基于lms算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究

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1、基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究马佳佳陈雨冯子通四川大学电子信息学院摘要: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。关键词：自适应;噪声对消;LMS;信噪比;重复语音信号;作者简介：马佳佳（1992-）,男，硕士研

2、究生，主要研究方向:信号与信息处理、结构健康监测。收稿日期：2017-07-05ResearchontheeffectofadaptiverepeatedvoicesignalnoisecancellationbasedonLMSalgorithmMaJiajiaChenYuFengZitongSchoolofElectronicsandInformstionEngineering,SichuanUniversity;Abstract：InordertoimprovetheperformanceofLMSadaptivefilteringalg

3、orithm,theoptimalstepsizeofthesamesignalunderdifferentnoiseintensityisobtainedthroughexperimentalstudy,whichisappliedtonoisecancel1ation.Tnthispaper,wemainlystudyhowtoeliminatethenoiseinterfcrcnccintheinput,anddoalotofin-dcpthresearchindiffcrentsituations.Atthesametime,wemai

4、nlystudythenoisecancellationunderrepeatedspeechinputsignal,andbystudyingtheSNRnumericaltoanalysethenoisecancellationinthecaseofrepeatedspeechsignal.Itisconcludedthattheoptimalliftingofthespeechsigrmltothenoisecancellationqualityhasapositivccorrelationwiththenoisemultipic-Key

5、word：self-adaption;noiseelimination;LMS;signal—to—noise;repeatedvoicesignal;Received：2017-07-050引言自适应滤波的应用原理是在结合卡尔曼滤波、维纳滤波等线性滤波的基础特点上总结发展起来的一种最优的滤波降噪方法。而且因为它具有更佳的滤波、处理信号的性能和更强的适应性，从而使其非常普遍应用于信号处理、系统能力辨识、语音信号处理以及自适应信道的均衡处理等诸多领域范适应滤波算法是白适应滤波器最核心的算法，其主要依据是自适应滤波算法所采取的优化基准的不同，自适应

6、算法从最基本原理上可以分为两类最基本的算法:最小均方误差算法（LMS）和递推最小二乘算法（RLS）。而LMS算法因为具有处理速度快、容易实现等优点在实验工程屮被广泛地使用。在实际工程应用屮，常常会遇到从较强背景噪声情况下对于微弱有效信号的检测问题。比如在运用超声进行无损检测的领域，因超声波传输介质的分布不匀称等诸多原因将会使实际有效的信号与高频噪声信号混迭在一起，从而不能很好地获取到有效的信号。再如女人体内腹部胎儿的心电信号是被覆盖在母亲心电信号等强噪声背景下11丄。而被覆盖在强噪声背景中的有效信号具有微弱并口不稳定的特点，且强背景噪声通常是非

7、平稳信号并随着时间变化而不断变化的，此种情况下很难用传统方式从强噪声背景中提取出有效实际信号。而自适应噪声对消技术却是一种非常有效的降噪方法，当系统能够从噪声源提取良好的参考噪声信号作为标准时，其可以达到很好的提取有效信号的效果，并能很好地运用在各种工程实践中［2-4］。本文在语咅信号噪声对消的基础原理上引入了一种在算法性能表面上下降的算法，即最小均方算法（简称LMS算法）。这种算法选用了一种特别的梯度估值算法，并且不需要用离线方式的梯度估值或重复地使用数据區牡。其简单方便易行，只要自适应处理系统是一个线性组合器，且只需要有输入信号数据向量Xk

8、和期待输出响应山在每一次算法迭代时可以被使用，因此其对语音信号噪声对消是一个很好的选择，对许多自适应信号处理的应用来说，LMS算法也是最好的选择之一[