1、“.....实验结果收敛因子对程序的运行结果至关重要，滤波器阶数也有定的影响。针对不同的信号需要用到不同的收敛因子。基于算法的多麦克风降噪课程设计任务书免费在线阅读为辅助输入，从而获得了比较全面的关于噪声的信息，因而能得到更好的降噪效果。特别是在辅助输入噪声与语音中的噪声完全相关的情况下，自适应噪声抵消法能完全排除噪声的随机性，彻底地抵消语音中的噪困难。噪声必然会对语音参数的估计产生影响，特别是在信噪比较低时，语音估计参数就难以保证有足够的精确度。整个过程的计算复杂性也较大，难以实时实现。自适应噪声抵消法自适应噪声抵消法比其它期五获得较大的提高。其工作原理实质上以均方误差或方差为最小个参考噪声作自适应噪声抵消法的原理个最简声成分，从而无论在信本文主要采用自适应噪声抵消法对含噪语音信号去噪。，为个与信号不相关的噪声，抵消器的参考输入为噪声，与准则......”。

2、“.....其中为沿信道传递到传感器的信号相关，由图可以看出噪声经自适应滤波器输出，再从原始输入中减去该输出，产生了系统的输出的输出信号，可以清楚的听到人声，噪音减小了好多。达到了预信号不相关，却以种未知的方式与噪声本文主要采用自适应噪声抵消法对含噪语音信号去噪。噪声必然会对语音参数的估计产生影响，特别是在信噪比较低时，语音估计参数就难以保证有足够的精确序的运行结果至关重要，滤波器阶数也有定的影响。针对不同的信号需要用到不同的收敛因子。在同等阶数条件下，自适应自适应滤波器与维纳滤波器的效果相比，理论上应该自适应滤波器的效果较好，因为它至少要大于滤波器的激励时间。否则滤波器输出都是无效数据，滤波器的设计也没有意义。同等阶数条件下，自适应自适应滤波器与维纳滤波器的效果相比......”。

3、“.....因为它是自适应的，在程序上表现为的输出在算法中是在循环程序内实现的。实验结果收敛因子对程序的运行结果至关重要，滤波器阶数也有定的影响。针对不同的信号需要用到不同的收敛因子。在程序经过不断调试后，确定滤波器阶数为，收敛因子为。信号波形图频谱分析图，期望信号与频谱分别如图，和所示。图信号波形图二〇年六月十日星期五图频谱分析图图期望信号信雷达声纳生物医学工程等研究领域受到重视的问题之，如在语音通信系统中，必须抑制由于传输误差所引入的接收语音波形的冲激式失真干扰。信雷达声纳生物医学工程等研究领域受到重视的问题之，如在语音通信系统中，必须抑制由于传输误差所引入的接收语音波形的冲激式失真干扰。信雷达声纳生物医学工程等研究领域受到重视的问题之，如在语音通信系统中，必须抑制由于传输误差所引入的接收语音波形的冲激式失真干扰。利用由自适应滤波器所构成的自适应噪声干扰抵消系统......”。

4、“.....在航时间，因此序列的长度必须足够长，至少要大于滤波器的激励时间。否则滤波器输出都是无效数据，滤波器的设计也没有意义。同等阶数条件下，自适应自适应滤波器与维纳滤波器的效果相比，理论上应该自适应滤波器的效果较好，因为它是自适应的，在程序上表现为的输出在算法中是在循环程序内实现的。实验结果收敛因子对程序的运行结果至关重要，滤波器阶数也有定的影响。针对不同的信号需要用到不同的收敛因子。在程序经过不断调试后，确定滤波器阶数为，收敛因子为。信号波形图频谱分析图，期望信号与频谱分别如图，和所示。图信号波形图二〇年六月十日星期五图频谱分析图图期望信号与频谱实验结果分析在程序运行的开始播放了加噪的语音信号，噪音的声音很大，在程序结束的时候，播放滤波后的输出信号，可以清楚的听到人声，噪音减小了好多。达到了预信号不相关，却以种未知的方式与噪声相关......”。

5、“.....再从原始输入中减去该输出，产生了系统的输出。如果可以知道噪声传输到原始输入端和参考输入端的通道单的自适应噪声抵消原理示意图如图所示图自适应噪声抵消原理图中抵消器的原始输入为，其中为沿信道传递到传感器的信号，为个与信号不相关的噪声，抵消器的参考输入为噪声，与准则，对噪声进行最优估计，然后从含噪声的语音中减去噪声达到降噪，提高信噪比，增强语音。本文主要采用自适应噪声抵消法对含噪语音信号去噪。自适应噪声抵消法的原理个最简声成分，从而无论在信噪比，方面还是在语音可懂度方面都能二〇年六月十日星期五获得较大的提高。其工作原理实质上以均方误差或方差为最小个参考噪声作为辅助输入，从而获得了比较全面的关于噪声的信息，因而能得到更好的降噪效果。特别是在辅助输入噪声与语音中的噪声完全相关的情况下，自适应噪声抵消法能完全排除噪声的随机性，彻底地抵消语音中的噪困难......”。

6、“.....特别是在信噪比较低时，语音估计参数就难以保证有足够的精确度。整个过程的计算复杂性也较大，难以实时实现。自适应噪声抵消法自适应噪声抵消法比其它方法多用了，可把噪声的影响排除，从而较准确地估计出语音模型参数，由此参数就可以估计语音值。般看来，这种方法似乎是个较好的语音增强方法，但实际也存在不少问题。语音和非语音的判别问题，当信噪比很低时判别非常必须尽可能的了解噪声和语音的信息，以卡尔曼滤波器为主体的语音增强方法正是建立在噪声模型和语音模型的基础上。噪声和语音都可以认为是个由高斯白噪声驱动的具有适当阶数的自回归模型。估计语音模型参数时音信号毕竟与其自相关信号有很大的不同，虽然能用数学的方法加以校准，但这种校准也是有限的。另方面，辅音的持续时间较短，且周期性又很差，进步加深了语音的失真度。卡尔曼滤波法为了获得较好的语音增强效果，的相关函数与语音信号本身具有相同的频率成分......”。

7、“.....因此只要对含噪语音的自相关值作适当的处理就可从噪声中提取出语音信息。自相关法的主要缺点是对语音信息的损伤较大。方面语信号的。在语音信号中，元音和浊音都具有明显的周期性，它的相关函数也具有周期性。而噪声般是无规则的，它的自相关函数自开始很快地衰减，因此含噪语音的相关函数基本上就是噪声中语音的相关函数。由于语音星期五时滤波器只要设计成组谐波频率处的带通滤波器即可。这个方法的主要缺点是必须己知通信语音的基频，而当信噪比较低时，基频的确定变得十分困难。自相关法自相关法是利用语音时域小型特征，即相关性来增强语音多语音的频谱结构可以看出语音频谱特别是元音部分具有明显的谐波特征。当语音受到宽带噪声干扰时，各谐波的间隙之间则基本上都是噪声成分。只要知道基频就可以把谐波之间的噪声成分完全滤掉，这二〇年六月十日测误差明显增大，从而增强效果就不明显，并且当噪声不是白噪声时......”。

8、“.....因此对有色噪声线性滤波方法就难以实现。梳状滤波法梳状滤波法是利用了语音的频谱特征，即谐波性。从众波器可使语音得到增强。线性滤波法不仅用到了噪声的统计知识，还用到了部分语音知识，但显然这些知识都是种近似的代替。因此这种方法对提高语音信噪比和可懂度效果十分有限。特别是当信噪比较低时，对语音参数的预号来说，语音的频谱可以根据语音的产生模型近似地用含噪语音来预测得到。而噪声频谱则用其期望值来近似。这样得到了语音和噪声近似的频谱后就可得到滤波器，即由此滤音增强的方法现阶段已有许多语音增强的方法，最常见的有线性滤波法梳状滤波法自相关法卡尔曼滤波法以及自适应噪声抵消法。线性滤波法线性滤波法主要是利用了语音的产生模型。对于加性稳态白噪声干扰的语音信号音增强的方法现阶段已有许多语音增强的方法......”。

9、“.....线性滤波法线性滤波法主要是利用了语音的产生模型。对于加性稳态白噪声干扰的语音信号来说，语音的频谱可以根据语音的产生模型近似地用含噪语音来预测得到。而噪声频谱则用其期望值来近似。这样得到了语音和噪声近似的频谱后就可得到滤波器，即由此滤波器可使语音得到增强。线性滤波法不仅用到了噪声的统计知识，还用到了部分语音知识，但显然这些知识都是种近似的代替。因此这种方法对提高语音信噪比和可懂度效果十分有限。特别是当信噪比较低时，对语音参数的预测误差明显增大，从而增强效果就不明显，并且当噪声不是白噪声时，按照语音的产生模型就很难准确预测语音参数。因此对有色噪声线性滤波方法就难以实现。梳状滤波法梳状滤波法是利用了语音的频谱特征，即谐波性。从众多语音的频谱结构可以看出语音频谱特别是元音部分具有明显的谐波特征。当语音受到宽带噪声干扰时，各谐波的间隙之间则基本上都是噪声成分......”。