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1.一种利用数字降噪算法来实现对语音信号的降噪处理方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：采集的语音信号经过A/D模数转换后，输出含噪语音信号x(n)先用子空间方法对其进行处理，得到相对纯净的处理信号：其中子空间方法处理对每一帧语音进行如下六步处理：1）计算噪声信号的协方差R<sub>n</sub>，用公式<img file="543419DEST_PATH_IMAGE002.GIF" wi="189" he="28" />估计矩阵<img file="323156DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="16" he="17" />，R<sub>n</sub>是通过每一帧独立采样语音进行估算；2）对<img file="780682DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="16" he="17" />进行特征值分解：<img file="2012105051890100001DEST_PATH_IMAGE006.GIF" wi="69" he="25" />，估计矩阵的特征值矩阵=特征向量矩阵；3）根据<img file="595054DEST_PATH_IMAGE004.GIF" wi="16" he="17" />的特征值估算出语音信号子空间的空间大小；4）通过子空间的μ值公式来计算μ值，<img file="2012105051890100001DEST_PATH_IMAGE008.GIF" wi="288" he="90" />，其中μ<sub>0</sub>=4.2,s=6.25,SNR<sub>db</sub>=10log<sub>10</sub>SNR，SNR为信噪比；5）线性估算值通过下述公式来计算：<img file="2012105051890100001DEST_PATH_IMAGE010.GIF" wi="192" he="89" />，<img file="2012105051890100001DEST_PATH_IMAGE012.GIF" wi="25" he="30" />为第k次拉格朗日因子的对角元素；<img file="2012105051890100001DEST_PATH_IMAGE014.GIF" wi="205" he="27" />，特征值分解；<img file="2012105051890100001DEST_PATH_IMAGE016.GIF" wi="132" he="54" />，V<sup>-T</sup>和V<sup>T</sup>分别是噪声信号的反变换和正变换；6）通过<img file="2012105051890100001DEST_PATH_IMAGE018.GIF" wi="125" he="28" />来估算增强的语音信号，x(n)是含噪语音信号,p(n)为经过子空间算法处理后的输出；第二步:对增强的语音信号输入自适应滤波器用最小均方算法对语音噪声进行消除，经过D/A数模转换后输出降噪语音信号。 |
