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语音降噪实时处理算法研究-论文
文章简要地介绍了谱相减法、小波变换法、子空间法等传统的语音降噪算法,比较了它们的优缺点,给出了基本的自适应噪声抵消系统。对LMS自适应算法的理论与性能进行了分析,在MATLAB平台上仿真检验了该算法对噪声的滤除效果。
所属分类:
其它
发布日期:2011-05-10
文件大小:2097152
提供者:
nini12310
LMS自适应滤波C程序,语音降噪的
LMS自适应滤波C程序,语音降噪的。 作业成果
所属分类:
C/C++
发布日期:2012-05-31
文件大小:2048
提供者:
tqhailzh
基于LMS 算法的多麦克风降噪
武汉理工大学 信息处理课设 基于LMS 算法的多麦克风降噪 给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声,实现语音增强的目标,得到清晰的语音信号。
所属分类:
项目管理
发布日期:2012-06-25
文件大小:355328
提供者:
fhxyzzl
自适应算法
自适应信号处理中LMS,RLS类算法,非常适合做语音增强和语音降噪等算法研究
所属分类:
其它
发布日期:2014-12-23
文件大小:437248
提供者:
tongxian111
语音降噪技术的研究与实现
目前,语音降噪算法有很多种。频谱减法有原理简单、容易实现的优点,是 语音降噪的常用算法。但是频谱减法也有如下两个缺点:一是频谱减法性能的好 坏主要依赖于噪声估计,而噪声估计又依赖于端点检测算法。在噪声水平强度高 时,一般的端点检测算法会失效,无法检测出信号中噪声帧的具体位置,从而影 响了噪声估计值的准确性;二是带噪信号经过频谱减法降噪后,由于在谱减时减 去的是同一噪声估计值,就使得信号会随机出现分离的谱区,这些谱区就形成了 容易让人耳听觉疲惫的“音乐噪声”。 针对频谱减法上述的两个缺点,本文对
所属分类:
专业指导
发布日期:2015-04-16
文件大小:2097152
提供者:
kaizhao110
LMS音频降噪matlab程序
本人课件作业,供大家参考:输入语音,加上高斯白噪声,采用32阶LMS自适应滤波,输出滤波后音频
所属分类:
编解码
发布日期:2018-04-12
文件大小:1024
提供者:
qq1203216050
信息处理课群综合训练与设计
随着社会的不断发展,噪声污染成为日发严重的问题。而运用数字信号处理的相关知识与算法进行噪声处理的技术逐渐成为主流。matlab功能强大,编程效率高,简单易学,可以很方便地进行信号分析、处理和设计。在过去的几十年中,基于多麦克风的噪声消除问题一直是人们关注的课题。而在众多算法中,基于LMS算法更新滤波器权值的广义旁瓣消除器结构应用最为广泛。 本次设计采用LMS 算法在matlab中实现了自适应滤波器的设计与实现。在实验过程中用matlab指令读取主麦克风录制的语音信号LMSprimsp.wav和
所属分类:
互联网
发布日期:2019-05-01
文件大小:311296
提供者:
qq_43255478
yuyinhiangzao-LMS.rar
本代码针对语音的降噪处理,其中包含语音合成与分离。
所属分类:
编解码
发布日期:2019-05-14
文件大小:2048
提供者:
qq_27842551
基于LMS算法的多麦克风降噪系统.rar
课程设计 给定主麦克风录制的受噪声污染的语音信号和参考麦克风录制的噪声,实现语音增强的 目标,得到清晰的语音信号。 基于 LMS 的多麦克风降噪系统的设计与实现,重点围绕 LMS 算法的自适应滤波器的设计展开,在详细叙述了 LMS 算法与自适应滤波器的 原理之后,便据之完成了相关的 matlab 程序的设计与编写。
所属分类:
讲义
发布日期:2019-09-07
文件大小:3145728
提供者:
m0_37874882
MATLAB_LMS自适应滤波_音频去噪.zip
1.含LMS算法的函数文件 2.实现了对正弦信号添加高斯噪声自适应滤波还原的基本应用 伪主动降噪 3.可任意读取mp3,wav格式,经过sound播放 4.demo演示
所属分类:
教育
发布日期:2020-07-19
文件大小:53477376
提供者:
Wayne6515
基于LMS自适应噪声抵消法的无位置传感器研究
自适应噪声抵消系统是基于自适应滤波原理的扩展,在数字语音信号处理中可以有效地提取适用的语音信号,有效降噪,提高信号处理质量。本文将这一思想运用到电机的噪声处理中,结合端电压检测法,将反电动势提炼出来。仿真结果表明自适应噪声抵消法能有效去噪,使得电机在启动和低速运转时也能正常检测,方案简单可行。基于LMS算法存在收敛特性和失调量受步长影响,最优步长不太容易确定,因此可以采用NLMS、RLS等改进的LMS算法,效果更加理想。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-18
文件大小:148480
提供者:
weixin_38557670