语音信号采集的国内外研究现状（语音信号的采样和频谱分析）

我国语音去噪研究现状

截至2022年10月该项研究现状如下：目前语音降噪算法大致分为两种：基于语音产生模型参数的增强方法和基于非语音产生模型参数的增强方法。

更深层次的算法还有基于神经算法和遗传算法机理研究得出的滤波方法。还有近年来被公认为最好的去噪算法之一的BM3D算法，一种根据图像色块之间的相似性提出的三维块匹配算法，具有高性噪比和很好的视觉效果。

年底，苹果正式发布了其第三代真无线耳机产品AirPods Pro，这款产品也正式拉开了真无线降噪耳机这一更高端的真无线耳机产品类型的序幕。

语音去噪语音去噪又被称为语音增强，主要是针对于有人声的音频进行处理，目的是去除那些背景噪声，增强音频中人声的可懂性。其应用范围很广，可以用于人与人之间的语音通讯，也可以用于很多语音任务的预处理。

另外，尽管小波去噪方法现在已经成为去噪和图像恢复的重要分支和主要研究方向，但目前在另类噪声分布（非高斯分布）下的去噪研究还不够。

．2 进一步研究语音特征参数提取的必要性语音识别技术分特征提取、声学语音学和语言学三大模块。

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新兴学科。语音信号处理的应用极为广泛，其中的主要技术包括语音编码、语音合成、语音识别和语音增强等。

本方向主要研究语音信号数字处理的新理论、新方法及其应用，如语音编码，语音识别，语音合成，语音增强和语音编码等，满足通信与信息技术应用领域对语音处理技术的需求。

其主要研究内容有：数字图象处理、视频信息的检测、分析、传输、存储、压缩、重建以及模式识别与协同信息处理；视觉计算与机器视觉、智能语音处理与理解、智能文本分类与信息检索、智能信息隐藏与识别。

但总的来说，滤波器可以分为两大类，即经典滤波器和现代滤波器。经典滤波器是假定输入信号x(n)中的有效信号和噪声(或干扰)信号成分各在不同的频带，当x(n)通过一个线性滤波系统后，可以将欲噪声信号成分有效地去除。

数字滤波器的发展前景非常大，以下是产品简介产品特点：低损耗高抑制；分割点准确；双铜管保护；频蔽好防水功能强。产品用途：产品用途广泛，多使用于很多CATV有线电视系统。

滤波器的优劣直接决定产品的优劣，所以，对滤波器的研究和生产历来为各国所重视。

滤波器的作用是：可以使信号中特定的频率成分通过，而极大地衰减其他频率成分。利用滤波器的这种选频作用，可以滤除干扰噪声或进行频谱分析。

重点设计Chebyshev I型和Chebyshev II型数字低通滤波器，并介绍最优化设计。随着信息时代和数字世界的到来，数字信号处理已成为当今一门极其重要的学科和技术领域。

例如，对于数字滤波器来说很容易就能够做到一个 1000Hz 的低通滤波器允许 999Hz 信号通过并且完全阻止 1001Hz 的信号，模拟滤波器无法区分如此接近的信号。数字滤波器相比模拟滤波器有更高的信噪比。