一种基于自适应滤波的语音降噪方法研究

分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差（LMS）的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

一种数字视频自适应降噪算法的研究与实现

视频序列在传输过程中常常受到噪声的污染,致使画面效果变差,因此需要数字视频降噪方法来降低噪声对图像的影响,改善图像质量。本文简单介绍了数字视频降噪的原理,在现有的自适应降噪方法基础上提出一种改进的自适应数字降噪的实现算法,介绍了其硬件实现过程。和现有的降噪方法相比,本文提出的方法能有效的消除传统方法带来的拖尾等问题。噪声是影响目标信号检测和显示的主要因素之一,信号在经过纪录、编辑、分配、传输及卫星接收等各种途径都可能混入大量干扰,致使图像模糊,质量退化。如何有效去除视频序列中的不良影响一直是提高画质的主要问题所在。     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

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。     

一种基于运动补偿的时域自适应视频降噪算法

视频信号内的噪声是信号中不希望出现的干扰部分,如果不加以有效的去除,会严重影响视频图像的质量.提出了一种基于运动补偿的自适应时域视频降噪算法.该方法通过运动补偿技术,在时域上跟踪并提取噪声.滤波的强度是根据物体运动轨迹上的运动强度自适应变化的.利用该算法,有效地去除了视频序列中的噪声,同时很好地保护了图像的细节.实验结果表明,采用本文的降噪算法处理后的视频图像质量明显优于采用空域的降噪方法的结果.     

FIR自适应滤波的语音增强算法

提出一种基于线性预测FIR自适应滤波的语音增强算法,该算法可实时过滤被噪声污染的语音信号,提高信噪比,从而提高语音识别系统的识别率。仿真结果证明该算法具有较好的降噪效果。     

一种有效的自适应均值滤波算法

本文结合离散余弦变换（DCT）以及均值滤波算法,提出了一种有效的图像去噪方法。第一步,首先将含噪图像进行分块,并对每一个图像块做DCT变换,将其转换至离散频域;然后通过判断变换块的交流系数,将当前块归类为平坦块或非平坦块。第二步,针对上一步不同类型的块分类,采用不同的均值滤波器进行滤波。在本文算法中,假设图像中包含的噪声为独立同分布的高斯白噪声,其均值为0,且标准差为σ。     

DWT变换的另一种快速DHT算法

通过建立各类N阶离散W变换（DWT）到N阶离散Hartley（DHT）的转换,得到了另一种利用DHT统一计算各类DWT的更为简明的快速算法。该算法结构简单,无需事先判断数据长度N的奇偶性,同时可充分利用输入输出数据的对称与反对称性,使运算量进一步减少。     

一种基于自适应滤波的语音增强算法的DSP实现

针对某大型车辆专用车内通话系统设计中的语音增强问题,对一种基于自适应滤波的语音增强算法进行了较为深入的研究。介绍了该算法的基本原理,及以TMS320VC5402为核心的语音增强模块的硬件设计,详细讨论了该算法的软件实现过程,并给出了实验结果。结果表明,该算法结构简单、易于实现,有较好的实用价值。     

一种小波自适应阈值全频降噪方法

目前的基于小波阈值降噪方法往往假设信号的噪声分布在高频段,因此大部分方法只对高频段进行降噪,而忽略了低频段噪声对信号的影响.在现实的应用中,复杂的噪声并不满足该假设条件,也即复杂噪声不仅分布在信号的高频段,而且低频段的噪声同样不容忽视.针对上述问题,论文提出了一种全新的解决方案:小波自适应阈值全频降噪方法.在该方法中,根据不同类型的噪声随小波分解层数、噪声强度等因素变化规律,提出了一种新的自适应阈值确定方法;然后利用小波去相关性方法来检测信号受到的最主要的噪声干扰;最后结合噪声类型检测方法,检测信号中所隐含的最接近的噪声类型,选取合适的阈值确定方法,对信号的低频和高频同时进行降噪.论文的实验结果表明:(1)当信噪比较低时,采用全频降噪方法对大部分类型的噪声而言均优于传统方法,并且全频降噪方法仅需要信号分解到1~2层即可取得良好效果;(2)当信噪比较高时,全频阈值降噪技术的降噪效果和传统方法一致,但所需小波的分解层数少于传统方法.     

基于自适应滤波与非线性谱相减算法的联合降噪技术研究

讨论了在强噪声环境下将自适应滤波算法与非线性谱相减算法相结合的语音增强方法。仿真结果表明,在大大消除背景噪声的同时,该方法还有效地抑制了“音乐噪声”,运算量小,适用于强噪声环下的有声／无声检测。     

自适应有源噪声控制器的设计与实现

论述了自适应有源噪声控制器的设计原理及实现方法，给出了通用型自适应有源噪声控制器的硬件结构和软件流程，作为实例，设计了一台通用型自适应有源噪声控制器，并提供了该控制器用于有源噪声控制的实验结果。     

改进的自适应去振铃滤波算法及其硬件实现

在现有去振铃滤波算法的基础上,提出了一种改进的简单易行的自适应去振铃滤波算法.在算法中,首先对图像进行边界检测,然后根据结果,对图像采取不同的窗滤波方式达到自适应滤波的效果.在本算法中,考虑了人类视觉系统的特性;同时兼顾算法硬件可实现性.在保证滤波效果的前提下,以较小的硬件代价实现了算法.     

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。     

一种改进的自适应中值滤波算法研究

非线性滤波是一种有效的噪声抑制技术,得到了广泛的应用。文中针对标准中值滤波方法存在的不足,提出自适应中值滤波方法。该方法采用一定的检测标准对图像中的噪声点进行检测,并采用改进的中值滤波方法对噪声点进行滤波。实验结果表明,此方法较标准中值滤波具有更优良的滤波性能。     

一种快速自适应算法在噪声抵消中的应用

研究了自适应横向滤波器的一种快速算法（FTF）及其在噪声抵消中的作用，对算法进行了推导，归纳了计算步骤，噪声抵消实验表明有良好的效果。     

改进自适应中值滤波的图像去噪

传统自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸固定,并且其最大最小窗口相差较大时,运算时间较长,去噪效果并小一定最佳。本文针对传统自适应中值滤波算法的不足,提出了改进自适应中值滤波算法,首先根据椒盐噪声的分布特点,从单幅含椒盐噪声图像中估算出椒盐噪声的浓度,并分析噪声浓度与自适应中值滤波窗口尺寸之间的关系,建立它们之间的函数关系一其次根据噪声浓度确定自适应中值滤波的最大最小窗口尺寸,最后对图像进行自适应中值滤波：实验结果表明本文算法运算时间随着噪声浓度的变化而变化,而且从PSNR角度来看本文去噪效果比传统自适应中值滤波效果较好。     

一种快速有效的自适应算术编码

介绍了算术编码的原理和基于模型的自适应算术编码算法，并利用二进制索引树这样一个高效率的数据结构对传统的0阶自适应算术编码进行了改进。实验表明，无论对于高度集中的数据集还是对于分布较为均匀的数据集，在运行时间上新算法都有较大的改进。     

一种有效的混合噪声滤波算法

以噪声特点和图像结构分析为基础,提出了一种有效的混合噪声滤除算法。算法首先通过极值判断和像素间的相容性检测,分离出脉冲噪声并以中值滤波滤除;然后对含有高斯噪声的图像以模糊滤波算法进行降噪处理。实验结果表明,本算法能有效地滤除图像中脉冲与高斯混合噪声,且较好地保护了图像细节特征。