㈠ 如何衡量語音降噪效果的好壞
如果你的電腦同時安裝了Premiere和Audition,這個問題就很好解決了：
①在序列中選擇需要降噪處理的音頻素材剪輯
②右鍵該剪輯，選擇「在Adobe Audition編輯剪輯」
③Audition會自動打開，並且自動提取該剪輯的音頻。
④在Audition里降噪：
A、噪音采樣：選取一段噪音，也就是選取一段「空白」，按右鍵「採集噪音樣本」（快捷鍵「shift+P」；
B、選擇菜單中「效果—降噪/恢復—降噪（處理）」（快捷鍵shift+ctrl+p）
C、調節各參數進行降噪
⑤完成之後回到PR，音頻就處理好了！
㈡ 幾種語音增強技術降噪效果的比較和MATLAB模擬
如果不同方法之間性能差別比較大，通常可以直觀地觀察出哪個更好，不少時候這也是進行處理希望達到的效果。如果是灰度圖，使用均值只說明亮度的差別，難以用於比較增強效果（雖然通過灰度變換的確可以增強圖像，但是效果通常可以直接觀察出來）。
從數據的角度，使用灰度直方圖有一定幫助（參見《數字圖像處理》「直方圖均化」部分）。另外還得看增強演算法的目的，如果是為了降噪，那麼使用各種演算法各自對不同的雜訊類型進行處理，然後比較所得結果，更能說明演算法的針對性及性能特點。
關於專門的描述，建議參考岡薩雷斯的《數字圖像處理》，綠色十六開，對於灰度變換，輪廓圖區，濾波等增強技術常見的技術都有詳盡的描述和比較。
㈢ 語音增強跟語音降噪是同一個意思嗎
主要集中在話筒及其插口，前後都試試看。麥克風的音量調小，降噪點掉遇到這些稀奇的問題，做個系統就OK了
㈣ 求一篇關於語音降噪的外文和外文翻譯 謝了
童鞋你好！
這個估計需要自己搜索了！
當然了，如果果真找不到追問一下！
網上基本很難找到免費給你服務的！
我在這里給你點搜索國際上常用的外文資料庫：
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⑴ISI web of knowledge Engineering Village2
⑵Elsevier SDOL資料庫 IEEE/IEE(IEL)
⑶EBSCOhost RSC英國皇家化學學會
⑷ACM美國計算機學會 ASCE美國土木工程師學會
⑸Springer電子期刊 WorldSciNet電子期刊全文庫
⑹Nature周刊 NetLibrary電子圖書
⑺ProQuest學位論文全文資料庫
⑻國道外文專題資料庫 CALIS西文期刊目次資料庫
⑼推薦使用ISI web of knowledge Engineering Village2
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中文翻譯得自己做了，實在不成就谷歌翻譯。
弄完之後，自己閱讀幾遍弄順了就成啦！
學校以及老師都不會看這個東西的！
外文翻譯不是論文的主要內容！
所以，很容易過去的！
祝你好運！
㈤ 表哥送我的AI錄音筆太好用了，是訊飛的！我用它在演唱會上錄音音質都很清楚，有人了解它的降噪技術嗎
之前有幸在這一技術團隊工作過，這個問題我還是比較了解的，訊飛智能錄音筆利用多麥克風陣列，同時採用A.I.演算法降噪處理前端語音信號，保證拾音的准確性。麥克風陣列針對聲源定位，將波束方向對准發音人，同時採用自適應濾波的方法消除雜訊，而內部集成的A.I.降噪演算法則在保證聽感的情況下改善語音轉寫效果，這種專業級降噪， 才使得聲音更清晰 。
㈥ 語音降噪方法有哪些
摘 要：為便於用低成本的高速信號處理晶元實現語音降噪，對改進的離散餘弦變換域LMS（Discrete cosinetransform－LMS）自適應演算法應用於雜訊抵消系統進行了實驗研究。結果表明，將該演算法應用於自適應語音降噪系統，在有色雜訊環境中能獲得較好的降噪效果，基於數字信號處理器開發實現簡單、硬體要求低，便於低成本實現。
關鍵詞：餘弦變換；自適應濾波；演算法；降噪
引 言
自適應雜訊抵消是信號處理技術的一個重要方面，時域LMS演算法因其簡單、穩定而在實時處理系統中得到廣泛應用，但演算法收斂速度慢，失調大，尤其是在有色雜訊環境中，情況更為嚴重。為此許多學者針對不同的應用情況，對該演算法進行了改進，這些改進的方法主要從三個方面考慮：（1）採用變步長因子；（2）引入正交變換〔1〕；（3）實現變換域的塊演算法〔2～4〕。這些演算法均能明顯改善LMS演算法的收斂速度和精度，而第三種演算法同時還能減少計算量〔4〕。然而在用DSP器件實現具體的系統時，變換域中的塊演算法編程比較復雜，所需RAM較多，實現成本高，為此，本文提出一種基於離散餘弦變換（DCT）具有遺忘因子的變步長LMS演算法（簡稱為DCT－LMS演算法），有效地解決了這一問題，並同時進一步提高了演算法性能。
㈦ 語音降噪演算法可以編寫成c語言程序么
演算法是一個思維的模型
而編程語言是演算法的示例，是實現的過程
基本什麼演算法，什麼語言都能實現吧
至於能寫操作系統的c語言，更不用說
㈧ 基於51單片機的語音降噪處理設計
51 單片機，不適於搞這樣的題目。
㈨ 誰有java音頻降噪演算法代碼
應該要意識到，降噪不是一個單憑某個軟體就能做到的事，否則還要那些高端硬體做什麼。 撇開硬體因素，目前軟體降噪常用的方法一個就是采樣降噪，採集一段聲音作為雜訊樣本
㈩ 用c語言編程：
辛苦編程也要有回報啊