1、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。达到了预期的目的从图的频谱分析图上来。

2、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。由于语音的相关函数与语音信号本身具有相同的频率成分，只是其幅度近似为语音信号幅度的平方值，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。

3、件下进行工作，并且不断的调节自身，使误差信号达到最小。在这个系统中，我们的目的是在最小均方意义下，产生对信号最佳拟合的输出信号。我们将系统输出反馈回自适应滤波器，并按照种自适应算法调节此二〇年六月十日星期五滤波器，使系统输出的功率达到极小，即可实现这目标。在这个自适应噪声抵消系统中，系统输出被用做自适应过程的误差信号。自适应噪声抵消法的应用自适应噪声抵消技术是通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，可以获得自动跟踪捕捉噪声干扰源和高信噪比的优异性能。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。

4、，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。

5、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，与信号不相关，却以种未知的方式与噪声相关，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。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特性，则般而言，就可以设计出能够将变成的固定滤波器。然后，从原始输入减去滤波器的输出，则系统的输出就应当只有信号，然而，般地，传输通道均是未知的，则使用固定参数滤波器就行不通。在图的系统中，参考输入经过了个自适应滤波器的处理，此自适应滤波器通过种由与输出有关的误差所控制的最小均方算法自动调节自身的冲激响应，当采用了适应的算法，滤波器可以在变化的条。

6、看，输出信号的频谱轮廓与原始信号的频谱轮廓相似，只是幅度平均值不样，从图上来看，噪声信号的幅度值变化不大，主要集中在左右，原始信号的幅度平均值大概等于噪声信号的平均幅度加上输出信号的平均幅度。通过输出信号的试听和频谱的分析，可以发现利用算法的多麦克风降噪的目的达到了。二〇年六月十日星期五从调试过程中获得了改善滤波器性能的方法在满足收敛速度要求的条件下，适当的降低收敛因子，提高滤波器的阶数可以改善滤波器输出波的平滑型，但减小收敛因子可能会在很长段时间产生个较大的均方误差，所以收敛速度和滤波效果有个矛盾，二者必须折衷选择。提高滤波器的阶数也可以改善滤波效果，但需要提高存储空间。实验总结在课程设计的过程中，通过查阅我明白了基于多麦克风语音信号降噪的过程以及的。

7、息的损伤较大。方面语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，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，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。

8、剑等数字信号处理人民邮电出版社，钟麟，王峰仿真技术与应用教程国防工业出版社，二〇年六月十日星期五附录程序加噪声前信号生成高斯白噪声把噪声添加进原信号播放加噪信号向磁盘中写入加噪后音频文件写入噪声音频文件使用的两音频文件不完全等长时需要分别知道长度含噪信号绘制含噪信号噪声信号绘制噪声信号滤波器级数初始化抽头系数序列取两序列长度的最小值作为迭代长度初始化学习算法的收敛因子初始化输出序列二〇年六月十日星期五初始化误差序列调整滤波器系数的算法迭代次显示运行百分比滤波后输出信号取的长度设置角频率画频谱图输出信号信号频谱数字角频率幅度二〇年六月十日星期五设置角频率画频谱图含噪信号信号频谱数字角频率幅度设置角频率画频谱图噪声信号信号频谱数字角频率幅度播放输出信号绘制。

9、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单的自适应噪声抵消原理示意图如图。

10、域图和期望的仍有差别，即少部分噪声仍存在，原因是录音文件长度较短，采样序列长度较短导致迭代次数较少，没有真正得到最佳的迭代结果。但是基本的轮廓还是拟合的很致，录音长度再增加的话，结果会更好。感谢老师的指导和同学们的帮助，我会在学习的道路上走得更远。参考文献姚天任，数字语音处理，武汉华中科技大学出版社，邹国良，自适应滤波理论及应用，河北大学出版社，二〇年六月十日星期五胡广传，数字信号处理理论算法与实现，北京清华大学出版社，葛良陶智，基于自适应滤波的语音增强算法江苏苏州大学学报，袁俊泉，信号处理清华大学出版社，赵力，语音信号处理，北京机械工业出版社，韩利竹，王华电子仿真与应用北京国防工业出版社，徐明远，刘增力仿真在信号处理中的应用西安电子科技大学出版社，郭。

11、期望信号声音期望数字角频率幅度画期望信号频谱图期望信号频谱数字角频率幅度二〇年六月十日星期五本科生课程设计成绩评定表姓名性别专业班级课程设计题目基于算法的多麦克风降噪课程设计答辩或质疑记录问什么是自适应滤波器答自适应滤波器利用前时刻的结果，自动调节当前时刻的滤波器参数，以适应信号和噪声未知或随机变化的特性，得到有效的输出，主要由参数可调的数字滤波器和自适应算法两部分组成。问算法原理答当输入信号和需要信号平稳且其二阶统计特性为已知时可以根据输入信号和需要信号的采样值估计和，从而采用最陡下降法寻求。但当上述条件不具备时，我们只能把随机的平方误差当成是均方误差。对前者进行求梯度的运算，所得到的结果就取为关于后者的真实梯度的估计。这就是由等人提出的最。

12、理及实现方法，通过编程及仿真，实现了语音信号的降噪，并且从不清楚的语音信号中通过降噪得到了清晰的语音信号，充分体会了基于多麦克风语音信号降噪这技术的作用。同时，也学会了对语音信号进行频谱分析，以及进步熟悉了的使用过程，加深了对这软件的了解，提高了自己动手的能力。在弄懂了的算法的基本原理后，我尝试自己写程序，但写出的程序百出，逻辑不够严密，于是参考学习了其他的资料，对程序的调试耗费了我很长时间，通过网络资料和书本搜罗了不少细节的资料，使我对编程的了解提高了个新的层次。全部程序编完后，我已对算法掌握的非常熟练，甚至觉得曾经认为很难的原理现在已经变得很简单，这便是掌握知识的很高的境界了吧。有辛酸，有开心，这次课设我真的受益匪浅。不足之处是输出的信号时域图和频。

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