设计目的 (1) 1.3意义 (1) 二、设计内容 (2) 2.1 设计原理 (2) 2.2 设计内容 (2) 三、设计过程及结果分析 (3) 3.1 设计步骤 (3) 3.2 MATLAB程序及结果 (3) 3.3 结果分析 (8) 四、总结 (9) 五、参考文献 (10)

一、设计目的意义 1.1 绪论 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 1.2 设计目的 (1)掌握数字信号处理的基本概念，基本理论和基本方法。 (2)熟悉离散信号和系统的时域特性。 (3)掌握序列快速傅里叶变换方法。 (4)学会MATLAB的使用，掌握MATLAB的程序设计方法。 (5)掌握利用MATLAB对语音信号进行频谱分析。 (6)掌握滤波器的网络结构。 (7)掌握MATLAB设计IIR、FIR数字滤波器的方法和对信号进行滤波的方法。 1.3 意义 语音信号处理是一门比较实用的电子工程的专业课程，语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段。通过语言相互传递信息是人类最重要的基本功能之一。语言是人类特有的功能，它是创造和记载几千年人类文明史的根本手段，没有语言就没有今天的人类文明。语音是语言的声学表现，是相互传递信息的最重要的手段，是人类最重要、最有效、最常用和最方便的交换信息的形式。 语音信号处理是研究用数字信号处理技术对语音信号进行处理的一门学科，它是一门新兴的学科，同时又是综合性的多学科领域和涉及面很广的交叉学科。

基于matlab谱减法音频降噪处理

题目基于matlab谱减法音频降噪处理 班级 学号 姓名 指导 时间 景德镇陶瓷学院

数字信号处理课程设计任务书

目录 1、设计要求. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 2、设计原理. . . . . . . ……………………………………………….. . . . . . . . . . . .2 3、源程序清单. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 4、设计结果和仿真波形. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11 5、参考文献. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15. 6、设计心得体会. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

1、设计要求 语言是人类最重要、直接、有效和便捷的交换信息的方式。随着近些年科学技术的飞速发展，人们也不满足于和计算机的信息交换方式，希望能够甩掉键盘和鼠标而实现用语言来对计算机进行控制。因此，语音信号处理技术便应运而生。语音信号处理是一门新兴的学科，同时也是综合多种学科和涉及面非常广泛的交叉学科。现在在一些职能系统中嵌入有语音处理系统，但它们只能在安静的环境中才能使用。然而，在语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰。噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的一种方法——谱减法及其改进算法。该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的“音乐噪声”，在很大程度上提高语音信号的信噪比。 目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。但语音识别系统必须在相对比较安静的环境下运行，然而，在语言信息的采集中难免会有各种噪声的干扰，在较强的噪声背景下，语音识别系统的准确性会受到较大影响，甚至没法正常工作。所以在语音识别系统对语音信息处理前，应该对语音信息进行预处理，即背景噪声消除。语音背景噪声消除技术的出现使得语音识别技术更加稳定和精确，也使得语音信息的可懂度大大提高，使人们能够从较复杂的语音信息中提取到更多的有用信息。

语音增强--谱减法原理及源代码实现

处理宽带噪声的最通用技术是谱减法。它利用语音信号的短时平稳特性，从带噪语音的短时谱值中减去噪声的短时谱，从而得到纯净语音的频谱，达到语音增强得目的。谱减法包括幅度谱减法和功率谱减法：幅度谱减法就是在频域中从带噪语音的幅度谱上减去噪声的幅度谱作为语音信号的幅度谱；功率谱减法则是从带噪语音的功率谱中减去噪声的功率谱，得到纯净语音的功率谱估计，通过开方运算得到幅度谱。由于人耳对语音频谱分量的相位感知不敏感，因此这些算法都是在幅度上进行的修正，相位部分则保持不变，仍然使用带噪语音的相位。 谱减法通过从带噪语音的短时谱估值中减去噪声的短时谱来达到语音增强得目的，算法简单且容易实现。但在减去噪声谱后，还会有些较大功率谱分量的剩余部分，在频谱上呈现出随机出现的尖峰，在听觉上形成残留噪声。这种噪声具有一定的节奏性起伏感，被称之为“音乐噪声”。后来，Ephraim 等人又对谱减法进行了大量改进，部分解决了“音乐噪声”问题，但在带噪语言信噪比较低时其残余噪声还是很大，尤其是当信噪比小于5dB 的时候。因此，如何最大限度地消除谱减法中的“音乐噪声”，仍将是人们今后研究的重要课题。 以下为MATLAB源码的实现 %基本谱减法 clear; %[xx,fs]=wavread('E:\mywhisper\shu.wav'); %[xx,fs]=wavread('E:\speech\x\w1xun_01.wav'); %[xx,fs]=wavread('E:\speech\耳语音切割\b\w1ba_5'); [xx,fs]=wavread('MIC0.wav');% 读取音频文件yuan.wav，并返回采样数据给变量xx及采样率Fs [team,row]=size(xx);%将数组xx的行数赋给team,列数赋给row if row==2 x=(xx(:,1)+xx(:,2))/2; yy=x; %如果语音信号xx为2列，即信号为双声道，则将其转换成单声道信号，即取两列的平均值赋给x，并将x的值赋给yy else x=xx; yy=x; %若语音信号xx为单声道，则将xx的值赋给x，并将x的值赋给yy end x=x-mean(x)+0.1*rand(length(x),1); N=length(x);%将语音信号长度赋给变量N n=220;%对语音信号进行分帧，帧长为220 n1=160;%帧移为160 frame=floor((N-n)/(n-n1));%将分帧数赋给变量frame %frame=floor(N/n); for i=1:frame y1=x((i-1)*(n-n1)+1:(i-1)*(n-n1)+n).*hamming(n); %对每段分帧进行加窗处理

有限元强度折减法和极限平衡法适用性研究

有限元强度折减法和极限平衡法适用性研究 曾红丽 戚明军 陕西省建筑设计研究院有限责任公司 710003 西安 摘要：简述了有限元强度折减法原理和两种极限平衡理论进行边坡稳定性分析的方法，分别利用ANSYS 和SLOPE/W 程序对一均质土坡进行了稳定性分析。建立了同样尺寸的两种计算模型，得出了分别采用有限元强度折减法、Bishop 法和Janbu 法在未考虑地下水的情况下边坡安全系数。将计算结果进行比较分析，表明基于极限平衡理论的分析方法分析得到的结果偏小，而有限元强度折减法由于考虑了土体内部应力应变关系所得结果更切合工程实际。 关键词：有限元强度折减法；极限平衡法；适用性；稳定性 1引言 边坡工程是公路、铁路、水利水电以及矿山工程一个不可或缺的组成部分，因此边坡稳定性问题的研究就成为岩土工程界研究的热点问题。国内外学者，已经取得了大量研究成果。目前，研究边坡稳定性的传统方法主要有：极限平衡法，极限分析法，滑移线场法等。随着计算机技术的发展，有限元强度折减法 在边坡稳定性分析中已经得到了较好的应用[1～5] 。本文通过算例分析，比较分析有限元强度折减法和基于极限平衡理论的方法在边坡工程中适用性的差别。 2有限元强度折减法原理[6] 所谓强度折减，就是在理想弹塑性有限元计算中将边坡岩土体抗剪强度参数逐渐降低直到其达到破坏状态为止，程序可以自动根据弹塑性计算结果得到破坏滑动面，同时得到边坡的强度储备安全系数K ，也称为强度折减系数。 通常，边坡的稳定性安全系数定义为沿滑动面的抗剪强度与滑动面的实际剪力的比值，公式表示为 ??+=dA dA c K τ?σ)tan ( （1） 将式（1）两边同时除以K ，得 ????+=+=dA dA c dA dA K K c τ?στ?σ )'tan '()tan ( 1 （2） 式中，K c c ='，)arctan(tan 'K ??=，c 为粘聚力，?为内摩擦角，σ为滑动面上的法向应力，τ为滑动面上的抗剪强度。 通过逐步调整系数K ，得到不同的'c ，'?，将'c ，'?代入有限元程序，反复分析边坡，直到坡体达到临界状态，坡体达到临界状态时的K 值即作为边坡稳定性安全系数。 3极限平衡法 利用极限平衡法对边坡的稳定性进行了分析，该方法的基本特点是，只考虑静力平衡条件和土的Mohr-Coulomb 破坏准则，也就是说，通过分析土体的破坏那一刻的平衡来求得问题的解[7]。极限平衡理论的主要思想是将滑动土体进行条分，由极限状态下土条所受力和力矩的平衡来分析边坡稳定性。它是目前应用最多的一种分析方法。文中所用极限平衡理论的方法有以下几种[8]。 （1）Bishop 法：该方法考虑了土条间的作用力，这是对传统的瑞典条分法的重要改进。该方法忽略各土条之间的切向条间力，认为条间力的合力是水平的，同时假设破坏面是圆弧面，且定义边坡安全系数为沿整个滑动面上的抗剪强度与实际产生的剪应力的比值。该方法的计算结果比较接近实际，常用于土质、软岩质及碎岩边坡的稳定性分析。 （2）Janbu 法：Janbu 提出了同时满足力和力矩平衡的“通用条分法”。这一方法区别于其他方法的一个重要方面，就是通过假定土条侧向力的作用点而不是作用方向来求解安全系数的。采用非圆弧面，按条块滑动平衡确定条间力，按推力线确定法向力的作用点，简化计算条间切向力为零，然后再对稳定系数进行修正。 4算例分析

基于Matlab的谱减法语音增强的研究

基于Matlab的谱减法语音增强的研究 【摘要】在实际应用中，待分析的语音信号一般是被噪声污染的语音，很大程度上影响了语音处理系统的性能。为此，需要我们对带噪语音进行语音增强处理，抑制噪声，恢复纯净语音。本文就谱减法对带噪语音进行处理，并利用matlab 行仿真，验证了谱减法的语音增强的效果。 【关键词】Matlab;语音增强;谱减法 1.引言 研究语音增强技术在实际中有重要价值。目前，语音增强己在很多方面得到广泛的应用，例如语音处理系统、通信、多媒体技术、数字化家电等领域。语音增强的一个主要目标，就是从带噪语音信号中提取尽可能纯净的原始语音。根据与输入语音信号的关系，噪声可分为加性噪声和非加性噪声两类。对某些非加性噪声而言，可以通过一定的变换转换成加性噪声。非加性噪声主要是残响和传送网络的电路噪声等。加性噪声通常分为宽带噪声、冲激噪声、语音干扰噪声、周期噪声等[1]。 2.谱减法基本原理 谱减法的基本思想是在假定加性噪声与短时平稳的语言信号相互独立的情况下，从带噪语音的功率谱中减去噪声功率谱，从而得到较为纯净的语音频谱[2]。如果设s（t）为纯净语音，n（t）为噪声信号，y（t）为带噪语音信号[3]，则有： y（t）=s（t）+n（t）（2-1） 用Y（）、S（）、N（）分别表示y（t）、s（t）、n（t）的傅里叶变换，则可得 Y（）=S（）+N（）（2-2） 由于假定语音信号与加性噪声是相互独立的，则可以得到： （2-3） 如果用、、分别表示y（t）、s（t）和n（t）的功率谱，则有： =+ （2-4） 而由于平稳噪声的功率谱在发声前和发声期间可以认为基本没有变化，这样可以通过发声前的所谓“寂静段”来估计噪声的功率谱，从而有：

基于改进型谱减法的语音增强技术研究

基于改进型谱减法的语音增强 摘要 本文主要研究改进型谱减算法在语音增强中的应用，目的是增强语音质量，减少语音失真和提高其可度懂。我们首先介绍了语音增强的研究意义，然后介绍了语音信号的相关理论，进而阐述了语音增强的基本谱减法的原理，并在此基础上提出了一种改进型谱减算法。该算法通过语音激活检测(端点检测法)来确定“寂静段”（纯噪声段），从而对噪声功率谱进行重新估计。为了减小基音检测算法可能产生的检测误差，采用了组合递归平滑法来减小噪声谱估计的误差。 整个仿真实验中，我们对引入的加性噪声进行处理，其噪声谱估计的性能可在本文中的MATLAB仿真实验中体现。 仿真结果表明，该算法在去除背景噪声的同时，保证了较小的语音失真、提高了信噪比，达到了较好的测听效果。 最后，基于噪声与语音具有一定的相关性的实际情况，我们提出了算法的进一步改进设想，并对此思想做出了数学推导，得到了算法进一步改进的方向及可行性。关键词：语音增强；谱减法；噪声估计；端点检测；组合递归平滑；仿真实验；改进算法

第1章背景介绍 1.1研究背景 人们在语音通信过程中不可避免地会受到来自周围环境、传输媒介引入的噪声、通信设备内部电噪声乃至其他讲话者的干扰。这些干扰最终将使接收者接收到的语音已非纯净的原始语音信号，而是受噪声污染的带噪语音信号。例如，安装在汽车、飞机或舰船上的电话，街道、机场的公用电话，常受到很强背景噪声的干扰，严重影响通话质量。又如，室内会议电话的交混回响随同语音广播到每个会议地点，影响收听效果。再如深海潜水员在氦-氧面罩内讲话引起的失真，语言障碍残疾人的语音失真，有历史价值的旧唱片、旧录音带的噪声和失真等，都是带噪语音信号的例子。 环境噪声污染使许多语音处理系统的性能急剧恶化。例如，语音识别己取得重大进展，正在步入实用阶段。但目前的识别系统大都是在安静环境中工作的，在噪声环境中尤其是强噪声环境，语音识别系统的识别率将受到严重影响。低速率语音编码，特别是参数编码(如：声码器)，也遇到类似问题。由于语音生成模型是低速率参数编码的基础，当模型参数的提取受到混杂在语音中背景噪声严重干扰时，重建语音的质量将急剧恶化，甚至变得完全不可懂。在上述情况下，语音增强作为一种预处理手段，不失为解决噪声污染的一种有效途径。 在实际需求的推动下，早在上个世纪60年代语音增强这个研究课题就引起人们的注意，此后40多年人们一直锲而不舍地进行这方面的研究。随着数字信号处理理论的成熟，70年代曾形成一个理论研究高潮，取得了一些基础性成果，并使语音增强发展成为语音信号处理的一个重要分支。进入80年代后，DSP(数字信号处理)技术的发展和成熟为语音增强的实时实现提供了可能。 语音增强不但与语音信号数字处理理论有关，而且涉及到人的听觉感知和语音学范畴。再者，噪声的来源众多，随应用场合而异，它们的特性也各不相同。即使在实验室仿真条件下，也难以找到一种通用的语音增强算法能适用于各种噪声环境，所以必须针对不同噪声，采用不同的语音增强对策。目前，某些语音增强算法在实

有限元强度折减法

有限元强度折减法 1 背景 1974年，Smith & Hobbs[1]使用有限元方法分析了φu=0条件下的边坡稳定性 并与Taylar[2]的结果进行对比，得到了很好的一致性；1975年，Zienkiewicz等[3]考虑c’、φ’进行有限元边坡稳定性分析，其结果与圆弧滑面解有较好吻合；1980年Griffiths[4]验证了一系列具有不同材料特性和形状的边坡稳定性并通过与 Bishop& Morgenstern[5]的结果进行了对比确定了数据的可靠性；此后也有研究证 实了利用有限元方法进行边坡稳定性分析的可靠性[6,7,8,9]；在文献[9]中，引入一些 案例证明了有限元强度折减法的准确性，并证明了有限元强度折减法在分析非均 质边坡时相对于传统方法的优越性。2001年，郑颖人等[10]把有限元强度折减法 引入国内，并对此进行了后续研究[11,12,13,14]。 相较于一些传统的边坡稳定型分析方法，有限元强度折减法有以下几个优点[9]： (1)不必假设滑面的位置和形状，当土体自身强度不足以抵抗剪应力时土体 失稳会自然发生。 (2)由于有限元强度折减法中没有条分的概念，因此也不必假设条间力，在 整体失稳之前土体都处于整体稳定状态。 (3)使用有限元方法能够查看破坏过程。 2 有限元强度系数折减法 1.模型参数 边坡模型主要包括六个参数，分别是：膨胀角ψ、内摩擦角φ’、黏聚力c’、弹性模量E’、泊松比υ’、重度γ。 膨胀角影响土体屈服后的体积变形，若ψ<0，则土体屈服后体积减小，若ψ>0则体积增大，ψ=0则体积不变。ψ=φ的情况被称之为关联流动法则，但是此时ψ值通常高于实验观测值，特别是在侧限条件下会提高土的承载力预测值。边坡稳 定型问题通常是处于无侧限条件下，此时膨胀角的选取不再重要[9]，因此文献[9] 选取ψ=0条件下的非关联流动法则，并且通过案例分析可以得出此膨胀角的选 取可以得出准确的安全系数以及滑动面。 c’和φ’指Mohr-Coulomb准则中边坡土体的有效黏聚力和内摩擦角；E’和υ’是土体材料的弹性参数，这两个参数对土体稳定性分析的影响较小；γ是土体的 重度。应用有限元方法进行边坡稳定性分析中最重要的三个参数是c’、φ’、和γ。 2.屈服条件 (1)Mohr-Coulomb准则 Mohr-Coulomb准则用大小主应力表示如式(1)所示： (1) 其中，、分别指土中一点的大小主应力。在主应力空间中，如果不考虑、、之间的大小关系，屈服面是一个不等角六棱锥，在π平面上是一 个等边不等角六边形。 (2)D-P准则

有限元强度折减系数法.

有限元强度折减系数法 分析边坡稳定性 甘桂其 甘肃建筑职业技术学院 730050 摘要：本文阐述了采用有限元强度折减系数法进行边坡稳定性分析时的基本原理、计算程序；并总结了优缺点。 关键词：有限元 折减系数 边坡稳定 1. 研究意义 边坡稳定问题是土力学三大经典问题之一[1] 。从二十世纪二十年代，国外就开始对边坡的稳定性进行了研究。随着计算水平和计算机技术的不断发展，许多方法被运用到边坡稳定分析中，甚至其它学科的一些方法也被运用了进来。本文利用有限元强度折减系数法进行边坡稳定性分析。 2. 有限元法的强度折减系数法 （1）基本原理：首先选取初始折减系数，将岩土体强度参数进行折减，将折减后的参数作为输入，进行有限元计算，若程序收敛，则岩土体仍处于稳定状态，然后再增加折减系数，直到程序恰好不收敛，此时的折减系数即为稳定安全系数。 （2）强度参数折减按下式进行： e c c F = （1） e tan tan F ??= （2） e arctan(tan /)F ??= （3） 式中，c 为粘聚力；? 为内摩擦角；F 为折减系数；c e ，e ?为一组新的粘聚力和内摩擦角。 （3） 安全系数的物理意义 有限元强度折减系数法与毕肖普[2]定义的安全系数有相同的物理意义。 f s F ττ=平均平均 （4） 或 s (tan )d /d i i F c l l σ?τ=+?? （5） 或 f d /d s i i F l l ττ=?? （6）

式中，τ为沿滑面的剪应力，fτ为该点的抗剪强度，d l为滑面微元长度，F s为强度折 减系数。 （4）滑裂面位置的确定 将土坡强度系数折减后，利用非线性有限元分析，此时土坡内将出现一塑性区，塑性应变等值示意图如图1所示。土体发生滑动时，在剪切面附近的塑性应变值，较其两侧部位的大，所以，滑裂面必须通过最大塑性应变的峰值点。图中虚线为通过等值线脊部的连线，即为最危险滑动面。 图1 确定最可能滑裂面 3．计算程序 ANSYS软件[3]是目前工程界应用最为广泛的大型有限元软件[4]。该软件主要包括三个功能：前处理模块，分析计算模块和后处理模块。前处理模块提供了一个强大的实体建模及网格划分工具，用户可以很方便地构造有限元模型；分析计算模块包括结构分析（可进行线性分析、非线性分析和高度非线性分析以及多物理场的耦合分析，可模拟多种物理介质的相互作用，具有灵敏度分析及优化分析能力）；后处理模块可将计算结果以彩色等值线显示、梯度显示、矢量显示、粒子流迹显示、立体切片显示、透明及半透明显示（可以看到结构内部）等图形方式显示出来，也可以将计算结果以图表、曲线形式显示或输出。现在将整个程序流程图介绍如图2所示。 4．结束语 有限元法的优点是部分地考虑了边坡岩土体的非均质和不连续性，可以给出岩土体的应力、位移大小与分布，避免了极限平衡分析法中将滑体视为刚体而过于简化的缺点，能使我们近似地从应力应变去分析边坡的变形破坏机制，分析最先、最容易发生屈服破坏的部位和需要首先进行加固的部位等。 同时，就目前来看，它还存在如下不足：土体的本构关系极其复杂，难于进行有限元计算；有限元网格如何划分才能符合实际，并使得计算简便；强度折减法收敛判断与所选求解器、本构关系及计算经验有关；计算精度与初始应力己知程度密切。

谱减法

谱减法实验原理 谱减法是利用噪声的统计平稳性以及加性噪声与语音不相关的特点而提出的一种语音增强方法。这种方法没有使用参考噪声源，但它假设噪声是统计平稳的，即有语音期间噪声幅度谱的期望值与无语音间隙噪声的幅度谱的期望值相等。用无语音的间隙测量计算得到的噪声频谱的估计值取代有语音的期间噪声的频谱，与含噪声语音频谱相减的估计值。当上述差值得到负的幅度值时，将其置零。由于人耳对语音的感知主要是通过语音信号中各频谱分量幅度获得的，对各分量的相位不敏感。因此，此类语音增强方法将估计的对象放在短时谱幅度上。 谱相减法的优点是：总体上运算量较小，容易实时实现，增强效果也较好，是目前最常用的一种方法。 缺点是：谱相减法利用在无声期间统计得到的噪声方差代替当前帧的噪声频谱时，若该帧某频点上的噪声分量较大，则相减后有较大的噪声残留，频谱上有相应的而随机尖峰出现。增强后的语音会夹杂着有节奏的音乐残留噪声。 增强后的语音中含有明显的“音乐噪声”，这是由频谱相减而产生的一种残留噪声，具有一定的节奏起伏感，故而得名“音乐噪声”。“音乐噪声”产生的原因是因为在谱相减法过程中，是以无声期间统计平均的噪声方差代替当前分析帧的噪声频谱分量。而噪声频谱具有高斯分布，即其幅度随变化范围很宽，因此相减时，若该帧某频率点噪声分量较大，就会有很大一部分保留，在频谱上呈现随机出现的尖峰，在听觉上形成有节奏性起伏的类似音乐的残留噪声。 一、课题提出的背景与研究现状 语音是人类相互间交流时使用最多、最基本的信息载体。在实际环境中，语音信号总是会受到外界环境噪声的干扰，这些噪声包括从周围环境、传输介质中引入的噪声、通信设备内部电噪声甚至其他人说话人的干扰等等。这些干扰会使接受端的语音成为受噪声污染的语音，当噪声干扰过于严重时，语音将会完全淹没于噪声之中，使其不能被分辨出来。语音质量的下降会使许多语音处理系统的性能急剧恶化。比如，语音识别系统在实验室环境中可取得相当好的效果，但在噪声环境中，尤其是在噪声环境中使用时，系统的识别率将受到严重影响。低速语音编码同样会受到噪声的影响。由于语音生成模型是低速率语音编码的基础，当语音受到噪声干扰时，提取得模型参数将很不准确，重建的语音质量急剧恶化。此时采用语音增强技术进行预处理，将有效地改善系统性能。 随着语音技术研究的深入和实际应用的增多，各种语音处理系统都面临着进一步提高性能的问题。语音增强是其中的关键技术之一。从20世纪60年代开始，语音增强的研究就一直没有停止。20世纪70年代由于数字信号处理理论的成熟，语音增强曾经形成里一个研究热潮，取得了一些基础性成果。20世纪80年代以后，VLSL(超大规模集成电路Very Large Scale Integration)技术的发展为语音增强的实时实现提供了可能。目前，处理基于信号处理理论的研究外，针对人的听觉感知系统的生理特性研究、语言学中上下文联想智能的研究等，都在进一步推动着语音增强的研究。

谱减法原理及其实现过程

（ 二〇一二年六月 语音信号处理专题报告 学校代码： 10128 学 号： 题 目：谱减法原理及其实现过程 学 院： 专 业： 学生姓名： 学 号： 班 级：

谱减法原理及其实现过程 摘要 本文主要研究谱减法原理及其实现过程及了解其在语音增强中的应用，目的是增强语音质量，减少语音失真和提高其可懂度。S. Boll 假设噪声是平稳的或缓慢变化的加性噪声，并且语音信号和噪声信号不相关的情况下，提出了谱减法(SS：Spectral Subtraction)。该方法能够抑制背景噪声的影响，但由于其局部平稳性的假设与实际情况并不相符，因此效果不理想，残留的音乐噪声较大；Berouti 在传统谱减法的基础上增加了调节噪声功率谱大小的系数和增强语音功率谱的最小值限制，提高了谱减法的性能，但是其修正系数和最小值是根据经验确定的，适应性较差；P. Lockwood在谱减法的基础上提出了非线性谱减法(NSS：Non-liner Spectral Subtraction)，它根据语音信号的信噪比自适应调节语音增强的增益函数，提高了语音的信噪比，而信噪比并不能正确反映信号的听觉质量，因此用信噪比作为调整估计参数的依据并不能提高信号的听觉质量；Boh Lim Sim等人也提出了与此相近的改进算法，虽然提高了信号的信噪比，但残留的音乐噪声较大；Virag将人耳的掩蔽特性应用到非线性谱减法的增强算法中，部分解决了谱减法残留音乐噪声大的问题，但在信噪比较低或非平稳的情况下，其增强效果不理想； I.Cohen 等人首先估计语音信号概率密度函数，然后在此基础上改进了对数谱估计算法，使得改进的算法对非平稳噪声具有良好的抑制作用，该算法的缺点是语音信号的概率密度函数较难估计。噪声参数估计的准确与否直接会影响谱减法语音增强效果，因此，带噪语音中背景噪声参数的估计问题值得关注。 最后，基于噪声与语音具有一定的相关性的实际情况，我们提出了算法的进一步改进设想，并对此思想做出了数学推导，得到了算法进一步改进的方向及可行性。 关键词：语音增强；谱减法；噪声估计；仿真实验；改进算法

基于matlab谱减法音频降噪处理

题目基于matlab谱减法音频降噪处理班级 学号 指导 时间 瓷学院

数字信号处理课程设计任务书

目录 1、设计要求. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .1 2、设计原 理. . . . . . . ……………………………………………….. . . . . . . . . . . .2 3、源程序清 单. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .7 4、设计结果和仿真波 形 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11 5、参考文献. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15. 6、设计心得体 会. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 6

1、设计要求 语言是人类最重要、直接、有效和便捷的交换信息的方式。随着近些年科学技术的飞速发展，人们也不满足于和计算机的信息交换方式，希望能够甩掉键盘和鼠标而实现用语言来对计算机进行控制。因此，语音信号处理技术便应运而生。语音信号处理是一门新兴的学科，同时也是综合多种学科和涉及面非常广泛的交叉学科。现在在一些职能系统中嵌入有语音处理系统，但它们只能在安静的环境中才能使用。然而，在语音信息的采集过程中难免会有各种噪声的干扰。噪声不仅降低了语音的可懂度和语音质量，还严重的影响语音处理的准确性，甚至使系统不能正常工作。本文将就对语音增强技术的原理和方法进行讨论，重点介绍语音增强的一种方法——谱减法及其改进算法。该方法能够有效消除平稳的加性噪声，其改进算法能够有效消除普通方法产生的“音乐噪声”，在很大程度上提高语音信号的信噪比。 目前，语言识别技术已经取得了重大进展，并开始进入实用阶段。但语音识别系统必须在相对比较安静的环境下运行，然而，在语言信息的采集中难免会有各种噪声的干扰，在较强的噪声背景下，语音识别系统的准确性会受到较大影响，甚至没常工作。所以在语音识别系统对语音信息处理前，应该对语音信息进行预处理，即背景噪声消除。语音背景噪声消除技术的出现使得语音识别技术更加稳定和精确，也使得语音信息的可懂度大大提高，使人们能够从较复杂的语音信息中提取到更多的有用信息。