基于LMS最小均方误差法的语音降噪--北工大(共15页).doc

精选优质文档-倾情为你奉上代码调试通过 摘 要信号的传输过程中会夹杂很多噪音，为了消除这些噪音而引入滤波器。传统滤波器只能针对具有某种特性的噪音进行滤波，有一定的限制性。而自适应滤波可以在一定程度上解决这种问题，自适应滤波器的特点是依靠递归算法使输出信号收敛于理想信号。本课题采用的是基于LMS算法的最小均方误差法对带噪语音信号进行滤波，通过用梯度的估计值代替梯度的精确值实现最速下降，自适应地寻找最佳权系数，使得输出信号贴近于理想信号，完成滤波。关键词：自适应滤波 LMS算法 最速下降 目 录一、 课题背景和简介语音信号往往携带很多噪音，为了获得理想的语音信号需要对原始信号进行滤波。传统滤波器只能针对某类噪声进行定性滤除，没有普适性，而自适应滤波器是符合某种准则的最佳滤波器。它是通过对环境进行学习，逐渐达到或逼近