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单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。 单通道语音增强问题定义主要包括两个方面：
不包括：
单通道语音增强传统的方法是滤波和统计信号处理，比如WebRTC的噪声抑制模块就是用维纳滤波。 这些传统的方法基本都在 《语音增强--理论与实践》一书中有详细讲解。
近几年机器学习方法兴起，也逐渐成为语音增强的主要研究方向，各种新型神经网络的方法都被尝试用在语音增强领域。这些新方法主要看近几年的InterSpeech会议、ICASSP会议和IEEE的期刊。
下面先对单通道语音增强号的基本处理步骤做个简单介绍。
假设麦克风采集到的带噪语音序列为 ，并且噪声都是加性噪声。则带噪语音序列为无噪语音序列与噪声序列的和。 原始语音信号与噪声均可视为随机信号。
语音信号的处理一般都在频域，需要对带噪信号 进行分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）后，得到每一帧的频域信号，其中X，Y，D分别是干净语音、带噪信号和噪声的频域信号。
语音增强的目标是对实际信号 的幅度和相位进行估计。但是因为相位不易估计、而且研究表明相位对去噪效果影响比较小\cite{wang1982unimportance}，所以大部分方法都只对幅度谱进行增强，而相位则沿用带噪信号的相位。
换句话说，语音增强就是要找出一个频域的实函数 , 并且将这个函数与带噪信号相乘，得到干净语音的估计。这个实函数称作抑制增益(Suppression Gain)。
下面是单通道语音增强系统主要步骤的示意图，系统目标就是估计抑制增益，而抑制增益依赖于两个核心步骤：语音检测VAD和噪声估计模块。只有准确估计噪声谱 ，才有可能准确估计抑制增益。 详细的VAD和噪声估计方法不在这篇文章里面详述，具体可以看参考文献。 一种简单的想法是先估计出VAD，如过判断此帧没有语音，则更新噪声谱，否则就沿用上一帧的噪声谱。
综上，语音增强的典型流程就是： 1 对带噪语音y[n]分帧， 每一帧进行DFT得到 。 2 利用 进行VAD检测和噪声估计。 3 计算抑制增益 。 4 抑制增益 与带噪信号谱相乘，得到纯净语音谱 5 对 进行IDFT,得到纯净语音序列的估计 。
噪声估计模块可以估计噪声功率，也可以估计信噪比，避免信号幅度变化带来的误差。 定义后验信噪比为，带噪语音与噪声功率之比：
定义先验信噪比，为纯净语音与噪声功率之比：
谱减法是最直观的去噪声思想，就是带噪信号减去噪声的频谱，就等于干净信号的频谱。估计信号频谱的表达式如下，其中 应是噪声估计模块得到的噪声频谱。
假设语音信号与噪声不相关，于是得到估计的信号功率谱是测量信号功率谱减去估计的噪声功率谱。
因此抑制增益函数即为：
维纳滤波的思想也很直接，就是将带噪信号经过线性滤波器变换来逼近原信号，并求均方误差最小时的线性滤波器参数。维纳滤波语音增强的目标就是寻找系数为实数的线性滤波器，使得滤波偶信号与原干净语音信号之间的均方误差最小。这是一个优化问题，目标是求使得均方误差最小的参数
Gain用先验信噪比表示
见博文 《单通道语音增强之统计信号模型》 。
待补充。
话音激活检测(Voice Activity Detection, VAD) 将语音帧二分为“纯噪声”和“语音噪声混合”两类。 说话人静音、停顿都会出现多帧的纯噪声，对这些帧无需估计语音信号，而可以用来估计噪声功率。 语音帧经过VAD分类后，进行不同的处理:
：不含语音帧，更新噪声功率估计和Gain, 进行抑制；
：包含语音帧，沿用上一帧的噪声功率和Gain，进行抑制。
语音存在概率SPP(Speech Presence Probability，SPP) 跟VAD作二分类不同，利用统计模型对每一帧估计出一个取值在[0,1]的语音存在概率，也就是一种soft-VAD。 SPP通常跟统计信号模型结合起来估计最终的Gain。
一种估计SPP的方法是根据测量信号 估计每个频点的语音存在的后验概率，也就是 。
根据贝叶斯公式：
定义语音不存在的先验概率 为 , 语音存在的先验概率 为 。假设噪声与语音信号为零均值复高斯分布。最终可以得到SPP计算公式：
其中为 为条件信噪比，有 及 。
语音不存在的先验概率 可以采用经验值，如0.5，或者进行累加平均， 也可以参考《语音增强—理论与实践》中更复杂的算法。
最小值跟踪发的思想是，噪声能量比较平稳， 带语音的片段能量总是大于纯噪声段。 对于每个频点，跟踪一段时间内最低的功率，那就是纯噪声的功率。
为了使功率估计更稳定，通常要对功率谱进行平滑处理：
然后寻找当前第 帧的最低功率 。简单的方法是直接比较前 帧的功率，得到最小值，计算速度较慢。 还有一种方法是对 进行非线性平滑，公式如下。
参数需要调优，可以参考文献中提供的取值： 、 、 。
这种估计方法的思路是，噪声的能量变化比语音稳定，因此按频点统计一段时间内的能量直方图，每个频点出现频次最高的能量值就是噪声的能量。 主要包括以下几个步骤：
1.计算当前帧的功率谱
2.计算当前帧前连续D帧功率谱密度直方图，选择每个频点k的频次最高的功率值
3.滑动平均，更新噪声功率谱密度
当前帧的SNR很低，或者语音出现概率很低时，意味着当前信号功率很接近噪声功率，我们可以用当前帧的功率谱与前一帧估计的噪声功率进行加权平均，从而更新噪声功率谱。这就是递归平均法，通用的公式是：
算法的核心变成了计算参数 ，研究者提出了不同的方法，比如可以根据后验信噪比 计算参数：
用 和 分别代表当前帧包含语音和不包含语音，从概率论的角度，当前帧的噪声功率期望值为：
其中，当前帧不存在语音时，噪声功率就是信号功率，所以 。当前帧存在语音时，可以用前一帧估计的噪声功率来近似, 。噪声的递归平均算法转化为求当前帧每个频点的语音存在/不存在概率问题：
比照递归平均的通用公式，也就是 。 使用前一节介绍的语音存在概率SPP计算方法求 即可。
MCRA是一种将最小值跟踪与基于语音概率的递归平均结合起来的算法,核心思想是用当前帧功率谱平滑后与局部最小功率谱密度之比来估计语音概率。
以某阈值 对语音概率 进行二元估计
语音概率也可以进行平滑：
另外，如果将语音不存在是的噪声估计也做滑动平均，也就是
可以得到最终的噪声概率估计公式：
后验信噪比的估计比较直接，就是带噪信号功率与估计噪声功率之比： 。然后 。
先验信噪比是纯净信号功率与噪声功率之比，无法直接得知，需要更进一步估计。一种方法是简单谱减法，从功率角度 。 因此
更精确的方法是判决引导法（Decision-directed approach）， 滑动平均
参考文献
[1] P. C. Loizou, Speech enhancement: theory and practice. CRC press, 2007.
语音识别技术研究让人更加方便地享受到更多的社会信息资源和现代化服务，对任何事都能够通过语音交互的方式。 我整理了浅谈语音识别技术论文，欢迎阅读!
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。
关键词：语音识别;特征提取;模式匹配;模型训练
Abstract:This text briefly introduces the theoretical basis of the speech-identification technology,its mode of classification,the adopted key technique and the difficulties and challenges it have to face.Then,the developing prospect ion and application of the speech-identification technology are discussed in the last part.
Keywords:Speech identification;Character Pick-up;Mode matching;Model training
一、语音识别技术的理论基础
语音识别技术：是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高级技术。语音识别以语音为研究对象，它是语音信号处理的一个重要研究方向，是模式识别的一个分支，涉及到生 理学 、心理学、语言学、 计算 机 科学 以及信号处理等诸多领域，甚至还涉及到人的体态语言(如人在说话时的表情、手势等行为动作可帮助对方理解)，其最终目标是实现人与机器进行 自然 语言通信。
不同的语音识别系统，虽然具体实现细节有所不同，但所采用的基本技术相似，一个典型语音识别系统主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。
(一) 语音识别单元的选取
选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词(句)、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。
单词(句)单元广泛应用于中小词汇语音识别系统，但不适合大词汇系统，原因在于模型库太庞大，训练模型任务繁重，模型匹配算法复杂，难以满足实时性要求。
音节单元多见于汉语语音识别，主要因为汉语是单音节结构的语言，而 英语 是多音节，并且汉语虽然有大约1300个音节，但若不考虑声调，约有408个无调音节，数量相对较少。因此，对于中、大词汇量汉语语音识别系统来说，以音节为识别单元基本是可行的。
音素单元以前多见于英语语音识别的研究中，但目前中、大词汇量汉语语音识别系统也在越来越多地采用。原因在于汉语音节仅由声母(包括零声母有22个)和韵母(共有28个)构成，且声韵母声学特性相差很大。实际应用中常把声母依后续韵母的不同而构成细化声母，这样虽然增加了模型数目，但提高了易混淆音节的区分能力。由于协同发音的影响，音素单元不稳定，所以如何获得稳定的音素单元，还有待研究。
(二) 特征参数提取技术
语音信号中含有丰富的信息，但如何从中提取出对语音识别有用的信息呢?特征提取就是完成这项工作，它对语音信号进行分析处理，去除对语音识别无关紧要的冗余信息，获得影响语音识别的重要信息。对于非特定人语音识别来讲，希望特征参数尽可能多的反映语义信息，尽量减少说话人的个人信息(对特定人语音识别来讲，则相反)。从信息论角度讲，这是信息压缩的过程。
线性预测(LP)分析技术是目前应用广泛的特征参数提取技术，许多成功的应用系统都采用基于LP技术提取的倒谱参数。但线性预测模型是纯数学模型，没有考虑人类听觉系统对语音的处理特点。
Mel参数和基于感知线性预测(PLP)分析提取的感知线性预测倒谱，在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点，应用了人耳听觉感知方面的一些研究成果。实验证明，采用这种技术，语音识别系统的性能有一定提高。
也有研究者尝试把小波分析技术应用于特征提取，但目前性能难以与上述技术相比，有待进一步研究。
(三)模式匹配及模型训练技术
模型训练是指按照一定的准则，从大量已知模式中获取表征该模式本质特征的模型参数，而模式匹配则是根据一定准则，使未知模式与模型库中的某一个模型获得最佳匹配。
语音识别所应用的模式匹配和模型训练技术主要有动态时间归正技术(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)和人工神经元 网络 (ANN)。
DTW是较早的一种模式匹配和模型训练技术，它应用动态规划方法成功解决了语音信号特征参数序列比较时时长不等的难题，在孤立词语音识别中获得了良好性能。但因其不适合连续语音大词汇量语音识别系统，目前已被HMM模型和ANN替代。
HMM模型是语音信号时变特征的有参表示法。它由相互关联的两个随机过程共同描述信号的统计特性，其中一个是隐蔽的(不可观测的)具有有限状态的Markor链，另一个是与Markor链的每一状态相关联的观察矢量的随机过程(可观测的)。隐蔽Markor链的特征要靠可观测到的信号特征揭示。这样，语音等时变信号某一段的特征就由对应状态观察符号的随机过程描述，而信号随时间的变化由隐蔽Markor链的转移概率描述。模型参数包括HMM拓扑结构、状态转移概率及描述观察符号统计特性的一组随机函数。按照随机函数的特点，HMM模型可分为离散隐马尔可夫模型(采用离散概率密度函数，简称DHMM)和连续隐马尔可夫模型(采用连续概率密度函数，简称CHMM)以及半连续隐马尔可夫模型(SCHMM，集DHMM和CHMM特点)。一般来讲，在训练数据足够的，CHMM优于DHMM和SCHMM。HMM模型的训练和识别都已研究出有效的算法，并不断被完善，以增强HMM模型的鲁棒性。
人工神经元 网络 在语音识别中的 应用是现在研究的又一 热点。ANN本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经元活动的原理，具有自学、联想、对比、推理和概括能力。这些能力是HMM模型不具备的，但ANN又不个有HMM模型的动态时间归正性能。因此，现在已有人研究如何把二者的优点有机结合起来，从而提高整个模型的鲁棒性。
二、语音识别的困难与对策
目前，语音识别方面的困难主要表现在：
(一)语音识别系统的适应性差，主要体现在对环境依赖性强，即在某种环境下采集到的语音训练系统只能在这种环境下应用，否则系统性能将急剧下降;另外一个问题是对用户的错误输入不能正确响应，使用不方便。
(二)高噪声环境下语音识别进展困难，因为此时人的发音变化很大，像声音变高，语速变慢，音调及共振峰变化等等，这就是所谓Lombard效应，必须寻找新的信号分析处理方法。
(三)语言学、生 理学 、心理学方面的研究成果已有不少，但如何把这些知识量化、建模并用于语音识别，还需研究。而语言模型、语法及词法模型在中、大词汇量连续语音识别中是非常重要的。
(四)我们对人类的听觉理解、知识积累和学习机制以及大脑神经系统的控制机理等分面的认识还很不清楚;其次，把这方面的现有成果用于语音识别，还有一个艰难的过程。
(五)语音识别系统从实验室演示系统到商品的转化过程中还有许多具体问题需要解决，识别速度、拒识问题以及关键词(句)检测技术等等技术细节要解决。
三、语音识别技术的前景和应用
语音识别技术 发展 到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统也已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方 经济 发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能，还有语音记事本、语音智能玩具等产品也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、 旅游 、银行信息，并且取得很好的结果。
语音识别是一门交叉学科，语音识别正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术，语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够甩掉键盘，通过语音命令进行操作。语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
参考 文献 ：
[1]科大讯飞语音识别技术专栏. 语音识别产业的新发展. 企业 专栏.通讯世界,2007.2:(总l12期)
[2]任天平,门茂深.语音识别技术应用的进展.科技广场.河南科技,2005.2:19-20
[3]俞铁城.科大讯飞语音识别技术专栏.语音识别的发展现状.企业专栏.通讯世界,2006.2 (总122期)
[4]陈尚勤等.近代语音识别.西安: 电子 科技大学出版社,1991
[5]王炳锡等.实用语音识别基础.Practical Fundamentals of Speech Recognition.北京:国防 工业 出版社,2005
[6](美)L.罗宾纳.语音识别基本原理.北京:清华大学出版社,1999
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论文的结语，就是要围绕这篇论文创作一个结束语，基本要概括全文的要点部分，不能草草收兵，也不要画蛇添足，把自己在论文中引用的专著，按顺序列出来。第一，论文结语怎么写，论文的结尾，是要围绕这篇论文的所创作的结束语，是要基本的概括全文的要点部分，加深题目意义，论文结语，就是要对绪论中提出的，分析或者论证的问题加以解释，概括，从而，引出的出的结论。或者对论文题目研究未来的发展趋势，进行自己的分析。第二，论文结语怎么写，论文结尾切记草草收兵，结尾和开头不符合，更不要画蛇添足，拖泥带水。第三，论文结语怎么写，在知网论文查询的尾端，要列出的参考文献在文中使用过的，包括专著，论文，如果不是正式出版物，就不用列出来了，需要列出来的参考文献应该按照论文参考的顺序排列出来，不能以别的顺序排列，比如说按照文献的知名度排列，列出参考文献的目的就是言之有据，也是对原作者的研究成果尊重，最后也方便他人的查找。
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单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。 单通道语音增强问题定义主要包括两个方面：
不包括：
单通道语音增强传统的方法是滤波和统计信号处理，比如WebRTC的噪声抑制模块就是用维纳滤波。 这些传统的方法基本都在 《语音增强--理论与实践》一书中有详细讲解。
近几年机器学习方法兴起，也逐渐成为语音增强的主要研究方向，各种新型神经网络的方法都被尝试用在语音增强领域。这些新方法主要看近几年的InterSpeech会议、ICASSP会议和IEEE的期刊。
下面先对单通道语音增强号的基本处理步骤做个简单介绍。
假设麦克风采集到的带噪语音序列为 ，并且噪声都是加性噪声。则带噪语音序列为无噪语音序列与噪声序列的和。 原始语音信号与噪声均可视为随机信号。
语音信号的处理一般都在频域，需要对带噪信号 进行分帧、加窗、短时傅里叶变换（STFT）后，得到每一帧的频域信号，其中X，Y，D分别是干净语音、带噪信号和噪声的频域信号。
语音增强的目标是对实际信号 的幅度和相位进行估计。但是因为相位不易估计、而且研究表明相位对去噪效果影响比较小\cite{wang1982unimportance}，所以大部分方法都只对幅度谱进行增强，而相位则沿用带噪信号的相位。
换句话说，语音增强就是要找出一个频域的实函数 , 并且将这个函数与带噪信号相乘，得到干净语音的估计。这个实函数称作抑制增益(Suppression Gain)。
下面是单通道语音增强系统主要步骤的示意图，系统目标就是估计抑制增益，而抑制增益依赖于两个核心步骤：语音检测VAD和噪声估计模块。只有准确估计噪声谱 ，才有可能准确估计抑制增益。 详细的VAD和噪声估计方法不在这篇文章里面详述，具体可以看参考文献。 一种简单的想法是先估计出VAD，如过判断此帧没有语音，则更新噪声谱，否则就沿用上一帧的噪声谱。
综上，语音增强的典型流程就是： 1 对带噪语音y[n]分帧， 每一帧进行DFT得到 。 2 利用 进行VAD检测和噪声估计。 3 计算抑制增益 。 4 抑制增益 与带噪信号谱相乘，得到纯净语音谱 5 对 进行IDFT,得到纯净语音序列的估计 。
噪声估计模块可以估计噪声功率，也可以估计信噪比，避免信号幅度变化带来的误差。 定义后验信噪比为，带噪语音与噪声功率之比：
定义先验信噪比，为纯净语音与噪声功率之比：
谱减法是最直观的去噪声思想，就是带噪信号减去噪声的频谱，就等于干净信号的频谱。估计信号频谱的表达式如下，其中 应是噪声估计模块得到的噪声频谱。
假设语音信号与噪声不相关，于是得到估计的信号功率谱是测量信号功率谱减去估计的噪声功率谱。
因此抑制增益函数即为：
维纳滤波的思想也很直接，就是将带噪信号经过线性滤波器变换来逼近原信号，并求均方误差最小时的线性滤波器参数。维纳滤波语音增强的目标就是寻找系数为实数的线性滤波器，使得滤波偶信号与原干净语音信号之间的均方误差最小。这是一个优化问题，目标是求使得均方误差最小的参数
Gain用先验信噪比表示
见博文 《单通道语音增强之统计信号模型》 。
待补充。
话音激活检测(Voice Activity Detection, VAD) 将语音帧二分为“纯噪声”和“语音噪声混合”两类。 说话人静音、停顿都会出现多帧的纯噪声，对这些帧无需估计语音信号，而可以用来估计噪声功率。 语音帧经过VAD分类后，进行不同的处理:
：不含语音帧，更新噪声功率估计和Gain, 进行抑制；
：包含语音帧，沿用上一帧的噪声功率和Gain，进行抑制。
语音存在概率SPP(Speech Presence Probability，SPP) 跟VAD作二分类不同，利用统计模型对每一帧估计出一个取值在[0,1]的语音存在概率，也就是一种soft-VAD。 SPP通常跟统计信号模型结合起来估计最终的Gain。
一种估计SPP的方法是根据测量信号 估计每个频点的语音存在的后验概率，也就是 。
根据贝叶斯公式：
定义语音不存在的先验概率 为 , 语音存在的先验概率 为 。假设噪声与语音信号为零均值复高斯分布。最终可以得到SPP计算公式：
其中为 为条件信噪比，有 及 。
语音不存在的先验概率 可以采用经验值，如0.5，或者进行累加平均， 也可以参考《语音增强—理论与实践》中更复杂的算法。
最小值跟踪发的思想是，噪声能量比较平稳， 带语音的片段能量总是大于纯噪声段。 对于每个频点，跟踪一段时间内最低的功率，那就是纯噪声的功率。
为了使功率估计更稳定，通常要对功率谱进行平滑处理：
然后寻找当前第 帧的最低功率 。简单的方法是直接比较前 帧的功率，得到最小值，计算速度较慢。 还有一种方法是对 进行非线性平滑，公式如下。
参数需要调优，可以参考文献中提供的取值： 、 、 。
这种估计方法的思路是，噪声的能量变化比语音稳定，因此按频点统计一段时间内的能量直方图，每个频点出现频次最高的能量值就是噪声的能量。 主要包括以下几个步骤：
1.计算当前帧的功率谱
2.计算当前帧前连续D帧功率谱密度直方图，选择每个频点k的频次最高的功率值
3.滑动平均，更新噪声功率谱密度
当前帧的SNR很低，或者语音出现概率很低时，意味着当前信号功率很接近噪声功率，我们可以用当前帧的功率谱与前一帧估计的噪声功率进行加权平均，从而更新噪声功率谱。这就是递归平均法，通用的公式是：
算法的核心变成了计算参数 ，研究者提出了不同的方法，比如可以根据后验信噪比 计算参数：
用 和 分别代表当前帧包含语音和不包含语音，从概率论的角度，当前帧的噪声功率期望值为：
其中，当前帧不存在语音时，噪声功率就是信号功率，所以 。当前帧存在语音时，可以用前一帧估计的噪声功率来近似, 。噪声的递归平均算法转化为求当前帧每个频点的语音存在/不存在概率问题：
比照递归平均的通用公式，也就是 。 使用前一节介绍的语音存在概率SPP计算方法求 即可。
MCRA是一种将最小值跟踪与基于语音概率的递归平均结合起来的算法,核心思想是用当前帧功率谱平滑后与局部最小功率谱密度之比来估计语音概率。
以某阈值 对语音概率 进行二元估计
语音概率也可以进行平滑：
另外，如果将语音不存在是的噪声估计也做滑动平均，也就是
可以得到最终的噪声概率估计公式：
后验信噪比的估计比较直接，就是带噪信号功率与估计噪声功率之比： 。然后 。
先验信噪比是纯净信号功率与噪声功率之比，无法直接得知，需要更进一步估计。一种方法是简单谱减法，从功率角度 。 因此
更精确的方法是判决引导法（Decision-directed approach）， 滑动平均
参考文献
[1] P. C. Loizou, Speech enhancement: theory and practice. CRC press, 2007.
1. 日常生活中，经常会遇到在噪声干扰下进行语音通信的问题。例如在汽车、火车上使用移动电话，旁人的喧闹声，马路旁和市场里的公用电话等。2. 军事通信中，指挥员的作战命令和战斗员的战情汇报都需要用语音来表达，由于战斗环境中的声环境恶劣，特别是炸弹产生的冲击性噪声，使有用信号完全淹没在噪声中。（3）窃听技术中需要语音增强。（4）语音识别技术需要语音增强。在实际生活中，语音信号无时无地不受各种噪声干扰。人们正常的生活环境就是一个声级为60dB左右的噪声环境。被强噪声污染的场合，噪声达120dB以上。
微信公众号的排版很重要，好的排版可以提升用户体验度，对吸粉和后期运营都有好处，如何进行微信公众号排版呢？下面教给大家五个技巧：微信公众号排版技巧大揭秘一、图文消息的标题撰写1、图文消息标题很重要，一个好的标题是成功的一半，标题也有用户体验度，如订阅号在订阅号文件夹中，打开之后能够显示的字数是有限的，因此我们的标题应尽可能让我们在订阅号可见范围内看明白其意思，2、标题字数要尽量控制在【约16个字】，如果超过就会换行，把文章内容给遮挡住，两行就已经够了，如果是三行，那就酸爽了，你可以感受下。二、图文消息封面图大小：微信公众号每日群发信息可以是一条信息，也可以是一个大条信息（及有多条组成），头图的封面图大小为：900*500，次图的封面图为200*200三、文章配图原则：正文配图要注意这几个原则1、与文章内容相近，2、内容、色彩冷暖一致，3、图片与正文上下空一行，4、宽度建议320px——640px，5、尺寸一致 无密集信息。四、正文文本格式设置正文字体大小应该是多少呢？文字过大或过小会影响用户阅读体验效果，这里建议14——16号比较合适。落标题可以让文章层次分明，正文段落标题建议20px 可以颜色突出 但要简短精要。正文内容的行间距会影响阅读的舒适度，尽量不要太紧凑，正文内容行间距设置：1.75，这里建议：段间用空行，每段长度尽量在一屏幕内 适当配图，正文边距一般是多大呢？一般在0.5即可。正文字体颜色色号最深是3f3f3f，色号最浅是595959.我们在选择正文颜色要合理，不要选择颜色太浅，容易造成阅读疲劳。五、排版四大原则：1、对比原则：重点内容的强调，重点文字的强调，可以从文字字体、颜色、背景等美化。2、重复原则：公众号排版最好能够有固定几个样式的排版，便于形成公众号的风格。3、统一原则：选图风格、排版样式、开头结尾统一、文本设置统一。4、引用原则：文章内容涉及到名句或者金句、诗歌等的引用，要与正文进行区分。
微信公众号的文章，对于每一篇文章我们都要发布自己的声音和观点，或者代表某一群体发表不同的看法，立意要鲜明，观点要清楚，才会有更多的人会欣赏你的文章。不能用记日记的形式来写文章，只会浪费读者粉丝，结果对你的公众号大失所望。另外，对于新闻事件的原创文章，微信公众号应当保持客观和理性，运营人员尽量不要在文章中夹带个人的情感。想要了解更多的写作技巧可以关注格调文案，查看往期文章，期待与大家共同的学习进步哦！
1、公众号文章写作技巧之选题我们在着手写一篇公众号文章之前首先要考虑的就是选题，公众号选题千万不要临时抱佛脚，很多公众号大V们都会提前做好规划，建立自己的公众号选题库。提前做好这个周期的公众号内容规划，具体落实到表格文档上。不要临时选题，先做个选题库，收集整理关键词、同行内容、问答网站的问题等等，平时搜集文章时遇到好的选题也可以直接拖到选题库里。2、公众号文章写作技巧之素材库整理建立一个好的公众号素材库很重要，当然很多小伙伴都忽略了这一点，以至于在写文章的时候都是当下搜，这样很浪费时间。3、公众号文章写作技巧之大纲搭建你得明白你这篇文章要说什么，要表达什么，然后列出1、2、3、4段，这就是公众号文章大纲。如果不知道怎么搭建，可以先看看别人写的。每一段都应该有一个小标题来表明这一段要说什么。框架铺好后，再接着填充素材内容， 这才是公众号文章的正确写作步骤。4、公众号文章写作技巧之排版公众号排版是运营者的基本功，要掌握这3个要素：1.抓调性，就是看你的公众号受众群体是什么人为主，这个决定你的公众号风格、颜色搭配、活跃度。2.练工具，排版用第三方平台居多，要熟练掌握工具。除此还会涉及作图工具、视频剪辑上传、音频处理上传。这些工具可以从网上直接搜到，很多都可以免费使用。3.连审美，审美能力，排版设计需要审美素质，这个也是可以练出来的，就是可以多看看大神的排版即可。
图像增强的方法主要又两大类：空间域法和频率域法。
1、空间域法主要是在空间域直接对图像的灰度系数进行处理；
2、频率域法是在图像的某种变化域内，对图像的变化系数值进行某种修正，然后通过逆变换获得增强图像。频率域法属于间接增强的方法，低通滤波、同态图像增强均属于该类；空间域法属于直接增强的方法，它又可分为灰度级校正、灰度变换和直方图修正，直方图均衡属于空间域单点增强的直方图修正法。
扩展资料
遥感技术的应用是人类视觉在波谱范围上的扩展和从物体表面向内部的延伸。即使在可见光部分，人眼可区分的色彩约三千多种，但对于黑白图像，人眼能区分的灰度级只有二三十个；而在非可见光波段，需要将原始图像的灰度值转换到0～255灰度区间才有利于人眼观察。
但是如果以256个灰度级来描述一幅黑白遥感图像，我们获得的原始图像的灰度值很难均匀分布在0～255之间，而是常常集中在某一段灰度范围之内，图像的反差小，对比度差，不利于人眼的分辨，所以需要对遥感图像进行增强处理。
参考资料来源：百度百科—遥感图像处理
参考资料来源：知网—遥感图像增强方法的研究
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音乐教育是素质教育的重要方面，在全面育人的素质教育过程中，音乐教育又起着德育、智育、体育所不能替代的作用。下面是我给大家推荐的音乐教育类论文，希望大家喜欢!
《初中音乐教育探讨》
摘要：音乐教育是美育的重要内容，是素质教育的重要方面，在全面育人的素质教育过程中，音乐教育又起着德育、智育、体育所不能替代的作用。
关键词：音乐教育 现状
音乐是广大青少年最易于接受的教育形式，是开发青少年身心潜能的最好途径，音乐教育具有陶冶情操、修身养性，提高素质的作用;音乐教育具有扩大学生的视野，促进智力发展的作用;音乐教育具有训练学生的协调性，培养团队精神，增强意志力的作用;音乐教育具有提高学生的道德修养的作用;音乐教育具有培养创造力的作用;音乐教育具有促进学生的身体健康的作用。充分发挥音乐教育在素质教育中的作用，是社会的要求，是时代的呼唤，是培养全面发展人才的需要
一、音乐艺术教育的现状及其原因
(一)音乐艺术教育的现状
由于社会环境、教育体制和人们的思想观念等原因，当前，我国的音乐艺术教育比较薄弱，国民的音乐素质普遍较低。文中所说的“艺术教育”不同于培养专门艺术人才的专业教育，而是指提高学生的文化修养、鉴赏能力、审美情趣，培养全面发展的社会主义新人的“艺术素质教育”。
(二) 造成音乐艺术教育现状的原因
1.在社会文化环境方面，存在许多不利于音乐艺术教育发展的因素。国民音乐艺术素质的提高得不到普遍重视，能够体现社会主义精神文明和中华民族传统优秀文化的艺术精品不多。在不少场所中，高雅的音乐艺术形式被庸俗的或格调低下的艺术形式所取代;圣洁的艺术殿堂被浓厚的“铜臭”所污染;大众艺术被赤裸裸的商品艺术所侵占。由此造成了不良的文化环境，严重冲击着学校健康的艺术教育，对青少年产生了极大的消极影响。部分人审美素质低下、美丑不分，有的甚至走上犯罪的道路。
2.在学校教育体制方面，教育改革的滞后影响了音乐艺术教育事业的发展。小学和初中阶段的音乐教育有许多不尽如人意之处。由于不少教育工作者对艺术教育在培养和造就“四有”新人中的作用缺乏应有的认识，艺术教育在整个教育中的地位尚未确立。有的地方因缺少音乐师资等原因，不开或随意停开音乐课;有的地方音乐师资素质不高，误人子弟;有的地方为追求升学率，使音乐教育有名无实。一些开设音乐课的学校也因缺乏必要的考试、考核制度，对教育质量关注较少。安排专门师资、课时，采取多种形式进行音乐教育的学校不多，学生的音乐素质不高也就在所难免。
3.在家庭教育方面，对音乐艺术教育存在着两种错误倾向。由于“望子成龙，望女成凤”，有的家长不顾孩子的兴趣、爱好和社会需要，“逼”孩子学习艺术，努力向专业人才发展，导致孩子心灵留下创伤，甚至产生逆反心理;有的家长让孩子埋头学习“数、理、化”，将孩子的音乐学习和对音乐艺术的追求视为“不务正业”，这对学生艺术素质的培养产生了不利影响。
二、音乐艺术教育应引起全社会的高度重视
(一)音乐艺术教育是学校教育不可或缺的重要组成部分
在陶冶人的思想情操、提高人的审美情趣、使人树立崇高的审美理想方面，音乐艺术教育具有不可替代的作用。它以婉转悠扬的旋律、变幻无穷的节奏、丰富多彩的音色、醇厚明亮的和声、巧妙精致的结构和特有的方式撼动人们的心灵，对复杂的内心世界产生直接的感应作用。
(二)音乐艺术教育是实现“应试教育”向“素质教育”转变的突破口
由“应试教育”向“素质教育”转变，是教育改革的一大方向。改革的实质就是要将以在升学考试竞争中取得好成绩为主要目标的教育，转为按照教育规律，以学生在德、智、体、美、劳等方面全面发展为主要目标，并不断进行革新的教育，使教育真正面向全体学生，为学生学会做人、求知、健体、审美、劳动、生活打下扎实的基础。
三、加快发展
(一)深化教育改革
要加快发展音乐艺术教育，提高国民，尤其是青少年学生的艺术素质，就要深化教育改革。要把加强音乐艺术教育作为教育改革的一项重要内容，建立和完善学校音乐艺术教育法规及配套的规章制度。我认为应从以下几点着手：
1.确立音乐艺术教育在教育中的地位。各级教育部门和学校要将音乐艺术教育列入重要议事日程和教育发展规划之中，使音乐艺术教育逐步法制化、规范化。
2.改革音乐艺术教育评价制度和方法。在评价上，将学生合格率与学校升学率分开，建立起一种对学生德、智、体、美、劳等方面以及学校办学方向、教学质量、水平等方面进行全面考核的科学评估制度和标准。针对中小学音乐艺术教育制定出明确的可以量化的考核指标，纳入整个教育考核体系之中。
3.转变音乐艺术教育教学方式。要改变中小学以课堂为中心的传统教学方式，积极开展音乐实践活动。如在校内外定期举行演唱比赛、开展校园歌曲创作征集活动等。
(二)做好各项基础性工作
1.加强音乐教育师资队伍建设。当前，音乐教育的薄弱环节是师资力量不足，音乐教师队伍合格率低，且流失现象严重。要解决该问题，一是进一步调整优化高、中等师范院校的教育结构，加大音乐教育的比重，提高教育质量，为中小学和社会输送高素质的音乐教育人才。二是加强对现有在岗音乐教师的培训，提高其学历、学位水平，从而提升音乐师资队伍的整体素质。三是利用利益机制和政策导向，使现有音乐师资力量能够“留得住、用得上”，稳定音乐教师队伍。音乐教师要在职称评定、“评优评先”、岗位晋级、福利待遇等方面与其他教师平等对待。
2.改进音乐艺术教育教材。如中小学音乐教材除继续突出基本知识、基本技能外，要适度增加作品欣赏、键盘练习以及单旋律创作等方面的内容。教育科研部门要加强对音乐教材、教法的研究，加大教学实验的力度，推广应用科研新成果，使音乐教育不断适应教育改革和发展的需要。
(三)营造良好的文化艺术氛围
加快发展音乐艺术教育事业，更重要的是在全社会营造良好的美育氛围和文化，唤起更多人关心音乐艺术教育。
1.引入高雅的音乐艺术。教育部门和学校要经常组织、邀请文艺团体与音乐工作者深入学校，为学生表演优秀的作品或开设各类艺术讲座，让学生从中领略、欣赏和感受高雅艺术的真谛，提高他们的艺术鉴赏能力。
2.共同维护良好的文化环境。教育、文化、宣传出版等部门要“齐抓共管”，切实加强对面向青少年的各类影视节目和文化出版物的管理，严禁那些污染人们心灵的“精神垃圾”流向学校和社会。严厉打击文化的各类犯罪，净化环境。
我相信，只要不断深化艺术教育改革，只要各级各类学校重视和加强音乐艺术教育，只要全社会都关心和支持音乐艺术教育，我们的事业一定会更上一层楼。
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音乐教育毕业论文设计的目的应该是明确、具体，旨在解决实际问题，具有可行性和可操作性。毕业论文是研究生毕业的重要环节，设计目的的好坏，直接影响了论文的质量和研究价值。在音乐教育领域，目的设置尤其重要，因为它直接关系到实践的效果和应用的局限性。如果不明确设计目的，就可能造成主题不突出、内容不重要、难以实践等问题，最终导致论文质量不高，研究价值不足。因此，在音乐教育毕业论文设计里，设置目的要遵循以下几个原则1. 目的应该和主题密切相关，能够突出论文的研究方向和内容重点；2. 目的应该具有明确的时间和事宜限制，可以体现研究的可操作性和可行性；3. 目的应该能够解决实际的音乐教育问题，使其具有现实意义和实用价值。
答：我认为在写教学论文是要遵循这些观点。 首先，音乐教育有助于学生记忆力的发展。在音乐教学中，教师 通过歌曲演唱、和乐 演奏、随歌随舞等活泼丰富、各种各样的教学形 式，让学生全身各种器官都能活跃起来， 在提高兴趣和注意力的同时， 也促进了学生记忆力的提高。并且，音乐能改变人的情绪， 在日常生 活中，我们都有类似的体会。听一些轻松愉快的抒情乐，能使我们浑 身放松，精 神愉快，对改善记忆有着极显著的效果。诚如马克思所言： "一种美好的心情，比十副良药 更能解除生理上的疲惫和痛楚。" 其 次，音乐教育能激发学生的想象力和思维力。在教学过程中，教师通 过让学生欣赏 《草原之夜》、《莫斯科郊外的晚上》等优秀作品，借 音乐形象来唤起学生对相关视觉形象、 听觉形象及有关事物的联想， 让学生尽情畅想草原之夜独特的自然美和莫斯科郊外别具异 域风光的 境遇美，使学生的想象力得到淋漓尽致的发挥 第三，音乐教育能培 养学生的节奏感，促进时间知觉的发展。音乐是一门节奏性很强 的学 科，在教授过程中，学生最易感受到的便是那抑扬顿挫、高低起伏的 乐感，尤其是在 敲打乐、摇滚乐中。这时，教师应注意教会学生从身 体的协调动作、肌肉反映上去感觉、 体验节奏，并运用到乐理中去， 增强学生的节奏意识。 � � 勿庸讳言，音乐教育作为素质教育的重要内容和途径之一，它对于开拓型人才的培养， 对于学生个性的发展和完善人格的形成，具有 举足轻重的作用。近年来，许多教育领导机 构和一些中小学校将音乐教育作为教学改革的突破口，办出了特色，办出了水平，促进了学 生 素质的全面提高。同时，素质教育的实施又为学校音乐教育的发展开辟了广阔的前景， 音乐教育正面临着难得的发展机遇。从"杭育杭育"的渊源之声起，音乐伴随着人们进行了征 服自然、改造社会的斗争， 相信随着人类认识方向的转移和社会的持续发展，音乐教育在 促进对 物质文明和精神文明的探索征程中必将发挥出更大的作用。
一个好的音乐教育毕业论文设计目的应该清晰、明确、具体，表达你的研究意图和目标。以下是一些编写音乐教育毕业论文设计目的的建议：