语音信号预滤波的几种仿真实现方法

滤波器设计是数字信号处理的主要内容,用滤波器对语音信号进行预滤波是比较经典的一种方法。文章详细介绍了用滤波法对语音信号进行预滤波的几种典型的仿真实现方法,主要包括在Matlab环境中语音信号预滤波的仿真实现,在SystemView中语音信号预滤波的设计实现,以及在CCS集成开发环境下,用C54x Simulator模拟在TMS320VC54x DSP上进行的语音信号预滤波的实现等。     

基于MATLAB的语音信号滤波设计与实现

滤波器设计是数字信号处理的重要组成部分。在计算机中录入一段语音信号,通过Matlab对语音信号进行时频变换与分析,同时构造一固定频率的干扰信号,对两个信号进行合成,设计一个数字滤波器,对含噪的的语音信号进行滤波处理,在时域和频域中对信号进行分析比较。     

基于DSP的IIR数字滤波器的设计

根据IIR滤波器的特点,在DSP环境下用双线性变换法设计IIR数字滤波器,并对输入信号进行滤波分析。     

基于Matlab的FIR带通滤波器设计及DSP实现

借助Matlab的FDATOOL滤波器设计分析软件,设计了一种FIR数字带通滤波器,并对一段含噪语音信号进行滤波。利用汇编语言编程,在DSP上实现了该滤波器。实验结果表明,该数字带通滤波器精确,稳定性好,易于移植,具有很强的实用性与灵活性。     

数字滤波器在语音信号处理中的应用

针对语音信号去噪的问题,设计了各种类型的IIR数字滤波器,然后用不同类型的滤波器处理不同的噪声,这改变了传统的一成不变的去噪方式.实验结果表明,同样的噪声用不同的滤波器处理,效果各有不同,经过分析,选出最优的滤波方式.     

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。     

基于DSP的FIR数字滤波器的设计

在DSP环境下用窗函数设计FIR数字滤波器,并对原始信号进行滤波分析。     

基于BP神经网络的数字语音去噪方法研究

利用设计的BP神经网络滤波器对引入噪声的数字实验语音信号进行去噪试验 ,并在此试验的基础上对其去噪效果与FIR维纳滤波器去噪效果进行分析和比较 ,结果表明利用BP神经网络滤波器对数字实验语音信号进行去噪具有良好的效果。     

基于BP神经网络的数字语音去噪方法研究

利用设计的BP神经网络滤波器对引入噪声的数字实验语音信号进行去噪试验,并在此试验的基础上对其去噪效果与FIR维纳滤波器去噪效果进行分析和比较,结果表明利用BP神经网络滤波器对数字实验语音信号进行去噪具有良好的效果.     

基于BP神经网络的数字语音去噪方法研究

利用设计的BP神经网络滤波器对引入噪声的数字实验语音信号进行去噪试验,并在此试验的基础上对其去噪效果与FIR维纳滤波器去噪效果进行分析和比较,结果表明利用BP神经网络滤波器对数字实验语音信号进行去噪具有良好的效果.