1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
文 献 综 述一、 选题背景在现实生活中，音频常常会因为环境噪声、网络拥塞和设备限幅等影响，产生诸如脉冲干扰、片段丢失和削顶失真等情况的受损，降低音频的可听度。
如果音频应用于语音识别、说话人辨识等情况，还会导致相应识别率下降，所以需要对受损音频进行数字化修复，还原出受损部分，改善音频质量。
目前音频修复大致有两种：一种是传输中去噪，即在音频传输过程中，对接收端通过语音增强，将带限语音中丢失的高频部分还原出来，或者修复因丢包而丧失的音频片段，从而使得接收方听到的语言更加真实；另一种传输后增强，对广播电台录制的音频、图书馆保存的音像资料，会议录制的会议纪要等珍贵历史音频进行修复。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
本课题要研究的问题-如何对音频信号进行时频域分析-如何实现语音信号的增强-如何实现更好的用户交互以及更便捷的二次开发 本课题拟采用的研究手段- 以软阈值函数和硬阈值函数为基础的小波语音增强算法，都存在着各自的缺陷，本课题需要提出改进的阈值函数以提高语音增强效果。
- 循环神经网络目前在语义分析上用的较多，本课题需要基于语音的固有属性，找到更加合适的语音信号编码方式，提高训练效果。
- 部署Django工程至谷歌云的App Engine，并在开源工程的DEV分支上提供Docker以供二次开发。
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