基于BP网络的语音信号自适应噪声抵消系统控制与研究

在信号的处理研究中,自适应噪声抵消技术被广泛的应用于通信、控制等领域,LMS算法是最常见的自适应算法。但是信号通道结构比较的复杂或者存在非线性和多噪声通道交叉串扰时,传统自适应滤波器的设计和使用就有很大的局限性。本文中的自适应噪声抵消设计思路,在基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向人工神经网络进行分析基础上,结合传统自适应噪声抵消系统基本原理,建立的基于BP算法的噪声抵消系统。由于神经网络能够克服传统自适应噪声抵消器无法解决的非线性问题,神经网络的自适应噪声抵消技术能够非常有效消除背景噪声。经过Matlab仿真,结果表明:采用BP网络设计的噪声抵消设计具有很好消除背景噪声的效果。