磁珠(Bead)_电感(L)_电阻(R)_电容(C)于噪声抑制上的相关剖析与探讨

您可以使用它来区分包含高频噪声的信号/矢量。 您使用的点越多，以更多计算为代价的噪声抑制就越大。 robustDiff 使用未来信息和过去信息来估计当前点的导数（非因果）。 robustDiffOneSide 仅使用过去的信息（因果关系）。 robustDiffOneSide的相移会随着使用的点数的增加而增加，因此请注意。 安装/设置说明： 将 zip 的内容添加到您的路径中。 该文档将通过 MATLAB 主文档页面上的“补充软件”链接提供。 “补充软件”链接仅在您将 zip 文件的内容添加到您的路径时才会显示。 如果这很复杂，只需查看“文档”目录。 使用的公式来自 Pavel Holoborodko 所做的工作。 有关这些公式的更多信息，请访问他的网站： http : //goo.gl/vfRWcg

开关电源的开关噪声影响模拟电路工作,如何有效抑制其噪声非常重要

行业分类-设备装置-基于chelesky分解和近似奇异值分解的稀疏K-SVD噪声抑制方法

Matlab维纳噪声抑制原创程序报告-维纳噪声抑制.zip 维纳噪声抑制的Matlab程序： Figure22.jpg 试验结果： Figure23.jpg Matlab维纳噪声抑制

基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统源码+教程（毕业设计）.zip 已获导师指导并通过的高分项目 下载后运行ASRT文件下的GUI.py即可 系统功能如下 1、噪声抑制： （1）提供对音频进行转换成频谱图，让用户分析起来更加直观。 （2）可以进行录音，并将录进的音频内容保存到指定的文件夹中。 （3）同时可以对录进的音频进行添加噪音，添加研究内容。 （4）可以对录制的音频进行降噪处理，使录进的音频听起来更加清晰。 （5）可以将处理后的音频播放出来。 2、语音合成： （1）提供对用户想输入的两段文字的编辑功能。 （2）可以将用户输入的两段文字合成为一段文字并将文字转换为音频信息。 （3）可以存取转换后的音频，也可以存取任意一段文字所转换的音频。 （4）可以将存取的音频播放出来 3、语音识别： （1）提供对于用户输入的音频进行录制。 （2）可以将用户录入的音频存储到指定路径中并进行播放。 （3）将存储的音频识别成文字的方式进行输出。以下为系统使用说明 主界面 当用户进入主界面时，题目为噪声抑制实验与语音合成系统，主界面标题为语音识别系统，我们的功能主要围绕语音合成和降噪而展开，主界面有

深度噪声抑制（DNS）挑战-INTERSPEECH 2021 该存储库包含DNS质询所需的数据集和脚本。 有关挑战的更多详细信息，请参阅我们的和挑战。 有关测试框架的更多详细信息，请访问 。 回购详情： 数据集目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为宽带场景创建训练数据。 它还包含参与者在开发阶段可以使用的测试集。 datasets_fullband目录包含干净的语音，噪声和房间脉冲响应，用于为全频段场景创建训练数据。 NSNet2-baseline目录包含推理脚本和用于宽带语音增强方法的ONNX模型。 dns_challenge_data_downloader-如果您无法克隆整个存储库或速度太慢，这是下载数据的脚本。 请给我们发送电子邮件，要求在脚本中使用SAS_URL。 noisyspeech_synthesizer_singleprocess.py-用于合成噪声干净

消除添加到语音中的背景噪声是移动设备（如手机）中的一个基本问题。 有几种经过充分研究的方法来抑制噪声。 在这个 Simulink 模型中，我使用频谱减法对噪声抑制进行建模和仿真。 为了更好地理解这种方法，请参阅“Suppression of Acoustic Noise in Speech Using Spectral Subtraction”，Steven F. Boll，IEEE Transaction on Acrostics、Speech, and Signal Processing，1979 年 4 月。

基于傅里叶变换的降噪和基于深度学习的噪声抑制与语音识别多功能系统源码。 系统功能如下： 1、噪声抑制： （1）提供对音频进行转换成频谱图，让用户分析起来更加直观。 （2）可以进行录音，并将录进的音频内容保存到指定的文件夹中。 （3）同时可以对录进的音频进行添加噪音，添加研究内容。 （4）可以对录制的音频进行降噪处理，使录进的音频听起来更加清晰。 （5）可以将处理后的音频播放出来。 2、语音合成： （1）提供对用户想输入的两段文字的编辑功能。 （2）可以将用户输入的两段文字合成为一段文字并将文字转换为音频信息。 （3）可以存取转换后的音频，也可以存取任意一段文字所转换的音频。 （4）可以将存取的音频播放出来 3、语音识别： （1）提供对于用户输入的音频进行录制。 （2）可以将用户录入的音频存储到指定路径中并进行播放。 （3）将存储的音频识别成文字的方式进行输出。

基于深度学习的噪声抑制与语音识别系统.zip 计算机专业，软件工程专业，通信工程大学生课程设计 自己大三的时候写的 适合大家做课程设计，写毕业设计也可以参考 基于深度学习的课程设计