基于自适应语音增强的算法研究与MATLAB仿真(2)

只适应滤波算法

毕业设计

一、题目

基于自适应语音信号增强算法研究与Matlab仿真

二、指导思想和目的要求

本论文主要阐述了基于自适应滤波器实现语音增强的基本原理，研究了最小二乘法（LMS算法），完成了基于LMS算法的自适应滤波器对语音增强的设计,在设计过程中，对信号的降噪处理进行了分析讨论。利用Matlab仿真软件实现了LMS自适应滤波算法，并从仿真结果得知步长因子是自适应滤波器中很重要的参数，以及滤波器的阶数和采样数等，都对自适应滤波器降噪以及收敛性能有影响。

三、主要技术指标

自适应步长 的值: 从公式0 max可以看出，收敛性能对收敛参数 的选取很敏感,不同的 值使收敛的速度不同，“ 值太小, 迭代次数太多,收敛速度变慢; 值太大收敛性能曲线又不稳定”。所以选取合适的 值对收敛性能至关重要。

四、进度和要求

05周-06周： 广泛查阅资料，确定论文的总体设计方案。

07周-10周： 学习自适应语音信号增强的基本原理并进行研究，掌握LMS算法,谱减法的知识，学习Matlab仿真软件，DSP相关知识。

11周-12周： 对研究的内容进行详细分析，制定阶段性目标并进行设计。 13周-14周： 撰写论文的全部正文部分，并修缮论文的结果与分析、结束语、参考文献、致谢及毕业设计小结等。

15周： 整理文档资料，装订论文，准备论文答辩。