基于小波阈值和LMS算法语音降噪算法研究OA北大核心CSTPCD
Research on voice noise reduction algorithm based on LMS algorithm and wavelet threshold
语音信号降噪是语音信号处理的重要方面，对人们的日常生活有重要影响。常见的降噪算法包括自适应方法及小波变换等。LMS算法是自适应算法的一种，其优点是算法实现简单，复杂度低；其主要缺点是不能同时保证算法的收敛速度和实验精度。小波阈值在处理语音信号方面也有独特的优势，其主要缺点是处理高频信号时存在失真现象。提出将两种方法结合起来，对语音信号进行两次处理，保留了每种算法的优点，同时避免单一方法带来的不利影响。实验结果表明，该方法的效果显著优于单一算法。
Noise reduction is an important aspect of the voice signal processing,which has a major impact on people's dai⁃ly lives. The common methods of noise reduction include adaptive noise reduction algorithm and wavelet transform algorithm. LMS algorithm is one of the adaptive algorithms,whose advantages are low complexity and easy to realize,but whose main draw⁃backs are those which can not guarantee the convergence rate of the algorithm and the accuracy of the e…查看全部>>
郑珩;宋斌
南京理工大学 计算机科学与工程学院，江苏 南京 210014南京理工大学 计算机科学与工程学院，江苏 南京 210014
信息技术与安全科学
LMS小波阈值语音降噪信号处理
LMSwavelet thresholdvoice noise reductionsignal processing
《现代电子技术》 2015 (8)
37-40,4
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