1 引言

现代通信与信息处理技术中，语音信号的传输与处理有着广泛的应用；语音信号的处理也是长期研究热点之一，随着通信信息技术突飞猛进的发展，语音采集器及分析设施逐渐智能化、数字化以及功能多样化发展，显著提升了对语音信号的分析效率[1]。同时，语音信号在传输过程中总会受到各种噪声干扰，降低了语音信号的完整性、可读性；在此背景下，对语音信号进行去噪处理十分必要。传统的去噪方法中，滤波以及小波去噪方法备受关注。

本文构建基于MATLAB的GUI平台对语音信号进行滤波及小波去噪，较好的解决语音信号在传输中受噪声干扰问题，并加深对语音信号处理的理解和掌握。

2 GUI软件平台的构建

2.1 基本框架

软件平台界面的设计需根据软件的最终需求来确定，由于本软件的目标是通过多种方法来实现语音信号的去噪处理，因此软件的基本框架应为原始语音信号输入、噪声加入、噪声参数设置、滤波算法、小波去噪以及仿真结果显示等功能模块[2]。如图1所示。

闭环控制中存在着无功优化与电压校正两个模块，控制流程如图1所示，优化与校正的关系如下：①用优化算法可以进行电压校正，但失败情况较多，计算速度较慢，而且动作设备是全网的控制变量，这样从控制的经济性考虑和调度经验考虑都是不可行的。②将优化与校正分离，在电压正常时对全网进行优化，考虑降损并实现逆调压，由于优化实现了逆调压，可以尽量保证电压不越限。③在有电压越限的情况下，启动校正。校正算法在控制区内根据灵敏度选择控制变量进行校正，只需动作几个对越限点影响最大的几个设备，使用基于最小二乘理论的直接校正算法只需几秒钟[5]。

图1 本软件平台的框架

本软件平台中滤波去噪需要设计滤波器的类型选择、参数输入，因此本软件平台还需设计子界面作为滤波器去噪的基本要求。

第三阶段:差距持续阶段．自1997年至今,世界甘薯出口贸易总量稳步提升,由1996年的1 864.5万美元提升至2017年的5.26亿美元,增长近30倍．但中国甘薯出口贸易额持续低迷,2015年中国甘薯出口贸易额占世界比重曾一度跌破3%．近年来中国甘薯出口贸易额占比才有所好转,但仍然只有10%左右，如图2所示．

2.2 软件平台的界面设计

2.2.1 主界面设计

使用鼠标将设计界面左侧的GUI对象选择区的各个对象，按要求拖到GUI布局去，放在合适的位置，并调整至合适的大小，完成软件的主界面布局。如图2所示。

图2 软件的主界面布局图

图中共有五大区域，包括四个主区：输入区、操作区、显示区以及注释区，除此之外还有1个坐标轴用以显示噪声的函数表达。

打开软件平台主界面后，首先用uigetfile函数选取一个音频文件，自主定义选取的音频文件格式有mp3、wav、acc三种，该函数用法如下：

(2)操作区：选择不同按钮，可分别在显示区观察原始信号、加噪后信号、滤波后信号波形。

(3)显示区：显示区有6个坐标轴用以显示不同操作下各自波形变换情况。

田卓说，由问题企业，摇身一变，成了最具发展潜力企业，这跨度太大了。要是上访农民知道我们这样做，不把我们公司砸了才怪呢。

(4)注释区：用以对三种输入噪声相关参数进行约束，以保证程序正确运行。

(5)1个外围坐标轴：该坐标轴用以显示三种噪声的概率密度函数，已确保噪声设置准确无误。

用该语句便可以获取加噪声是的均值、方差、噪声密度等一系列参数。如果想一次性调用该参数运用于整个m文件中时，可以添加全局变量“global”来实现，在得到相关参数后便可点击“加噪后波形”按钮来观察添加噪声后的波形。如图6所示，选取高斯噪声，方差为0，标准差为0.24的噪声波形。

2.2.2 子界面设计

通过频谱观察，可以看出噪声均匀分布在整个频域范围内，原始的语音信号并没有完全消失，说明进行滤波或者小波去噪后能够较好地恢复原始信号，与原始语音信号的频谱相对比，可以看出差异不大，滤波去噪时选取44100Hz左右的抽样频率即可恢复为原语音信号波形。

该子界面是用于滤波器的种类选取、相关参数设置，包括低通滤波器的抽样频率F，通带截止频率Fp、阻带截止频率Fs、通带衰减Ap、阻带衰减As以及滤波器的阶数N等参数设置。参数设置后可运行观察该滤波器的幅度谱和相位谱，最终子界面的参数选取及该滤波器的波形显示如图3所示。

图3 滤波器设计界面图

运行子界面时，需注意参数选取要求，参数选取过大过小，将直接影响滤波后波形；参数设置不符合下方“参数设定”面板栏最下方静态文本要求时，软件平台将给出一个错误警告，如图4所示。

在汽车驾驶技术的智能化方面，无人驾驶、新能源已成为先进汽车技术的代名词，并得到世界各国的高度关注。美国作为车轮上的国家，无疑将进一步加大对汽车先进技术的开发和应用，以此提升交通的安全性。此外，智慧城市、清洁能源、教育技术等领域在2015年美国创新战略推出之后相继取得不同进展。由此可以看出，科技创新的不断推进为美国经济发展带来了活力，更重要的是，科技创新为人类健康和社会安全提供了有力保障。

图4 参数错误提示框

2.3 软件平台的功能实现

软件中的核心模块为“原信号波形”、“加噪后波形”、“滤波去噪后波形”和“小波阈值去噪后波形”共四个模块，通过该四个模块的应用即可实现该软件平台的功能[3]。

“简化假说”本身并不是一种假说，而是发生于长期接触不到语言输入的环境中的一些过程。其中的一种过程是形态的简化。容易受到磨蚀影响的形态特征包括性数标记、格系统以及语素的变体。另一种过程是对语域控制的丧失。有研究表明，语言磨蚀经常发生于语言使用受限的环境中，[13][14]在这种环境中，没有使用过的语域经常会发生磨蚀现象。显然，这些现象在某种程度上与语言迁移是没有关系的，因此需要单独地加以解释。因此，在未来研究中，人们需要提出更多的假说来解释这种现象及其对磨蚀的易感性，以及磨蚀过程的特定顺序。

(1)输入区：选择输入的语音信号，并对语音信号添加噪声操作，有三种典型噪声可供选择，以及设置噪声参数。

式中，Filename用于获得文件名，PathName用于获取音频文件路径名，FilterIndex为文件索引。

得到原信号后，可利用MATLAB中的audioread函数把语音信号转换成序列，得到信号以及采样频率。由此可以准确地得到原始语音信号的时域波形及频谱。如图5所示。

图5 原语音信号的时域波形及频谱

2.3.2 “加噪后波形”模块

输入原始语音信号后，可对原语音信号添加噪声，本软件提供了三种噪声：高斯噪声、椒盐噪声、以及均匀分布噪声，使用的主要函数为“imnoise”，其函数用法：

式中，x为的原语音信号，y为加入噪声后的叠噪语音信号。对于噪声参数的相互传递，先在每个文本编辑框中的回调Call⁃back函数，获取文本编辑框中的字符串，然后将所获取的字符转换为双精度数值型，则可以得到用户所输入的参数值。具体函数语句：

另外，私法对“绿色原则”的确立可弥补《中华人民共和国环境保护法》（以下简称《环境保护法》）对私人环保义务的规范缺失。《环境保护法》虽对不同主体的环保义务作有概括规定（第6条），但环保义务的具体规范性条款更多以政府、企业的环保义务为核心，私人环保义务以倡导式的自觉履行为主，对私人环保义务的行为模式及法律责任构成并未形成体系化及可操作性的规范构成，形成留白。循此，“绿色原则”为私人环保义务的《民法典》规范化提供了契机。毕竟，民法基本原则是制定、解释和适用民法的逻辑起点，是民法本质特征的集中展现，也是高度抽象的、最一般的民事行为规范和价值判断标准。［1］49

2.3.1 “原信号波形”模块

图6 加噪声后语音信号的时域波形及频谱图

当一个人要抛出一个物体时，通常情况下其动作可以分为以下几种情况：从下往上抛，从上往下扔，从前往后扔。以从下往上抛的动作过程为例，可以分解为三个步骤：人手在基准线（可以是人的中心位置）以下，然后同时向前向上以弧线轨迹加速，在某个位置，突然开始减速，然而就在这个时候物体实际上已经脱离手掌，便得到了抛物时的初始运动状态分析。之后，由抛物线计算公式，计算得到大致落地点的位置。

在《李朝实录》中，也有关于黄庭坚的记载，《成宗实录》：“己未/命徐居正、卢思慎、许琮、鱼世谦、柳洵、柳允谦以谚文翻译《联珠诗格》及《黄山谷诗集》。”[4](17册，P70)《燕山君日记》：“日本国使臣弸中、智瞻等求《东坡诗集》《碧岩录》《黄山谷》等册。命给之，《碧岩录》未知何册,其问于弸中。”[4](19册，P526-527)为了让不懂汉语的朝鲜人也能读懂黄诗，政府安排一流学者将其译成谚文，这说明当时黄诗已经普及到普通人中；黄诗在日本也很受欢迎，日本使臣不止一次从朝鲜求得黄庭坚诗集，这也为研究黄诗传入日本以及在日本的影响提供了佐证。

笔者针对孤儿教育与就业的社会政策问题，尝试借鉴心理学、社会学、教育学等学科的理论对我国目前关于孤儿教育与就业的有关社会政策作如下分析。

语音信号去噪目前已有多种成熟、可靠性高的方法，如小波变换、滤波、小波包变换法等，本软件平台选取了FIR滤波器中较为实用的巴特沃斯滤波器，包括巴特沃斯滤波器低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器以及带阻滤波器等。平台设计中采用了弹出式菜单来选择滤波器。命令语句：

式中，S为获取的选择值，S可能等于1,2,3,4中的任意数，S为1即可表示选取了低通滤波器，以此推之。Butterworth为各个对象的tag，Value为数值的含义。

选取了相应地滤波器后，在点击“滤波去噪后波形”按钮，即可出现子界面用于确定选择滤波器的参数，再次点击该按钮，得到滤波后的噪声波形及频谱图。

2.3.3“滤波去噪后波形”模块

总而言之，现在的时代已经成了互联网+时代。对于乡村生态旅游产业来说，若是想要得到可持续的发展，那么也离不开互联网技术的支撑。因此，在实际情况中，乡村生态旅游经营者就应该充分地借助互联网的优势，采取各种有效措施来推动乡村生态旅游的发展。

2.3.4 “小波阈值去噪后波形”模块

小波阈值去噪法也是目前常见且恢复效果极佳的一种去噪方法。小波域中，有效信号对应系数很大，噪声对应的系数最小。设计的平台中，弱高斯噪声方差为var，则噪声系数大部分位于[-3*var,3*var]区间内，因此只要将区间[-3*var,3*var]内的系数置为零（硬阈值函数的作用），便可最大程度地抑制噪声，从而恢复原信号[4]。小波阈值去噪时，使用函数ddencmp和wdencmp。语法分别为：

式中，thr为阈值，sorth为软阈值或硬阈值，keepapp是允许用户保存低频系数。Den为信号消噪，wv是选择小波分解，x为含噪声的语音信号，因此使用函数ddencmp来获取消噪时默认阈值。

（6）式中，x仍然为含噪声的语音信号，y为去噪后的输出信号，2为小波分解系数（一般设置该系数为2居多），‘glb’为每一层都采用一个阈值进行处理，‘db4’表示所使用的小波函数类型。即wdencmp函数用于一维或二维信号的消噪或压缩。

3 实验结果与分析

本文以随机录取的一段音频文件为例，向原始的语音信号添加均值为0，标准差为0.24的高斯噪声。在对含噪声的语音信号分别进行滤波去噪和小波去噪处理，最终结果如图7所示。

图7 去噪结果

图（a）加噪后信号 图（b）滤波去噪后信号 图（c）小波阈值去噪后信号

从图7（b）可知，使用滤波去噪后，原始的信号（红色部分）大部分已经滤除了噪声，但恢复的信号中仍然包含高斯噪声，该滤波方法需要设计出最佳的滤波器，才能使恢复效果最好，目前的恢复效果较为理想。

图7（c）中为使用小波阈值去噪后的时域和频域波形，从图中可知，恢复的信号基本全部为红色区，表明高斯噪声部分几乎完全滤出，去噪效果较好，语音信号中混杂的噪声大部分为高频信号，而小波阈值去噪法则能有效去除高频部分，操作简单[5]。

综合图7（b）和（c）两图可知，两种去噪算法的可信度较高，但精度比较上，小波阈值去噪法更加精准、恢复信号的还原度更好。

4 结论

本软件是基于MATLAB2016a环境下的可视化图形界面开发完成的，充分利用了信号处理工具包以及GUI编程，界面简单且流畅。可用于MATLAB2016a及以上版本来运行。

该软件平台的开发目的在于为用户提供一个简洁实用软件平台主要用于语音信号的去噪处理。软件的主要功能是对语音信号进行去噪处理，有滤波去噪及小波阈值去噪，用于恢复让噪声所干扰的语音信号，使其能够尽可能的变为原始信号的效果。支持三种音频格式的语音文件插入。

本试验选取了4种目前航空摄影最常用的像控点布设方法，使用低空无人机对唐山市曹妃甸区华北理工大学进行了航空摄影，使用Pix4Dmapper分别对这四种方案进行了空三加密，对每种方案的空三成果进行了精度分析，并对每种方案之间分别进行了平面以及高程的精度对比，最终对于本试验得出了以下结论：

软件平台中设计了两类去噪方法：滤波器法和小波阈值去噪，选取音频文件来获取原始语音信号，软件平台中的噪声参数可自行设置，从而得到多种不同的波形用于分析。在语音去噪中，相关函数简单且实用性强，易于学生学习语音信号处理的相关内容以及实际科研中对语音信号的研究。

参考文献：

[1] 冯浩.基于MATLAB GUI的FIR数字滤波器语音信号去噪处理[J].菏泽学院学报,2016,38(5):68-72.

[2] 赵晓鹏,夏平.基于MATLAB的数字图像增强软件平台设计[J].电脑知识与技术,2017,13(10):165-167.

[3] 冈萨雷斯R C,伍兹R E，埃丁斯S L，等.数字图像处理：MATLAB版[M].北京:电子工业出版社,2005.

[4] 陈建勇,王道阔,邓文锋,等.重构小波阈值函数在信号去噪中的应用与研究[J].CT理论与应用研究,2017,26(01):63-68.

[5] 阿布力米提·肉孜.小波变换在维语音信号去噪中的应用[D].乌鲁木齐：新疆师范大学,2012.