基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现

自适应信号处理的理论和技术经过40多年的发展和完善,已逐渐成为人们常用的语音去噪技术.而Matlab的出现又为其提供了更为方便快捷的方法来对语音信号进行消噪处理.介绍了自适应滤波器中常用的几种算法,并通过实例介绍了基于Matlab的RLS自适应语音噪声对消系统的设计与实现.     

基于组合形态滤波与自适应广义形态滤波的ECG去噪算法

针对ECG信号中存在的基线漂移和高频干扰,提出了一种传统线性组合形态滤波与自适应广义形态滤波相结合的新的去噪算法。该算法首先采用传统线性组合形态滤波器滤除基线漂移,然后将无基漂的信号送入采用不同结构元素级联而成的自适应广义形态滤波器滤除高频干扰,最后得到无噪声的ECG信号。结果验证了本文算法的有效性。     

基于Wiener自适应滤波算法在语音信号去噪中的研究

主要研究基于Wiener自适应滤波LMS算法与RLS算法在语音信号去噪中的应用。对语音信号与噪声在相关和不相关、平稳和不平稳这四种情况下,分别采用RLS和LMS算法对语音信号进行去噪分析。研究发现,不管信号与噪声处于上面四种情况的任何一种,RLS算法比较优越,而且在处理相关和非平稳的情况下优势更大;对于不相关和平稳的情况,LMS算法的效果较好。     

基于System Generator的自适应滤波器仿真与实现

自适应滤波器是一种能够自动调整本身参数的滤波器,在设计时不需要预先知道关于输入信号和噪声的统计特性。通过改变系统的单位冲击响应,达到最优滤波效果。本文采用Matlab和System Generator对LMS算法的自适应滤波器进行设计和仿真,结果表明其可以对信号噪声的自适应滤除。     

基于线性预测的自适应语音增强技术

提出了一种基于线性预测的自适应语音增强方法。该方法利用带噪语音的线性预测作为自适应滤波器的参考输入，使有色噪声的相关性隐含于参考输入之中，从而大大地提高了语音的信噪比。仿真实验证明．被环境噪声污染了的语音信号经自适应系统处理后，其信噪比提高了32．70dB。     

基于子带ICA-R和收缩函数后处理的语音增强方法

针对噪声和混响情况下的语音增强问题,本文给出一种基于子带独立分量分析(ICA-R)算法和收缩函数后处理的语音增强方法.该方法将ICA-R和收缩函数算法相结合,在噪声和混响环境中通过对两路带噪语音信号进行增强处理,以实现增强目标语音信号的目的.首先对两路带噪语音信号进行子带分解;然后在子带内利用ICA-R算法从带噪语音信号中提取出子带目标信号,再经过综合滤波器形成全带目标信号;最后,将该信号经收缩函数后处理,得到增强后的目标语音信号.用实际录制的带噪语音信号对本文方法进行了测试,实验结果表明,该方法具有较强的噪声抑制能力,对语音信号造成的损伤较小.     

基于LMS自适应滤波器对噪声干扰的语音恢复研究

从自适应滤波器的基本原理出发,利用自适应滤波器对白噪声干扰下的语音信号进行恢复处理,研究自适应算法不同步长对处理结果的影响.理论分析及实验结果表明,在合适的步长下,采用Least Mean Squarc(LMS)算法自适应滤波器,从被噪声干扰的语音信号中恢复实际信号,其偏差在工程上可以接受,而且算法实现简单,具有较好的消噪效果.     

用于语音识别的鲁棒自适应麦克风阵列算法

对现实环境中存在的混响以及非平稳干扰语音信源等因素导致的算法性能下降,提出了一种用于语音识别的鲁棒旁瓣对消算法。讨论了旁瓣对消算法在自适应麦克风阵列中的应用,分析了算法在不同的混响条件下、不同的干扰源的噪声抑制能力。该算法通过分帧处理将输入信号划分为一系列短时平稳的信号片段。根据当前帧的信噪比决定自适应滤波器的权系数更新方式。采用一定的范数约束来限制自适应滤波器权系数的误调整。实验结果表明该麦克风阵列在混响的现实环境中能够有效抑制平稳噪声源和交叠谈话背景干扰,提高了语音识别器的抗噪性能。     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

基于时/频ICA的PMC模型卷积噪声估计方法研究

为提高卷积环境下语音识别系统的鲁棒性,提出了一种基于时/频ICA(independent component analysis)的卷积噪声模型估计方法.所提算法首先使用ICA方法从含噪语音信号中提取纯净语音信号的短时功率谱,然后在MEL滤波器组域内将含噪语音的短时谱减去纯净语音的短时谱,并根据去噪后卷积噪声的短时谱估算其HMM(hidden markov model)模型.在仿真和真实环境下进行了语音识别实验,其识别正确率相比较传统的卷积噪声估计方法分别提升了4.70%和4.75%.实验结果表明,论文所提算法能够实现对卷积噪声的精确估计,并有效提升卷积噪声环境下语音识别系统的性能.     

自适应滤波器消除语音信号中混合噪声

语音信号在实际采集和传输的过程中,往往掺杂着多种噪声干扰,比较常见的是正弦窄带干扰和高斯白噪声,而一个简单的自适应滤波器往往很难同时滤除多种噪声。为了抑制混合噪声而得到真实的语音信号,在最小均方误差(LMS)自适应算法和自适应噪声抵消原理的基础上,提出了一种两级自适应滤波器方案,第Ⅰ级在传统噪声抵消系统中加入延迟单元消除正弦窄带干扰,第Ⅱ级用LMS自适应噪声抵消器消除高斯白噪声,同时,利用Simulink模块库对所设计的两级自适应滤波器进行了建模仿真。仿真结果表明:该方案滤波器可以有效地滤除包含正弦窄带干扰和高斯白噪声的混合噪声,达到提高语音质量的目的。     

基于模糊逻辑的数字滤波器设计

针对传统滤波器单一模型设计的缺点,提出一种将滤波噪声统计特性与模糊逻辑相结合的数字滤波器设计方法.该方法根据噪声统计特性,利用缩短三角型模糊函数,确定模糊逻辑滤波器的参数.通过滤波噪声标准偏差与最大滤波噪声门限的比较,提出了分别采用单值滤波和均值滤波的方法,并推导了均值滤波方法中的周期抽样数目.给出了算法具体设计步骤,包括:滤波方法选择、连续信号周期采样、模糊化数据处理和去模糊化.仿真表明,基于模糊逻辑的数字滤波器对不同标准偏差的噪声均有良好的滤波性能,并且设计经济合理,时间开销小,软硬件易实现,有工程应用价值.     

A new method for adaptive color image filtering

An adaptive color image filter (ACIF) is proposed in this note. Through analyzing noise corruption of color image, efficient locally adaptive filters are chosen for image enhancement. The proposed adaptive color image filter combines advantages of both nonlinear vector filters and linear filters, it attenuates noise and preserves edges and details very well. Experimental results show that the proposed filter performs better than vector median filter, directional-distance filter, directional-magnitude vector filter, adaptive nearest-neighbor filter, and a-trimmed mean filter.     

模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法,应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号,将噪声信号从含噪信号中过滤掉,达到消噪的目的;根据自适应学习算法,利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新,以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标,采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较,结果表明,应用该方法可以获得更好的滤波性能。     

一种改进的LSA语音增强算法

针对说话人识别的噪声鲁棒性问题,在对数谱最小均方差误差估计算法基础上,采用改进的最小值控制递归平均算法对语音帧信噪比进行估计,通过对前一帧的短时功率谱进行2次平滑和前向多帧最小值搜索,结合语音存在概率估计出当前帧的信噪比,并根据信噪比自适应调整增益因子的大小,对噪声进行消除。构建了一种改进的LSA语音增强方法,使用该方法可以使增强后的语音保持较高的自然度。实验结果表明,与MMSE-LSA算法比较,改进的LSA算法具有更好的语音增强效果,在5dB各类噪声环境下,其平均信噪比较MMSE-LSA算法提高1.36dB,主观语音质量评估平均提高8%。将该方法用于说话人识别系统,其检测代价较采用MMSE-LSA算法的系统平均降低3%。     

自适应模糊多级中值滤波器

结合模糊关联存储方法（FAM）,提出了修改后的多级中值滤波器－－自适应模糊多级中值滤波器（AFMMF）,该滤波器克服了传统多级中值滤波器（MLMF）的一些缺点,实验结果显示,在处理“短线”噪声的过程中,AFMMF能更好地保留边缘,取得了更好的效果。     

基于NLMS线性相位FIR滤波器的自适应设计

在以往具有线性相位的滤波器自适应方法中,最常用的是最小均方（ＬＭＳ）方法。但用此法设计时必须小心地选择迭代步长,同时还可能遇到梯度噪声放大问题。文中提出了一种用于设计具有线性相位的有限冲击响应（ＦＩＲ）滤波器自适应方法。它用经过改进的归一最小均方（ＮＬＭＳ）算法来保证所得结果具有线性相位,且克服了梯度噪声放大问题,同时也不必选择步长。进一步的改进使它的计算更高效,实时实现更方便。     

一种新型语音识别系统

提出一种新型语音识别系统,采用帧能量与帧过零率的乘积作为指标量进行语音端点检测,以MFCC作为语音信号特征矢量,基于HMM语音识别模型进行语音识别.同时,提出了一种新的抗噪语音识别方法,通过改进型重复Wiener滤波结合PUM模型进行抗噪语音识别,较好地抑制了噪声干扰,提高了语音识别率.