1. 本选题研究的目的及意义
随着信息技术的飞速发展和人们对语音通信质量要求的不断提高，语音信号处理技术在语音识别、语音合成、语音增强等领域扮演着至关重要的角色。
然而，现实环境中存在的各种噪声干扰，如环境噪声、传输噪声等，严重影响了语音信号的质量和可懂度，给语音通信系统带来了极大的挑战，因此，研究和开发高效可靠的语音信号抗扰技术具有重要的理论意义和实际应用价值。
1. 研究目的
2. 本选题国内外研究状况综述
语音信号抗扰技术是语音信号处理领域的一个重要研究方向，近年来得到了广泛的关注和研究。
总的来说，语音增强技术的研究经历了从传统信号处理方法到深度学习方法的演变，并取得了一系列重要的研究成果。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题将围绕基于MATLAB的语音信号抗扰系统设计展开研究，主要内容包括以下几个方面：1.语音信号和噪声特性分析：研究语音信号和常见噪声的特点，分析噪声对语音信号的影响。
2.MATLAB平台介绍：介绍MATLAB语言和信号处理工具箱的基本功能，以及图形界面设计方法。
3.语音信号抗扰算法设计：研究传统的滤波算法、自适应滤波算法以及基于深度学习的降噪算法，并进行算法性能比较和分析。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤逐步进行：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解语音信号抗扰技术的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为课题研究奠定理论基础。
2.算法研究与仿真阶段：研究传统的滤波算法、自适应滤波算法以及基于深度学习的降噪算法，并在MATLAB平台上进行仿真实验，分析不同算法的性能优缺点。
3.系统设计与实现阶段：根据课题研究目标和需求，设计基于MATLAB的语音信号抗扰系统，并实现系统各个功能模块。
5. 研究的创新点
本课题的创新点在于：1.基于深度学习的语音增强算法研究：针对传统语音增强算法在处理非平稳噪声方面的局限性，本课题将研究基于深度学习的语音增强算法，探索其在语音信号抗扰方面的应用潜力。
2.MATLAB平台的应用：利用MATLAB平台强大的信号处理和仿真功能，设计和实现语音信号抗扰系统，并进行系统性能测试和分析，提高研究效率和结果可信度。
3.不同算法的性能比较与分析：对传统的滤波算法、自适应滤波算法以及基于深度学习的降噪算法进行性能比较和分析，为语音信号抗扰技术的选择和应用提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 李艳艳,张晓飞,张晓冬,等. 基于MATLAB的语音信号去噪算法研究[J]. 计算机工程与应用,2022,58(19):172-179.
[2] 王瑞,王宏伟,刘俊. 基于MATLAB的语音信号增强系统设计[J]. 电子设计工程,2022,30(14):138-142.
[3] 刘凯,张宝,田春娜. 基于MATLAB的语音信号去噪方法研究[J]. 计算机工程与设计,2021,42(09):2534-2539.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
