自适应噪声抵消造句

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自适应噪声抵消的应用研究
基于遗传算法的多传感器自适应噪声抵消器
该自适应噪声抵消系统由主自适应滤波器( mf )与分自适应滤波器( sf )组成。
论文首先介绍了各种语音增强算法。然后，重点提出了一种低信号失真的新的自适应噪声抵消( nanc )语音增强算法。
在对基于误差反向传播学习算法的多层前向人工神经网络进行分析基础上，结合传统自适应噪声抵消系统基本原理，建立了基于人工神经网络的自适应噪声抵消器，经基于matlab的simulink仿真实例证明，具有很强的噪声滤除能力和鲁棒性。最后并提出了网络及算法进一步改进的方法。
由于传统自适应噪声抵消系统( anc )自适应算法主要采用lms算法，而lms算法收敛速度依赖于输入信号自相关矩阵特征值的分散程度。因此，当输入信号是语音或有色噪声时， lms的收敛速度很慢。
语音增强算法,包括滤波法语音增强、利用相关特性的语音增强、非线性处理语音增强、谱减法语音增强、利用wiener滤波法的语音增强、自适应噪声抵消法语音增强等,我们采用的是目前使用最为广泛的基于短时谱的语音增强算法。
仿真结果证明nanc算法有效克服了影响传统自适应噪声抵消系统( anc )性能的一些瓶颈，如两输入中的非相关噪声，参考输入中的信号成分与自适应滤波器失调误差而产生的信号失真、回响等情况。
本文与传统的基于噪声特性的自适应噪声抵消法、频谱减法等语音增强降噪技术不同，是以骨导语言为研究对象，采用理论与实验相结合的方法对骨导信号的声学特性进行了探索性研究，进而提出了基于骨导信号的语音重构技术，并完成了相应的软硬件开发。
用自适应噪声抵消造句挺难的，這是一个万能造句的方法