【正文】 對(duì)元器件參數(shù)的變化也很敏感，技術(shù)指標(biāo)受元器件的誤差影響較大，降噪效果不穩(wěn)定，不利于產(chǎn)品的批量生產(chǎn)。而數(shù)字降噪技術(shù)由于采用計(jì)算機(jī)技術(shù)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)濾波，通過(guò)修改軟件算法就可以達(dá)到不同的降噪效果，不用更改硬件結(jié)構(gòu)，調(diào)試和維修都非常方便；數(shù)字降噪技術(shù)采用自適應(yīng)濾波技術(shù)，可以實(shí)時(shí)跟蹤噪聲的變化 進(jìn)一步進(jìn)行處理，因此降噪效果較好。另外，數(shù)字降噪技術(shù)抗干擾能力強(qiáng)，本身具有自恢復(fù)能力，并且在整個(gè)音頻帶內(nèi)降噪比較均衡，而模擬降噪技術(shù)偏重于低頻段，高頻段效果較差。因此降噪技術(shù)未來(lái)的發(fā)展方向是數(shù)字降噪技術(shù)，以數(shù)字信號(hào)處理 (DSP)及其相關(guān)算法為技術(shù)支撐的數(shù)字降噪技術(shù)代表著當(dāng)今降噪技術(shù)的發(fā)展。目前市場(chǎng)上的麥克風(fēng)降噪產(chǎn)品主要是模擬降噪，因此數(shù)字降噪的設(shè)計(jì)在國(guó)內(nèi)屬于領(lǐng)先技術(shù)。多麥 克風(fēng)數(shù)字降噪的系統(tǒng)原理是通過(guò)麥克風(fēng)裝置直接檢測(cè)出噪聲信號(hào)和音頻信號(hào)的混合信號(hào)，然后將混合信號(hào)通過(guò) DSP 數(shù)字降噪 模塊 進(jìn)行噪聲分離并產(chǎn)生降噪信號(hào)來(lái)抵消噪聲，因此人耳就可以只聽(tīng)到較純凈的音頻信號(hào)而不受環(huán)境噪聲的干擾。本文采用最小均方誤差 (LMS)算法，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字降噪 DSP 中消除噪聲的模塊自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì)，介紹了其在 MATLAB 中編程及仿真輸 出，并通過(guò)程序?qū)崿F(xiàn)了設(shè)計(jì)。 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 2 2 語(yǔ)音信號(hào)的輸入 語(yǔ)音信號(hào)的采樣相關(guān)原理 采樣頻率和采樣位數(shù) 采樣頻率是指計(jì)算機(jī)每秒鐘采集多少個(gè)聲音樣本，是描述聲音文件的音質(zhì)、音調(diào)，衡量聲卡、聲音文件的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。采樣頻率越高，即采樣的間隔時(shí)間越短，則在單位時(shí)間內(nèi)計(jì)算機(jī)得到的聲音樣本數(shù)據(jù)就越多，對(duì)聲音波形的表示也越精確。采樣頻率與聲音頻率之間有一定的關(guān)系，根據(jù)奈奎斯特理論，只有采樣頻率高于聲音信號(hào)最高頻率的兩倍時(shí)，才能把數(shù)字信號(hào)表示的聲音還原成為原來(lái)的聲音。這就是說(shuō)采樣頻率是衡量聲卡采集、記錄和還原聲音文件的 質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。 采樣位數(shù)即采樣值或取樣值，用來(lái)衡量聲音波動(dòng)變化的參數(shù)，是指聲卡在采集和播放聲音文件時(shí)所使用數(shù)字聲音信號(hào)的二進(jìn)制位數(shù)。采樣位數(shù)和采樣頻率對(duì)于音頻接口來(lái)說(shuō)是最為重要的兩個(gè)指標(biāo)，也是選擇音頻接口的兩個(gè)重要標(biāo)準(zhǔn)。無(wú)論采樣頻率如何，理論上來(lái)說(shuō)采樣的位數(shù)決定了音頻數(shù)據(jù)最大的力度范圍。每增加一個(gè)采樣位數(shù)相當(dāng)于力度范圍增加了 6dB。采樣位數(shù)越多則捕捉到的信號(hào)越精確。對(duì)于采樣率來(lái)說(shuō)你可以想象它類(lèi)似于一個(gè)照相機(jī)， 441000 次。顯然采樣頻率越高，計(jì)算機(jī)攝取 的圖片越多，對(duì)于原始音頻的還原也越加精確。 采樣定理 在進(jìn)行模擬 /數(shù)字信號(hào)的轉(zhuǎn)換過(guò)程中，當(dāng)采樣頻率 fsmax 大于等于信號(hào)最高頻率 fmax的 2 倍時(shí)，即： fsmax=2fmax,則采樣之后的數(shù)字信號(hào)完整地保留了原始信號(hào)中的信息，一般實(shí)際應(yīng)用中保證采樣頻率為信號(hào)最高頻率的 5～ 10 倍，采樣定理又稱(chēng)奈奎斯特定理。 1924年奈奎斯特 (Nyquist)就推導(dǎo)出：在理想低通信道的最大碼元傳輸速率 =2W*log2 N (其中 W是理想低通信道的帶寬 ,N 是電平強(qiáng)度 )。 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 3 語(yǔ)音信號(hào)的采集 語(yǔ)音信號(hào)的采集可以利用 PC 機(jī)上的聲卡 ， WINDOWS 操作系統(tǒng)可以進(jìn)行數(shù)字信號(hào)的采集。本次設(shè)計(jì)下載了一段 .wav 格式的錄音當(dāng)做語(yǔ)音輸入信號(hào)。并命名為 ”O(jiān)riSound” 語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)頻分析 在 MATLAB 軟件平臺(tái)下，利用 wavread 函數(shù)對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行采樣，記住采樣頻率和采樣點(diǎn)數(shù)， Wavread 函數(shù)調(diào)用格式 : y=wavread(file) %讀取 file 所規(guī)定的 wav 文件，返回采樣值放在向量 y中 [y,fs,bits]=wavread(file) %采樣值放在向量 y 中， fs 表示采樣頻率（ hz）， bits 表示采樣位數(shù) y=wavread（ file， N） %讀取前 N 點(diǎn)的采樣值放在向量 y中 y=wavread（ file， [N1,N2]） %讀取從 N1 到 N2 點(diǎn)的采樣值放在向量 y中 對(duì)語(yǔ)音信號(hào) 進(jìn)行采樣其程序如下： [y,fs,nbits]=wavread (?OriSound?)。 %語(yǔ)音信號(hào)加載入 MATLAB 仿真軟件平臺(tái)中 畫(huà)出語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形，再對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行頻譜分析。 MATLAB 提供了快速傅里葉變換算法 FFT 計(jì)算 DFT 的函數(shù) fft,其調(diào)用格式如下： Xk=fft(xn,N) （式 231） 參數(shù) xn 為被變換的時(shí)域序列向量， N 是 DFT 變換區(qū)間長(zhǎng)度，當(dāng) N 大于 xn 的長(zhǎng)度時(shí)， fft函數(shù)自動(dòng)在 xn 后面補(bǔ)零。，當(dāng) N 小于 xn 的長(zhǎng)度時(shí)， fft 函數(shù)計(jì)算 xn 的前 N 個(gè)元素，忽略其后面的元素。在本次設(shè)計(jì)中，我們利用 fft 對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行快速傅里葉變換，就可以 得 到信號(hào)的頻譜特性。程序如下： [y,fs,nbits]=wavread(?OriSound?)。 %語(yǔ)音信號(hào)的采集 sound(y,fs,nbits)。 %語(yǔ)音信號(hào)的播放 n=length(y) 。 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 4 Y=fft(y,n)。 %快速傅里葉變換 figure。 subplot(2,1,1)。 plot(y)。 title(?原始信號(hào)波形 ?,?fontweight?,?bold?)。 axis([ 78000 80000 1 1])。 grid。 subplot(2,1,2)。 plot(abs(Y))。 (?原始信號(hào)頻譜 ?,?fontweight?,?bold?)。 axis([ 0 150000 0 4000])。 grid。 程序結(jié)果如下圖： 圖 21 原始信號(hào)采集波形圖 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 5 語(yǔ)音信號(hào)加噪與頻譜分析 在 MATLAB 中產(chǎn)生高斯白噪聲非常方便， 我們 可以直接應(yīng)用兩個(gè)函數(shù) ： 一個(gè)是 WGN，另一個(gè)是 AWGN。 WGN 用于產(chǎn)生高斯白噪聲， AWGN 則用于在某一信號(hào)中加入高斯白噪聲。也可直接用 randn函數(shù)產(chǎn)生高斯分布序列 。 在本次設(shè)計(jì)中，我們是利用 MATLAB 中的隨機(jī)函數(shù) (rand 或 randn)產(chǎn)生噪聲加入到語(yǔ)音信號(hào)中，模仿語(yǔ)音信號(hào)被污染，并對(duì)其頻譜分析。 Randn 函數(shù)有兩種基本 調(diào)用格式：Randn(n)和 Randn（ m,n） ,前者產(chǎn)生 nn 服從標(biāo)準(zhǔn)高斯分布的隨機(jī)數(shù)矩陣，后者產(chǎn)生 mn的隨機(jī)數(shù)矩陣。在這里，我們選用 Randn（ m,n）函數(shù)。語(yǔ)音信號(hào)添加噪聲及其頻譜分析的主要程序如下： [y,fs,nbits]=wavread(39。OriSound39。)。 sound(y,fs,nbits)。 n = length (y) 。 Noise=*randn(n,2)。 s=y+Noise。 sound(s)。 figure。 subplot(2,1,1)。 plot(s)。 title(39。加噪語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域波形 39。,39。fontweight39。,39。bold39。)。 axis([ 78000 80000 1 1])。 grid。 S=fft(s)。 subplot(2,1,2)。 plot(abs(S))。 title(39。加噪語(yǔ)音信號(hào)的頻域波形 39。,39。fontweight39。,39。bold39。)。 axis([ 0 150000 0 4000])。 grid。 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 6 程序結(jié)果如下圖： 圖 圖 22 信號(hào)加噪時(shí)域波 形圖與頻譜圖 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 7 3 基于 LMS 自適應(yīng)濾波器的設(shè)計(jì) 在實(shí)際應(yīng)用中，常常無(wú)法得到信號(hào)和噪聲統(tǒng)計(jì)特性的先驗(yàn)知識(shí)。在這種情況下，自適應(yīng)濾波技術(shù)能夠獲得極佳的濾波性能，因而具有很好的應(yīng)用價(jià)值。常用的自適應(yīng)濾波技術(shù)有：最小均方（ LMS）自適應(yīng)濾波器、遞推最小二乘（ RLS）濾波器、格型濾波器和無(wú)限沖激響應(yīng)（ IIR）濾波器等。這些自適應(yīng)濾波技術(shù)的應(yīng)用又包括：自適應(yīng)噪聲抵消、自適應(yīng)譜線增強(qiáng)和陷波等。 LMS 自適應(yīng)濾波器是使濾波器的輸出信號(hào)與期望響應(yīng)之間的誤差的均方值為最小，因此稱(chēng)為最小均方 誤差 （ LMS）自適應(yīng)濾波器。 LMS 算法 構(gòu)成自適應(yīng)數(shù)字濾波器的基本部件是自適應(yīng)線性組合器，如圖 31 的所示。設(shè)線性組合器的 M個(gè)輸入為 x(k1)…,x(k M)，其輸出 y(k)是這些輸入加權(quán)后的線性組合，即 y(k)= ??Mi0Wi x(ki) （式 311） 圖 31 自適應(yīng)線性 組合器 定義權(quán)向量， W=[W1,W2,W3,…,W m] T ，且 X(k)=[X((k1)T,…,X((k M)T)]T （ 式 312） 在圖 31 中，令 d(k)代表 “所期望的響應(yīng) ”，并定義誤差信號(hào) 武漢理工大學(xué)《信息處理課群綜合訓(xùn)練》課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū) 8 ε(k)=d(k)y(k)=d(k) ??Mi0Wi X(ki) （式 313） 式（ 313）寫(xiě)成向量形式 ε(k)=d(k) WT X(k) =d(k)XT (k)W （式 314） 誤差平方為 ε2 (k)=d2 (k)2d(k)XT (k)W + WT X(k)XT (k)W 上式兩邊取數(shù)學(xué)期望后，得均方誤差 E{ε2 (k)}=E{d2 (k)}2E{d(k)XT (k