強(qiáng)噪聲背景下噪聲對(duì)消技術(shù)的研究.pdf

1、噪聲的存在給語(yǔ)音通信帶來(lái)干擾，致使通信效果變差。尤其是在強(qiáng)噪聲背景環(huán)境下，語(yǔ)音信號(hào)甚至完全被背景噪聲所淹沒(méi)，幾乎無(wú)法識(shí)別。通信過(guò)程無(wú)法正常的實(shí)現(xiàn)，給生產(chǎn)、生活、軍事行動(dòng)帶來(lái)嚴(yán)重影響，給個(gè)人、單位乃至國(guó)家造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，在強(qiáng)噪聲背景下，如何有效地抑制和消除干擾噪聲成為人們研究的熱門(mén)課題。
　　 本文是基于宜昌船舶交通管理系統(tǒng)工程枝城大橋站和巴東站項(xiàng)目中VHF通信語(yǔ)音記錄系統(tǒng)的語(yǔ)音處理方法的研究。針對(duì)時(shí)變強(qiáng)噪聲背景環(huán)境下語(yǔ)

2、音通信中的噪聲消除問(wèn)題，就現(xiàn)有的去噪方法進(jìn)行對(duì)比分析，最終選定自適應(yīng)噪聲對(duì)消，并就自適應(yīng)噪聲對(duì)消的可行性進(jìn)行分析論證。之后，對(duì)濾波器結(jié)構(gòu)做了對(duì)比分析，對(duì)最小均方誤差(LMS)算法和遞歸最小二乘(RLS)算法進(jìn)行性能比較，最終以有限沖擊響應(yīng)(FIR)橫式濾波器結(jié)構(gòu)和遞歸最小二乘(RLS)算法構(gòu)建系統(tǒng)模型，確定自適應(yīng)噪聲對(duì)消方案。
　　 本文以自適應(yīng)濾波算法的研究為主要內(nèi)容。在對(duì)標(biāo)準(zhǔn)的遞歸最小二乘(RLS)算法深入分析的基礎(chǔ)上，針對(duì)

3、其自身固有缺點(diǎn)，提出改進(jìn)方案。之后，引入三種已經(jīng)成功應(yīng)用在自適應(yīng)均衡和自適應(yīng)估計(jì)的改進(jìn)算法，并進(jìn)行原理分析和性能驗(yàn)證。然后，將標(biāo)準(zhǔn)遞歸最小二乘(RLS)算法和三種改進(jìn)算法應(yīng)用在自適應(yīng)噪聲對(duì)消系統(tǒng)中。在MATLAB仿真平臺(tái)下，四種算法分別對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行去噪仿真實(shí)驗(yàn)，并就實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析總結(jié)。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，Kwang-Seop Eom等人提出的基于卡爾曼濾波的具有快速跟蹤能力和強(qiáng)抗噪聲能力的RLS算法(簡(jiǎn)稱為ISPRLS算法