LMS与RLS算法仿真消噪对比研究

讨论了RLS（递归最小二乘）和LMS（最小均方）自适应滤波算法及原理,对两种算法进行了系统全面的分析,对比研究了各自的优势及不足,提出了两种算法在语音消噪仿真中的算法实现,对实际语音信号进行了仿真消噪,研究表明选用算法对语音消噪是明显有效的,RLS自适应消噪算法及LMS自适应噪声抵消算法具有很强的实际应用价值。     

基于组合算法的语音降噪研究

在语音信号处理领域,子空间降噪算法和自适应算法是经常被用来处理信号的技术手段。分析和研究VSLMS自适应滤波算法和子空间变换的原理和方法[1-2],提出了一种新的组合方式,实现语音降噪算法的进一步改善。组合算法首先使用归一化的子空间算法对语音信号进行子空间层面分解,然后将分离出来的带噪信号作为自适应滤波算法的输入,利用处理因子的迭代,实现对带噪信号的增强处理,最终实现语音处理的优化。实验表明,组合算法的降噪效果,优于传统的使用单个算法进行降噪的方法。     

帧间自适应的压缩感知谱减去噪方法

针对应用压缩感知理论对含噪语音进行去噪其信噪比低的问题,以及应用谱减法对含噪语音去噪后语音信号仍不清晰的情况,提出帧间自适应的压缩感知谱减去噪方法。同时,由于传统压缩感知理论不能使语音信号在重构时实现帧间自适应的去噪效果,对此缺陷提出一种改进算法,并且将该算法应用到谱减法的去噪过程中。相比于经典的谱减法,实验结果表明,所提算法对含噪语音进行去噪不仅可以提高含噪语音的去噪效果,还可以有效地解决谱减法无法去除背景噪声及音乐噪声的问题。     

回声消除基于NLMS改进算法的研究

为了提高VoIP的通信质量,减少回声干扰,对LMS算法、NLMS算法进行阐述,基于NLMS提出了一种运算量小并且提高收敛性能的改进的自适应滤波算法。通过在Matlab下的仿真研究和对误差曲线的分析,证明了该改进算法的收敛速度快,均方误差小。用改进的算法对语音回声信号进行消除,仿真得到消除回声后的信号效果明显,为IP电话中回声消除的自适应滤波问题提供了一个较好的算法。     

IP语音包的自适应编码和封装算法的研究

IP电话与传统电话相比语音质量较差，其中最主要的原因是因特网的带宽变化较大，导致丢包率较大。该文根据因特网带宽变化的特点提出了1种应用在IP电话网关中的语音自适应编码与封装策略，采用该策略的编码器能根据网络的带宽变化动态调节语音编码速率和语音包封装大小。据此，本文提出了4种算法：一种基于RTP协议语音包丢失率的计算算法、变速率编码算法，不同长度IP语音包的封装算法和根据丢包率来调整编码速率和封装的自适应算法。     

含噪语音压缩感知自适应快速重构算法

本文针对含噪语音压缩感知在低信噪比时重构性能差的问题,提出了一种自适应快速重构算法。该算法将行阶梯观测矩阵与一种新型的快速重构算法结合,并根据含噪语音信号的信噪比自适应选择最佳重构参数,使得在重构语音的同时提高了重构信噪比。算法实现简单快速,且不需要预先计算信号的稀疏度。实验结果表明,自适应快速重构算法重构性能优于基追踪算法和自适应共轭梯度投影算法以及快速重构算法,重构速度略慢于快速重构算法,但快于基追踪算法和自适应共轭梯度投影算法。      

自适应噪声抵消系统的算法讨论与DSP实现研究

阐述了自适应滤波技术的发展及应用，研究并给出实现自适应噪声抵消技术的几种常用算法对算法的性能进行了计算机仿真比较，给出了仿真结果，最后以语音信号为例，在仿真成熟的基础上，提出了用DSP实时实现自适应噪声抵消的具体方案。     

LMS算法的领域快速实现

推导了一种替代时域LMS算法的快速频域算法（FLMS），并对其在语音噪声抵消中的应用进行了计算机仿真。计算机仿真的结果证明：它在自适应滤波器权数超过64时，运算量较时域LMS算法有大幅度的下降，但保持了与时域LMS算法相同的收敛速度，同时对算法的局限性和应用范围进行了讨论。     

自适应格型滤波器新算法及其在语音线性预测合成中的应用

本文从自适应格型滤波器导出自适应线谱对(LSP)滤波,提出了使用最小均方(LMS)型自适应算法逐级更新计算线谱对系数的方法。实验表明,该算法与其它算法比较,具有更高的收敛率和较低的失调。用该算法计算得到的LSP系数进行语音线性预测合成,获得比使用PARCOR系数更好的结果。     

带有噪声相关性的自适应噪声抵消系统仿真研究

本文为了在语音信号处理中能消除含噪语音信号中的背景噪音,采用自适应信号处理的理论和技术来达到提高语音信号质量的目的。通过介绍自适应滤波器原理,在对自适应滤波器相关理论研究的基础上,研究了LMS自适应滤波算法,并对LMS自适应算法进行了分析。同时为了使输入的参考信号与噪声相关,加入分离周期信号与带有窄带干扰抑制的宽带信号。通过分析仿真结果表明基于LMS算法的自适应噪声抵消技术可以有效地抵消正弦干扰信号,同时加入宽带信号中的周期性噪声,在没有另外的与噪声相关的参考信号的情况下,可以使用自适应噪声抵消系统来消除这种同期性干扰噪声。     

汉语数码语音识别自适应算法

说话人自适应是提高非特定人语音识别性能的有效方法之一。本文将ＭＡＰ算法应用于汉语数码语音识别中,并讨论了几种加快自适应速度的方法以及自适应对非自适应人的影响。实验表明,ＭＡＰ算法可以有效地降低汉语数码识别对被适应人的误识率,而且对非自适应人性能影响很小。     

一种改进的自适应算法及其在语音增强中的应用

对基于累积误差准则和基于共轭梯度的自适应算法进行了讨论和比较，分析了各自的特点，在此基础上提出了一种改进的自适应算法。改进算法可以在保证算法稳定的前提下提高算法的收敛性能。将改进算法应用于基于自适应干扰对消的语音增强实验，结果表明，与原有算法相比，改进算法能够使含噪语音的信噪比有较大改善。     

语音信号增强系统设计与仿真

在信号处理中语音增强是一个重要分支,针对语音信号不得不在噪声和干扰环境下通信的现状,采用自适应滤波算法设计了语音信号噪声和干扰抑制系统,首先对LMS算法进行了推导,并且对噪声和干扰环境下的自适应滤波器性能进行了仿真分析,仿真结果表明:该设计抑制干扰和噪声的性能较好,对语音信号的增强明显,为该系统在硬件上实现提供了理论基础。     

野战强噪声环境下的语音信号检测

本文研究了单工电台人网中的语音信号检测问题，提出了自适应预测检测方法，同时，针对自适应预测，分析了上前用比较广泛的Ｄｕｒｂｉｎ算法在语音检测中的不足，提出采用收敛快，误差小的ＬＳＬ算法     

基于听觉掩蔽的自适应β阶贝叶斯语音增强算法

为了寻求语音失真度和噪声抑制程度之间的一种平衡,提出了一种基于卡方分布的自适应β阶贝叶斯感知估计算法,并与听觉掩蔽效应的掩蔽阈值通过线性规则结合起来,以此达到更好的语音增强效果。算法利用了人耳的听觉掩蔽效应,根据得到的掩蔽阈值自适应地调整β阶贝叶斯感知估计语音增强算法中的β值,从而将噪声仅抑制在掩蔽阈值之下,留住了更多有效的语音信息,减少了语音畸变。分别应用了主观和客观两种评价方式来考察评价所提出的算法的各项指标,并与以往的基于信噪比的自适应β阶贝叶斯感知估计语音增强算法进行了比较,通过实验结果说明了文中的算法较之于其他算法的有效性。     

8kbps QCELP声码器中的自适应后置滤波器

后置滤波技术作为语音增强的一种方法在语音编码中得到广泛的应用.8kbps QCELP是一种变速率语音编码算法,其自适应后置滤波器由短时后置滤波器、频谱倾斜补偿滤波器和自动增益控制(AGC)三部分组成.这种自适应后置滤波器能够显著改善合成语音的主观质量,而且语音失真小,计算复杂度低.本文详细介绍了自适应后置滤波器中各个组成部分,并与其它变速率语音编码中的后置滤波器进行了比较.     

高性能语音增强算法的研究

讨论在强噪声环境下语音增强的新方法,即将主从结构的自适应滤波算法与级联谱相减算法相结合的方法。计算机仿真结果表明,该方法在大大消除背景噪声的同时,消除了“音乐噪声”,同时保证了较好的语音可懂度。     

语音去噪LMS自适应滤波器算法的改进

对LMS自适应算法进行了详细的性能分析与讨论,针对LMS算法运算较复杂、适应性较弱、稳定性差的缺点提出了一种HLMS(混合LMS)算法.建立了自适应噪声抵消系统,利用MATILAB软件对食堂、体育馆两处的录音信号进行计算机语音去噪仿真分析.实验结果表明,两种自适应方法均能有效抑制各种噪声污染,提高语音信噪比为60%～8...     

关于汉语/英语AMR语音编码参数统计特性的研究

自适应多速率（AMR）算法是第三代移动通信系统中语音业务所采用的语音编码标准。为研究AMR算法应用于汉语语音和英语语音所产生的差异，本文针对ARM语音编码算法的特点，在处理分析了大量汉语语音数据的基础上，对算法中的线谱频率（LSF）、基音周期等关键编码参数进行了比较并给出相应结合。本文的研究有助于AMR算法针对汉语语音的性能优化。     

TETRA语音编码中基音预处理算法的优化

本文在TETRA语音编码的预处理部分引入了数值滤波算法。该算法能够有效去除声道的共振峰结构对基音检测的影响，进一步试验采用去均值。低通滤波和数值滤波等算法来替代原有的预处理，可以得到更好的优化效果。我们设计了普通语音、基音有抖动的语音和带有噪声干扰的语音未检验优化算法的性能。在这两种优化算法中都可以发现处理后的语音信号在时域上表现出明显的周期性特征，同时在频域上原始语音的共振峰影响被消除或得到有效抑制。