基于DSP的自适应滤波系统的设计与实现

本文主要提出了新的变步长LMS算法.并介绍了TI公司的DSP芯片TMS320VC5402与音频芯片TLV320AIC23的硬件接口设计.利用TLV320AIC23来采集带噪语音信号,然后应用新的变步长LMS算法对带噪语音信号作自适应滤波处理,达到了有效地抑制噪声,提高信噪比,减少失真的效果.     

基于谱减法和变步长LMS语音增强算法

谱减法是目前有效的增强语音信号质量的技术之一,低信噪比下降噪效果明显,而LMS自适应滤波算法收敛速度慢,步长需在收敛速度和失调折中选择。提出了先经过谱减法然后采用变步长LMS自适应滤波算法联合去噪来提高信号质量,通过改变误差的平方项来调节步长,步长采用先固定后变化的原则,兼顾了提高收敛速度和缩小稳态误差。在MATLAB 环境下进行仿真实验,测试结果表明提出的经过基本谱减法后再采用变步长LMS自适应滤波算法能有效消除背景噪声,信噪比SNR和PESQ分值得到了较大的提高,减少了原始语音信号的失真,提高了信号质量。     

基于谱减和LMS的自适应语音增强

针对宽带噪声背景下的语音增强问题,将短时语音视为非平稳或宽平稳信号,基于谱减法和自适应滤波的最小均方（LMS）算法,提出了一种FIR型自适应滤波算法（SSLMS）：用减谱法由短时噪声观测语音估计期望信号,作为滤波器输出信号的参考信号;用滤波器的输出与参考信号的差值为误差信号,用LMS算法求得滤波器权系数修正量,并修正滤波器。权系数最速下降调整中,采用了归一化LMS、符号LMS、块LMS技术,以简化保证权系数收敛的步长选择、减少权系数修正的运算量,从而提高自适应速度。对不同的语音在各种信噪比下仿真实验,并与改进的谱减法比较,结果表明,该法增强效果优于谱减法;在信噪比为3 dB时该法的增强效果仍然令人满意。     

自适应滤波语音增强算法改进及其DSP实现

为提高强噪声环境下语音信号的信噪比,增强语音通信的质量,以DSP为平台,构建一个基于自适应滤波技术的单通道语音增强系统。该系统以TMS320F2812为核心,结合其多通道缓冲串口(McBSP)与扩展音频接口芯片TLV320AIC23实现了语音信号的高速采集及输出;同时,利用箕舌线函数更新自适应滤波步长因子并引入解相关运算进行语音降噪处理,有效改善了传统算法适应性差,收敛速度慢,稳态误差大等问题。实验结果表明该算法降噪性能好,能明显提高语音清晰度,且系统稳定性强。     

一种基于ZSP800核改进型LMS自适应滤波算法的实现

针对手机终端语音降噪处理系统中,广泛使用计算复杂度较小的固定步长LMS（Least Mean Square）自适应滤波算法。本文提出一种通过建立步长因子μ（n）和误差信号e（n）非线性函数关系,进而把固定步长LMS自适应算法改进为新的变步长自适应滤波算法,较好地解决了固定步长因子无法解决收敛速度和稳态误差之间相矛盾的不足。最后,给出了改进型算法在ZSP800核数字信号处理器（DSP）上的实现方法。     

低信噪比下基于新型变步长LMS的自适应滤波算法

为了提高现有的变步长LMS算法在低信噪比环境下的滤波性能,提出了一种新的变步长LMS自适应滤波算法。该算法利用加入补偿项的误差相关值估计与前一时刻步长因子的组合来调节步长,提高算法的抗噪声干扰能力和收敛速度;并将步长因子的传统固定约束范围改为动态约束范围,使步长变化趋于平滑,降低系统的失调误差;同时对系统的权向量迭代公式进行更新,提高了算法的输入范围。从理论分析和仿真实验两方面可以看出,新算法与现有的变步长算法及标准LMS算法相比,在信噪比较低的条件下收敛速率、抗扰能力、稳态失调噪声方面都有很大的改善,证明所提算法是有效、可行的。     

基于变步长LMS 算法的自适应逆控制系统

针对各种变步长自适应滤波算法,提出了两种收敛速度快、鲁棒性能好的基于变步长X- 滤波、e - 滤波LMS 算法和带反馈补偿的自适应逆控制系统．变步长自适应滤波算法可以使系统获得更快的收敛速度 和较小的稳态误差,提高了控制精度;反馈补偿可以克服系统的零漂移．仿真结果表明,经过改进的基于变 步长X- 滤波、e - 滤波LMS 算法的自适应逆控制系统收敛速度快、稳态误差小、抗噪声扰动能力强．     

一种基于改进LMS算法的语音消噪方法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对一些变步长LMS算法进行分析的基础上,提出了一种改进的变步长LMS算法。利用所提出的算法对被噪声污染的语音信号进行了消噪仿真实验,并进行了主客观性能测试。仿真结果与性能测试分析表明,采用本算法消除噪声后的语音基本接近原始语音。     

一种改进的变步长LMS自适应滤波算法及其在噪声抵消中的应用

本文提出了一种改进的变步长LMS自适应滤波算法,并将其应用于自适应噪声抵消中。该算法解决了算法收敛时间和稳态误差间的矛盾,为实际应用提供了更大的灵活性。它采用误差信号的相关值去调节步长,使得算法的均方误差小、收敛速度快,并且降低了LMS算法对噪声的敏感性。     

基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,通过对自适应系统的深入研究,实验得出同一信号不同噪声强度下的最佳步长,并运用于噪声对消。文中主要研究如何消除输入中掺杂的噪声干扰,并且对不同的情况做了深入的研究,同时研究了对于重复语音输入信号下的噪声对消。通过研究信噪比数值分析重复语音信号下的噪声对消情况,得出重复语音信号对噪声对消质量的最佳提升与噪声倍数有正相关的关系。     

基于DSP混合编程的LMS自适应滤波算法实现

本文分析了LMS自适应滤波算法的基本原理,并结合2FSK信号解调的实例,在TMS320VC5416器件上分别采用C语言和混合编程方法对LMS自适应滤波算法进行了实现。结果表明,采用混合编程的LMS自适应滤波实现方法具有软件接口简单,运行速度快,易于进行实时信号处理等特点。     

基于DSP的高性能语音信号FIR滤波

介绍一种用TMS320VC5509 DSP对语音信号进行FIR滤波处理的方法。该方案使用TLV320AIC23 codec芯片来采集语音信号,然后再经过FIR滤波器的处理,得到高质量的语音信号。     

基于TLV320AlC23和TMS320VC5416的语音系统设计

本文先介绍了Codec芯片TLV320AIC23和DSP芯片TMS320VC5416的基本特性．然后基于这两种芯片设计并实现了一种语音采集与处理系统。该系统具有强大的数据处理能力并配有灵活的接口电路．可以作为一种语音信号处理算法研究和实时实现的通用平台。     

基于TMS320VC5502的语音加扰系统设计

为提高通信对抗中语音干扰程度,设计并实现了一种电话语音加扰系统,核心处理器是TMS320VC5502,语音采集模块是TLV320AIC23B,语音控制模块是C8051F320和WT588D。该系统充分利用TMS320VC5502的高速处理数据的能力和MCU语音控制能力,从而满足复杂算法处理和语音干扰的实现。软件算法方面,针对语音干扰,提出了一种方法,即利用基于人耳听觉感知特性的MFCC提取语音特征参数,然后RASTA处理,最后利用欧氏距离找出相似语音进行干扰。与传统的噪声干扰相比,该系统具有实时性高、功耗低、体积小、重量轻、操作方便、干扰相关性好、可懂度低等特点,具有实际的应用价值。     

基于DSP的音频信号采集和处理设计

提出一种基于TM320VC5409 DSP的音频信号处理系统,讨论VC5416与音频芯片TLV320AIC23和Flash存储器SST39VF400A的硬件接口设计,并通过对音频信号的采集与滤波来说明软件的实现过程.结果表明,该系统能够满足各种双声道的实时音频编解码的需要,可广泛用于音频处理的相关领域.     

基于DSP和ARM的音频处理系统设计

根据TI公司的立体声音频编解码芯片TLV320AIC23的接口特点,结合数字信号处理技术和嵌入式系统的应用,设计了该芯片与TI公司DSP(数字信号处理)芯片TMS320VC5402和Samsung公司ARM芯片S3C4510B的硬件接口电路,ARM通过I~2C接口实现对AIC23的控制编程,完成AIC23的初始化。DSP通过其多通道缓冲串口McBSP与AIC23实现数据交换,完成音频信号的分析与处理。该系统适于语音信号编解码处理、语音识别和语音控制等应用。     

一种语音端点检测算法及其在DSP上的实现

提出一种基于模糊RBF神经网络的语音端点检测算法。该算法先利用小波分析提取语音信号的特征量,然后将其输入到模糊RBF神经网络进行端点检测运算,并采用以TMS320VC5416DSP为核心的电路进行算法实现。实验结果表明,该系统的端点检测正确率很高,即使在低信噪比时也能正确地判断语音信号的端点。     

利用I2C总线实现DSP与音频采样芯片TLV320AIC23的接口控制

本文介绍了TMS320VC5509片内集成外设I^2C模块的特点及功能，并结合TMS320VC5509与音频CODEC芯片TLV320AIC23的接口设计，详细阐述了利用I^2C模块通过I^2C总线对TLV320AIC23进行初始化设置的过程。     

G.723.1语音编码算法的DSP实现

提出了在TMS320C5416 DSP硬件开发平台上实时实现G.723.1的解决方案。根据G.723.1标准实时实现的要求对程序进行了优化,最终在TMS320C5416 DSP上实时实现了该标准。语音质量良好,达到了通信质量的要求。