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基于LMS算法的多麦克风降噪.docx
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课程设计任务书
学生姓名:
指导教师:
专业班级:
工作单位:
信息工程学院
题 目
: 基于 LMS 算法的多麦克风降噪
初始条件
:
MATLAB软件
数字信号处理与通信系统等基础知识
要求完成的主要任务
:
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。
(1)阅读参考资料和文献,明晰算法的计算过程,理解 LMS 算法基本过程;
(2)主麦克风录制的语音信号是 LMSprimsp.wav,参考麦克风录制的参考噪声是
LMSrefns.wav.用 matlab 指令读取;
(3)根据算法编写相应的 MATLAB 程序;
(4)算法仿真收敛以后,得到增强的语音信号;
(5)用 matlab 指令回放增强后的语音信号;
(6)分别对增强前后的语音信号作频谱分析。
时间安排:
(1)6 月 23 日~25 日:选题及任务安排。
(2)6 月 25 日~27 日:方案选择及设计。
(3)6 月 27 日~29 日:仿真设计与分析。
(4)6 月 29 日~30 日:撰写报告及答辩。
指导教师签名:
年 月
年 月
日
日
系主任(或责任教师)签名:
武汉理工大学《信息处理课群综合训练》课程设计任务书
目 录
摘 要..................................................................... I
Abstract................................................................... II
1绪论 ...................................................................... 1
2 语音信号的输入 ............................................................ 2
2.1 语音信号的采样相关原理 .............................................. 2
2.1.1 采样频率和采样位数 ............................................... 2
2.1.2 采样定理 ......................................................... 2
2.2 语音信号的采集 ....................................................... 3
2.3 语音信号的时频分析 ................................................... 3
2.4 语音信号加噪与频谱分析 .............................................. 5
3 基于 LMS 自适应滤波器的设计 ................................................ 7
3.1 LMS 算法 ............................................................. 7
3.2 自适应噪声抵消原理 ................................................. 11
3.3 基于最小均方误差准则(LMS)的自适应噪声抵消 ........................... 13
3.4 LMS 算法程序 ........................................................ 14
4 滤波前后信号的波形及频谱................................................. 16
4.1 验证所设计的自适应滤波器 ............................................ 16
4.2 对主麦克风音频信号滤波 .............................................. 20
4.2.1 程序流程图 ...................................................... 20
4.2.2 LMS 自适应滤波 .................................................. 21
4.3 调试分析 ............................................................ 26
心得体会................................................................... 27
参考文献................................................................... 28
附录....................................................................... 29
武汉理工大学《信息处理课群综合训练》课程设计任务书
摘 要
随着现代工业社会的不断发展,各种噪声污染变得越来越严重。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也是渐渐成为主流。Matlab 功能强大,编程效率高,
简单易学,深受广大程序工作人员的欢迎,特别是 Matlab 还具有信号分析工具箱,不需具
备很强的编程能力,就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 Matlab
中建立了数字降噪系统模型,并且针对该模型利用 Matlab 语言进行编程,仿真结果表明此
设计实现了对信号中混有的环境噪声进行降噪,并且效果远远高于模拟降噪技术。
关键词:噪声污染,Matlab,LMS 算法,多麦克风
I
武汉理工大学《信息处理课群综合训练》课程设计任务书
Abstract
With the continuous development of modern industrial society, all kinds of noise pollution
is becoming more and more serious. And the application of relevant knowledge of digital signal
processing and algorithm for noise processing technology is becoming a mainstream. Matlab
powerful, programming with high efficiency, easy to learn, was welcomed by the majority of the
program staff, in particular, also has the signal analysis toolbox in Matlab, does not need to have
very strong programming ability, can easily signal analysis, processing and design. In the past
few decades, based on the noise of the microphone get rid of the problem has been the subject of
much attention. In many algorithms, based on LMS algorithm to update filter weight of
generalized sidelobe canceller structure is most widely applied
.
This design uses LMS algorithm in Matlab to realize the adaptive filter design and
implementation. Digital noise reduction system model is established in Matlab, and according to
the model using the Matlab language programming, the simulation results show that the design
realized the mix some environmental noise in the signal to noise, and the effect is much higher
than analog noise reduction technology.
Keywords: noise pollution, Matlab, LMS algorithm, the microphone
II
武汉理工大学《信息处理课群综合训练》课程设计任务书
1 绪论
本次课程设计是基于 LMS 算法的多麦克风降噪,多麦克风降噪是降噪技术的一个重
要应用。我国的降噪技术采用的手段主要有三种,其中的动态降噪技术(DNR)又可以分为
模拟动态降噪技术和数字动态降噪技术。目前国内外解决噪声问题最普遍的方法是采用模
拟动态降噪技术,数字降噪技术的研究尚处于初期阶段。数字降噪技术比模拟降噪技术具
有更大的优点。模拟降噪技术全采用硬件实施,修改和调试十分困难,对元器件参数的变
化也很敏感,技术指标受元器件的误差影响较大,降噪效果不稳定,不利于产品的批量生
产。而数字降噪技术由于采用计算机技术实现自适应滤波,通过修改软件算法就可以达到
不同的降噪效果,不用更改硬件结构,调试和维修都非常方便;数字降噪技术采用自适应
滤波技术,可以实时跟踪噪声的变化进一步进行处理,因此降噪效果较好。另外,数字降
噪技术抗干扰能力强,本身具有自恢复能力,并且在整个音频带内降噪比较均衡,而模拟
降噪技术偏重于低频段,高频段效果较差。因此降噪技术未来的发展方向是数字降噪技术,
以数字信号处理(DSP)及其相关算法为技术支撑的数字降噪技术代表着当今降噪技术的发
展。目前市场上的麦克风降噪产品主要是模拟降噪,因此数字降噪的设计在国内属于领先
技术。多麦克风数字降噪的系统原理是通过麦克风装置直接检测出噪声信号和音频信号的
混合信号,然后将混合信号通过 DSP 数字降噪模块进行噪声分离并产生降噪信号来抵消
噪声,因此人耳就可以只听到较纯净的音频信号而不受环境噪声的干扰。本文采用最小均
方误差(LMS)算法,实现了数字降噪 DSP 中消除噪声的模块自适应滤波器的设计,介绍了
其在 MATLAB 中编程及仿真输出,并通过程序实现了设计。
1
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