语音信号的采集及端点检测方法是（设计语音信号采集及频谱分析的设计方案）

音频信号的采集方式

计算机通过麦克风设备收集声音信息。麦克风是一种常用的声音输入设备，它能够捕捉周围的声音信息并将其转换成电信号，然后通过计算机的声卡设备进行处理。常见的麦克风包括有线麦克风和无线麦克风等。

音频的输入有3种方式，跟随视频源的音频采集、音频输入输出捕获和默认设备采集。

①取样：对连续信号按一定的时间间隔取样。奈奎斯特取样定理认为，只要取样频率大于等于信号中所包含的最高频率的两倍，则可以根据其取样完全恢复出原始信号，这相当于当信号是最高频率时，每一周期至少要采取两个点。

采集音频信号的方法：从电脑的音频输出口采集并送往外部录音或扩大设备，一定要将信号先衰减，典型做法是在输出线路中串联一只10K欧的电阻。

静音抑制，又称语音活动侦测。静音抑制的目的是从声音信号流里识别和消除长时间的静音期，以达到在不降低业务质量的情况下节省话路资源的作用，它是IP电话应用的重要组成部分。

Mt代表全水份、Mad代表空气干燥基水份、Aad代表灰分、Vad代表挥发分。煤中水分分为内在水分、外在水分、结晶水和分解水。

血管性痴呆(vascular dementia，VaD 或VD)是一组由脑血管疾病导致的智能及认知功能障碍综合征，是老年性痴呆的常见病因之一。

1、浅谈语音识别技术论文篇一语音识别技术概述作者：刘钰马艳丽董蓓蓓摘要：本文简要介绍了语音识别技术理论基础及分类方式，所采用的关键技术以及所面临的困难与挑战，最后讨论了语音识别技术的发展前景和应用。

2、任务分类和应用根据识别的对象不同，语音识别任务大体可分为3类，即孤立词识别(isolated word recognition)，关键词识别(或称关键词检出，keyword spotting)和连续语音识别。

3、论文《Recurrent neural network based language model》简称RNNLM，作者Tomas Mikolov，经典的循环/递归神经语言模型。提出了一种新的基于递归神经网络的语言模型(RNN LM)及其在语音识别中的应用。

1、我们可以使用LabVIEW搭建程序，进行信号采集和分析。程序中，首先需要对采集参数进行设置，如采样率、采样通道数等，接着进行数据采集。然后，可以进行频谱分析，分析振动信号的频率特征。最后，根据分析结果，进行结论的提取和推断。

2、先设计（或明确）硬件连接形式，即信号的传递通路；编写数据采集程序，将信号读取、显示出来；分析振动信号，利用各种软件包（或自己编写的算法）对数据进行分析。

3、首先，CMEB振动分析仪需要采集机械设备运转时的振动信号。这些信号可以通过传感器等设备获取，然后通过信号采集卡输入电脑进行处理。（2）分析和处理信号接下来，CMEB振动分析仪会对采集到的振动信号进行分析和处理。

4、记录下振动信号的波形，然后进行FFT（快速傅里叶变换）分析，得出它的频谱。对于复杂的振动，一般很难根据波形给出其时域的精确解析式。