基于LMS_算法的多麦克风降噪

课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目: 基于LMS 算法的多麦克风降噪初始条件：Matlab软件设计任务：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，参考麦克风录制的参考噪声是.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：通过老师的讲解与指导，同学之间的讨论交流，以及在图书馆、网络上查阅资料，我们本次课程设计的时间安排是：6月20号到7月4号，完成程序设计，写好报告；在7月5号，完成（答辩，演示，提交报告）。

指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)ABSTRACT .......................................................................................................................................... I I 1.绪论 .. (1)1.1语音增强的应用背景 (1)1.2语音增强的研究历史 (2)1.3本课设的研究内容 (2)2 语音增强的方法 (3)2.1线性滤波法 (3)梳状滤波法 (3)自相关法 (3)卡尔曼滤波法 (4)自适应噪声抵消法 (4)3自适应滤波概念 (5)自适应滤波 (5)自适应滤波器的组成 (5)基本自适应滤波器的模块结构 (6)4自适应滤波原理 (8)自适应滤波概述 (8)原理 (8)5基于自适应滤波的信号增强 (11)基本维纳滤波器 (11)最陡下降法 (13)LMS算法 (13)6基于LMS自适应滤波器的噪声抵消法 (17)自适应噪声抵消法的原理 (17)7. MATLAB仿真结果分析 (19)实验程序 (19)实验结果 (20)实验结果分析 (22)8.实验小结 (23)摘要人们在语音通信过程中不可避免的会受到来自周围环境和传输媒介引入的噪声、通信设备内部电噪声、乃至其他讲话者的干扰。

课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：题目: 基于RLS算法的多麦克风降噪设计任务: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。

设计要求：（1）阅读参考资料和文献，明晰算法的计算过程，理解RLS算法基本过程；（2）主麦克风录制的语音信号是RLSprimsp.wav，参考麦克风录制的参考噪声是RLSrefns.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。

指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日摘要MATLAB功能强大、简单易学、编程效率高，可以很方便地进行信号分析、处理和设计。

自适应滤波器经过几十年的发展和完善，已逐渐成为人们常用的语音去噪技术，而MATLAB的出现又为其提供了更为方便快捷的方法来对语音信号进行去噪处理。

而递推最小二乘（RLS，Recusive Least-Squares）算法是其中一种常用的线性自适应滤波算法。

标准RLS算法是通过输入数据的相关矩阵来完成权向量的计算，矩阵来完成最小二乘向量的计算。

QR-RLS算法则是基于脉冲响应数字滤波器（FIR），其实现是通过直接处理经QR 分解的输入数据矩阵来完成权向量的计算，在数值上比标准的RLS算法更稳定。

MATLAB的工具箱中包含RLS自适应滤波器的两个应用函数。

关键词：MATLAB，自适应滤波，RLS算法AbstractMATLAB is powerful, easily learned, programming, and high-efficiency.It can be analyse, processed and design easily. After decades of development and perfection, adaptive filter has gradually commonly used for speech sound denoising technology, and the emergence of MATLAB has provided a more convenient way to deal with the noise speech signal. Meanwhile,the recursive Least Squares (RLS, Recusive further - Squares) algorithm is one of the commonly used linear adaptive filter algorithm.Through dealing with the input data, Standard matrix RLS algorithm can complete the calculation of weight vector,and the matrix is to complete the least squares vector calculation. QR - RLS algorithm is based on impulse response (FIR) digital filter, its implementation is through direct processing by the input data matrix QR decomposition to complete the calculation of weight vector, the RLS algorithm is more stable than the standard value. MATLAB toolbox contains two applications of RLS adaptive filter function.Key words: MATLAB, adaptive filtering, RLS algorithm,目录摘要0Abstract (1)目录21 基本原理31.1 基于RLS算法的自适应滤波器31.2 RLS算法原理41.3 RLS算法的步骤62 原始语音信号采集72.1 语音信号的采样理论依据72.2 语音信号的分析83、基于RLS算法的多麦克风降噪的方法论证103.1 自行编写BLS 算法程序块103.2 直调用的RLS 算法函数设计程序104 提取语音信号115 调试程序125.1环境噪声中的语音波形分析125.2 RLS 算法的滤波效果：135.3分别对增强前后的语音信号做频谱分析14心得体会15参考文献16附录：程序清单171 基本原理1.1 基于RLS 算法的自适应滤波器所谓自适应实现是指利用前一时刻获得的滤波器参数，根据估计误差自动调节现时刻的参数，使得某个代价函数达到最小，从而实现最优滤波。

基于LMS的语音信号去噪算法
陈景良;李东新
【期刊名称】《国外电子测量技术》
【年(卷),期】2017(36)6
【摘要】语音是人们进行思维沟通交流的主要桥梁,语音通信处理在现实环境下会受到各种各样的干扰,从受干扰的语音中尽可能地去除噪声、提高语音质量,是目前现代信号处理领域中至关重要的技术之一。

引入了LMS自适应滤波法,并提出了变步长的LMS,同时实现了小波阈值降噪和LMS结合的自适应噪声对消。

并选用不同的男声和女声语音,录制真实环境下的非平稳噪声,仿真实验表明小波阈值结合LMS的噪声对消法去噪性能最好,大幅提高了信噪比,改善了语音质量。

【总页数】5页(P22-25)
【关键词】语音通信;LMS;非平稳噪声;小波阈值
【作者】陈景良;李东新
【作者单位】河海大学计算机与信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN912.3
【相关文献】
1.基于LMS-SMI算法的语音信号研究 [J], 刘建华
2.在Matlab中实现基于LMS算法语音信号去噪 [J], 李曼
3.基于Wiener自适应滤波算法在语音信号去噪中的研究 [J], 曹昌勇;方杰
4.基于LMS算法的自适应重复语音信号噪声对消效果研究 [J], 马佳佳;陈雨;冯子通
5.基于LMS算法的自来水漏水检测去噪算法研究 [J], 李媛;铁勇;那顺乌力吉;李树华;王强
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基于LMS算法的有源降噪技术研究第一章绪论随着信息技术的发展，各种新型电子产品相继问世，但由于信号传输的复杂性，产生噪声的情况也越来越突出。

因此，有源降噪技术成为了研究的热点之一。

本文研究的有源降噪技术基于LMS算法。

第二章有源降噪技术的原理有源降噪技术主要基于反馈控制原理，通过添加抗噪声信号来抵消噪声信号，从而降低整个信号的噪声水平。

在有源降噪系统中，主要分为两种信号，一种是被噪声污染的信号，另一种是抗噪声信号，通过这两种信号的叠加，可以得到更清晰、更高质量的信号。

其中，LMS算法是常用的一种有源降噪方法。

LMS算法主要基于最小均方误差的原理，在每一次反馈过程中进行误差的计算，根据误差大小进行调整，最终达到噪声降低的效果。

第三章 LMS算法的实现过程LMS算法的实现过程主要包括以下几个步骤：1. 初始化权重向量。

权重向量大小为滤波器的长度，初始值一般为0。

2. 输入原始的信号，得到噪声信号以及需要去噪声的信号。

3. 对每个样本进行处理。

设第i个样本的输入为x(i)，输出为y(i)，则滤波器对第i个样本的输出为：y(i)=wT(i)x(i)其中，w(i)表示第i次迭代时权重向量。

4. 计算误差，误差为：e(i)=d(i)-y(i)其中，d为去噪后的输出信号。

5. 根据误差更新权重向量。

权重向量的更新公式为：w(i+1)=w(i)+μe(i)x(i)其中，μ为步长因子。

6. 重复步骤3-5，直至滤波器的输出满足需求。

第四章 LMS算法的优缺点LMS算法的优点在于：1. 算法简单易懂，容易实现。

2. 自适应性强，适用于多种噪声环境下的降噪效果。

3. 算法具备一定的鲁棒性，对于噪声的变化能够快速适应。

4. 内存占用少，对于处理大规模数据有一定的优势。

LMS算法的缺点在于：1. LMS算法必须依赖于噪声信号的统计特性，因此需要对噪声做一定的先验分析。

2. LMS算法在一些极值情况下会有不收敛的问题。

3. 算法会受到信号之间相关性的影响，可能会导致滤波器输出的失真。

语音降噪–LMS算法语音降噪是指通过技术手段将语音信号中的噪声成分去除，提高语音信号的清晰度和准确性的一种方法。

LMS（最小均方算法）是一种常见的语音降噪算法，下文将介绍该算法的原理和实现方式。

算法原理LMS算法基于自适应线性滤波理论，通过估计噪声信号与语音信号在某个时刻的相关性来进行降噪处理。

该算法的基本流程如下：1.获取含有噪声的语音信号：通常采用麦克风捕捉环境语音信号，或从音频文件中读取。

2.前置处理：对原始语音信号进行增益处理、预加重等前置处理，便于后续滤波处理。

3.滤波处理：将语音信号输入自适应滤波器中，通过不断调整滤波器的权值，使得滤波器的输出尽可能的接近于原始语音信号，并最小化滤波器输出和实际语音信号的均方误差。

4.降噪处理：将滤波器的输出减去噪声信号的预测。

算法实现LMS算法的实现可以用MATLAB编程完成，以下是其中的关键步骤：1.读取音频数据：可以用MATLAB的audioread函数直接读取本地音频文件，或使用麦克风捕捉环境语音信号。

2.进行前置处理：可以使用MATLAB的filter函数进行卷积滤波，或手动计算并应用增益、预加重等处理。

3.自适应滤波器的初始化：通常使用MATLAB的zeros函数初始化自适应滤波器的权重向量。

4.滤波处理：在MATLAB中可以使用filter函数实现自适应滤波器的滤波过程，并使用LMS算法对滤波器的权重进行调整。

5.噪声预测：通过估计语音信号和噪声信号的相关性得到噪声估计值，从而实现降噪处理。

LMS算法是一种常用的语音降噪算法，其本质是自适应滤波，通过在线调整滤波器的权重来最小化其输出与实际语音信号的均方误差，从而实现降噪处理。

对于语音处理领域的从业者来说，掌握LMS算法的原理和实现方法是必不可少的。

在Matlab中实现基于LMS算法语音信号去噪李曼【期刊名称】《电脑知识与技术》【年(卷),期】2014(000)032【摘要】该文描述了在Matlab中编程实现语音通信中去除噪声技术。

依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量、更新权系数以达到最优的自适应迭代算法，采用一种期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小（LMS算法）为准则的梯度最陡下降方法。

讨论收敛因子μ的取值范围使降噪效果达到最优。

%This article describes to remove noise in Matlab programming realization of voice communication technology.On the basis of the input signal in the process of iteration estimates gradient vector,update the weights in order to achieve the optimal adaptive iteration ing an expected response and filtering the mean square error between the output singals as the cri⁃terion of minimum gradient steepest descent method.Discuss the scope of convergence factor causes the noise reduction effect to achieve the optimal.【总页数】3页(P7650-7652)【作者】李曼【作者单位】江汉大学数学与计算机科学学院计算中心，湖北武汉430056【正文语种】中文【中图分类】TP311【相关文献】1.基于LMS算法的自适应均衡器的MATLAB实现 [J], 尹丽丽;吴跃东2.基于MATLAB GUI的FIR数字滤波器语音信号去噪处理 [J], 冯浩3.基于MATLAB的语音信号去噪软件平台设计 [J], 李文;夏平4.基于Matlab GUI的语音信号去噪处理 [J], 郭思梦;张培玲5.基于MATLAB的语音信号去噪方法应用 [J], 韩长军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于LMS算法的多麦克风降噪课程设计任务武汉理工大学《信息处理课群综合训练与设计》课程设计课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：徐文君工作单位：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软件设计任务：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：指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日摘要自适应滤波器实际是一种能够自动调节本身参数的特殊维纳滤波器，在设计时不需要事先知道关于输入信号和噪声的统计特性，它能够在自己的工作过程中逐渐“了解”或估计出所需要的统计特性，并自动调整自己的参数，以达到最佳滤波效果。

而基于自适应滤波器的自适应噪声抵消法对含噪语音的增强效果最好。

因为这种方法比其他方法多用了一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，从而能得到更好的降噪效果。

本课设研究的主要内容是基于最小均方误差准则(LMS)自适应噪声抵消法对语音信号进行增强，并应用MATLAB仿真软件对研究的内容进行分析、讨论和验证。

关键词：自适应滤波器，最小均方误差法则，语音增强，LMS算法AbstractAdaptive filter is actually a way to automatically adjust itself, the specific param -eters of Wiener filter, the design does not require prior knowledge about the input sig -nal and noise statistics, it can work in their own process of gradually "learn" or estim -ated the statistical properties of the required and automatically adjust their parameters to achieve the best filtering effect. The adaptive filter based on adaptive noise cancelin -g speech enhancement of noisy best. Because this method more than the other metho -ds most used an auxiliary input referred noise, to obtain more comprehensive informa -formation on the noise can get a better noise reduction.The main contents of this course design research is based on minimum mean squ -are error (LMS) adaptive noise cancellation method to enhance the speech signal,and the application of MATLAB simulation software of analysis, discussion and verificati -on.KEY WORDS: Adaptive filter, Minimum mean square error ,LMS, Speech enhance目录1 语音增强概述 (1)1.1语音增强的应用背景 (1)1.2语音增强的研究历史 (1) (2)2.1线性滤波法 (2)2.2梳状滤波法 (2)2.3自相关法 (3)2.4卡尔曼滤波法 (3)2.5自适应噪声抵消法 (3)2.5.1自适应噪声抵消法的原理 (4)2.5.2自适应噪声抵消法的应用 (5)3自适应滤波 (5)3.1自适应滤波概念 (5)3.3基本自适应滤波器设计原则 (7)3.4自适应滤波器结构 (7)4基于自适应滤波的信号增强 (8)4.1基本维纳滤波器 (8)4.2最陡下降法 (10)4.3LMS算法 (11)5 LMS自适应滤波设计 (13)5.1LMS原理 (13)5.2LMS算法设计 (15)6 MATLAB仿真分析 (15)6.1实验程序设计 (16)6.2实验结果 (16)6.3实验结果分析 (18)7 实验总结 (18)8 参考文献 (19)附录 MATLAB程序 (20)基于LMS 算法的多麦克风降噪1 语音增强概述1.1语音增强的应用背景语音增强技术是指当语音信号被各种各样的噪声(包括语音)干扰、甚至淹没后，从噪声背景中提取、增强有用的语音信号，抑制、降低噪声干扰的技术。

课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：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。

指导教师签名：2012 年月日系主任（或责任教师）签名：2012 年月日摘要随着社会工业生产的不断进步，各种噪声污染越来越严重。

目前普遍采用的模拟降噪方法已不能满足要求，未来的研究将朝着以数字信号处理器及相关算法为技术支撑的数字降噪技术发展。

滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，Matlab功能强大、简单易学、编程效率高,深受广大科技工作者的欢迎。

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。

利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。

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。

多麦克风降噪设计主要是通过自适应滤波器来实现的。

文中采用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：MATLAB，语音增强，LMS算法，多麦克风AbstractWith the social progress of industrial production, all kinds of noise pollution is more and more serious. The current widespread use of the simulation of the noise reduction method can not meet the requirement has, and further research will toward to digital signal processor and related algorithm for technical support digital noise reduction technology development.Filter design in digital signal processing plays an extremely important role,. Matlab is powerful, easy to learn, programming efficiency, which was welcomed by the majority of scientists. Matlab also has a particular signal analysis toolbox, it need not have strong programming skills can be easily signal analysis, processing and design. Using MATLAB Signal Processing Toolbox can quickly and efficiently design a variety of digital filters. In the past few decades, based on the noise of the microphone is always the people to pay attention to eliminate the subject. And in numerous algorithm, LMS algorithm based on the generalized update filter weight value side-lobe eliminate most widely used the structure. More noise reduction design mainly through the microphone to realize adaptive filter. This article apply LMS algorithm in MATLAB realize adaptive filter, the design and implementation. In MATLAB established digital noise reduction system model, and the model for use of MATLAB language programming, the simulation results show that the designed to signal mix in some environmental noise noise reduction, and the effect is far higher than analog noise reduction technology.Keywords：MATLAB，Speech enhancement, LMS algorithm, microphone目录摘要 (I)ABSTRACT ...................................................................................................... I I 目录 (1)2原始语音信号采集与处理 (3)2.1语音信号的采样理论依据 (4)2.1.1采样频率 (4)2.1.2采样位数 (4)2.1.3采样定理 (4)2.2语音信号的采集 (5)2.3语音信号的时频分析 (5)2.4语音信号加噪与频谱分析 (7)3基于LMS自适应滤波器的设计 (9)3.1基本LMS算法 (9)3.2自适应噪声抵消原理 (14)3.3基于最小均方误差准则(LMS)的自适应噪声抵消 (15)3.4LMS算法程序 (17)4 滤波并比较滤波前后信号的波形及频谱 (19)4.1验证所设计的自适应滤波器 (19)4.2对主麦克风音频信号滤波 (22)4.2.1程序流程图 (22)4.2.2 LMS自适应滤波 (23)4.3调试分析 (27)心得体会 (29)参考文献 (31)附录：源程序 (33)1前言多麦克风降噪是降噪技术的一个重要应用。

第28卷　第4期桂林电子科技大学学报V o l.28,N o.4　2008年8月Journal of Guili n Un iversity of Electron ic Technology A ug.2008　基于LM S算法的自适应语音除噪性能研究Ξ朱冲,梁小朋(桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林　541004)摘　要:语音除噪是自适应信号处理研究的重点,通过利用m atlab分别实现了基于时域定步长LM S算法、时域变步长LM S算法、基于FFT技术的LM S频域快速算法(FLM S)的自适应语音除噪仿真,并成功应用到带噪语音信号除噪方面。

经实验表明,时域变步长LM S算法比时域定步长LM S算法的改善性噪比高1dB左右,与FLM S算法除噪性能相当,但FLM S算法的速度明显快于传统时域算法,而具体时间比的大小与总的样本数目有相关联系。

关键词:时域LM S算法;变换域LM S算法;自适应语音除噪中图分类号:T P273.2 文献标识码:A 文章编号:16732808X(2008)0420298204Performance study of adaptive speechno ise cancel i ng ba sed on LM S a lgor ithmZH U Chong,L IA N G X iao2p eng(Schoo l of Info r m ati on and Comm unicati on Engineering,Guilin U niversityof E lectronic Techno l ogy,Guilin541004,Ch ina)Abstract:Speech no ise canceling is an i m po rtan t research field of adap tive signal p rocessing.T h is paper si m u latesthe perfo rm ance of adap tive speech no ise canceling based on LM S algo rithm s u sing m atlab.T hese LM S algo rithm scon tain ti m e dom ain fixed step length LM S,ti m e dom ain variab le step length LM S,and frequency dom ain LM Sbased on fast fou rier tran sfo rm(FFT)techno logy.Experi m en tal resu lts p roved that the i m p roved signal2to2no iserati o of ti m e dom ain variab le step length LM S w as the sam e as FLM S,and1dB h igh ter than ti m e dom ain fixedstep length LM S algo rithm.T he efficiency of FLM S is h igher than traditi onal ti m e dom ain LM S algo rithm s,andti m e rati o is related to to tal samp le num ber.Key words:ti m e dom ain LM S algo rithm;tran sfo rm dom ain LM S algo rithm;adap tive speech no ise canceling 传统的自适应滤波器主要在时域中实现,采用抽头延迟线(T app ed D elay L ine,TDL)结构及W idrow2 Hoff自适应最小均方误差(L east M ean Square, LM S)算法,这种方法算法简单,稳健性也比较好,但当输入信号的自相关矩阵的特征值分布发散度很大时,算法的收敛速度很慢,跟踪性能不好,为了解决这些问题,常采用变换域LM S算法代替时域LM S算法,变换域LM S算法的基本思想是:先对输入信号进行一次正交变换以去除或衰减其相关性,然后将变换后的信号加到自适应滤波器以实现滤波处理,从而改善相关矩阵的条件数,因为离散傅立叶变换D FT本身具有近似正交性,加之有FFT快速算法,故频域(FLM S)算法被广泛应用。