语音去噪LMS算法释义
来源:互联网 发布:吉林大学网络教育继续 编辑:程序博客网 时间:2024/05/03 19:36
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LMS算法是音频去噪方法中的经典之作,在此基础上衍生出改进算法如NLMS、FxLMS算法等。
图1. LMS算法框架
在做算法框架搭建及传递函数估计仿真的时候,系统输入源为生成噪声n(k),根据最小梯度下降法,来确定w(n)的系数向量。此时e(n)的期望收敛值为0.
应用到实际系统中时:
图2. LMS降噪系统
此时,系统的标准输入为带噪语音信号s(k)+n(k), 参考输入为噪声信号n(k). 根据最小梯度下降法确定w(n)的系数向量.
NOTE:此时e(k)的期望收敛输出为s(k),而非0.
注意点:很多信号处理新手错误的认为LMS算法的稳定输出e(k)为0,从而对图2系统不解为何最终能输出语音信号s(k).
解释:噪声信号n(k)与语音信号s(k)是统计不相关的,参考信号n(k)不可能生成含有s(k)的信号,所以s(k)+n(k)的理论最小输出为只含s(k)的信号,即参考信号经过系统传递函数抵消掉带噪语音信号中的噪声分量。
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