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基于DSP实现的语音增强算法研究的中期报告
一、研究背景
语音增强技术是指通过消除语音中的噪声和杂音，提高语音的清晰度和可懂性的技术。在现实生活中，语音通信在工作和生活中都是非常重要的。由于环境的复杂性和噪音干扰，往往会出现语音信号失真、无法辨认的情况。因此，如何提高语音的清晰度，降低噪声和杂音的干扰就成为了一个很重要的问题。
语音增强技术一般分为两类，一类是基于信号处理的算法，另一类是基于机器学习的算法。经过对比实验可以得知，基于机器学习的算法增强效果更好，但是消耗的计算资源也更加的高。基于信号处理的算法相对来说更加简单，但是增强效果不如基于机器学习的算法。
本课题主要基于DSP开发语音增强算法，以滤波为主要方法，探究如何在噪音比较大的情况下提高语音的清晰度和可懂度。
二、研究方法
1.数据采集
本研究使用语音文件作为研究对象，采集语音文件时需要在不同的环境下进行采集，比如噪声较大的环境和噪声比较小的环境。此外，还需要采集不同说话人的语音文件，以增加训练数据的多样性。
2.预处理
在采集到语音数据后，需要对其进行预处理，包括去噪、分段、预加重等。
3.滤波算法
滤波算法是本研究的核心内容，主要是基于FIR滤波器进行实现。算法的主要思路是去除高频和低频的杂音，保留语音中频率范围内的信息。在设计滤波器时，需要考虑频率响应、通带和阻带的性能要求以及滤波器的稳定性等方面。
4.评估增强效果
评估增强效果是判断算法实现是否有效的关键指标。本研究将采用主观和客观两种方法进行评估。客观评价是基于语音信噪比（SNR）的计算，而主观评价是由人员进行听识别实验，评估增强效果是否显著。
三、研究贡献
本研究将在DSP平台上实现基于滤波的语音增强算法，并评估算法的增强效果。该研究对于实现在家庭及办公环境中的语音功能改进具有实际应用价值。通过本次研究，可以改进语音识别系统的准确率，为未来语音智能控制提供更为稳定和优质的语音信号。