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时间:2019-01-30
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1、湖南大学硕士学位论文语音增强算法研究与基于TMS320C54XDSP的实时实现姓名:余浩深申请学位级别:硕士专业:机械电子工程指导教师:颜运昌20030101摘要论文首先介绍了各种语音增强算法。然后,重点提出了一种低信号失真的新的自适应噪声抵消(NANC)语音增强算法。该自适应噪声抵消系统由主自适应滤波器(MF)与分自适应滤波器(SF)组成。通过SF估计输入信号信噪比(SNR)来控制MF系数更新的迭代步长。由于传统自适应噪声抵消系统(ANC)自适应算法主要采用LMS算法,而LMS算法收敛速度依赖于输入信号自相关矩阵特征值的分散程度。因此,当输入信号是语音或有色噪声时,LM
2、S的收敛速度很慢。但是,与LMS算法比较,NLMS与DLMs算法有更快的收敛速度、更好的稳定性和更低的计算复杂度。因此,选取NLMS算法作为MF的自适应算法,DLMS算法作为sF的自适应算法。仿真结果证明NANC算法有效克服了影响传统自适应噪声抵消系统(ANC)性能的一些瓶颈,如两输入中的非相关噪声,参考输入中的信号成分与自适应滤波器失调误差而产生的信号失真、回晌等情况。接着针对上述NANC系统两路输入信号噪声相关·陆弱的情况,用相干函数作频域增益因子来提高输出信噪比与改善语音增强效果,同时,通过一种实时迭代算法解决了短时傅氏变换计算量大的问题,简化了计算,便于实时处理与
3、实际应用。最后,基于VC++6.0与Matlab软件平台实现算法的仿真,基于TMS320C54XDSP验证算法的实时性。关键字:语音增强自适应滤波器噪声抵消LMSNLMSDLMSDSPAbstractThispaperproposesanewadaptivenoisecanceller(NANClwitIllowsignaldistortionforspeechenhancementafterpresentinganoverview,inaunifiedperspective,foranumberofthespeechenhancementalgorithms.NANCh
4、astwoadaptivefilters:amainfilter(MF)andasubfilter(SF).Thesignal-to—noiseratio(SNR)oftheinputsignalsis+estimatedusingtheSF.ThestepsizeforcoefficientupdateintheMFiscontrolledbytheestimatedSNR.Becausetheadaptivealgorithmofconventionaladaptivenoisecancelleristheleastmeansquares(LMS),andthecon
5、vergencerateofLMSisheavilydependentontheeigenvaluedistributionoftheautocorrelationmatrixoftheinputsignal,thusLMSconvergesatunacceptablylowrateswhentheinputsignaliscolorednoiseorspeech.ComparedwithLMS,thenormalizedLMS(NLMS)andthedecorrelatedLMS(DLMS)hasthefasterconvergencerate,thestrongers
6、tationaryandthelowercomplexity.SotheNLMSisselectedfortheadaptivealgorithmofmainfilterandDLMSisforslavefilter.Computersimulationresultsshowthattheproposedaigorithmreducesthesignaldistortionandthereverberationwhicharecausedbymisadjustmenterrorsintheadaptivefilterandthecorrelatedcomponentoft
7、hespeechinthereferencesignalcomparedwithaconventionaladaptivenoisecanceller(ANC).Undertheconditionofcomparativelyweakcorrelationbetweenthetwonoisesinvolved,coherencefunctionisusedasafrequencydomainamplificationfactorforimprovingSNRoftheoutputsignaltothefilterandthes
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