【正文】 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 24 附錄：程序清單 source=wavread(39。 %輸出模擬噪聲文件 wavwrite(source,22050,39。)。 %主語音輸出 loopsize=max(size(primary))。 p0=K*n239。primary input39。title(39。 [y2,fs,bits]=wavread(39。)。)。降噪后語音輸出頻譜 39。 10 能夠及時(shí)正確地回答教師所提出的問題。 sound(y1,fs,bits)。39。 plot(output)。)。)。 [y1,fs,bits]=wavread(39。 output(iWorder)=z。*(fref(iWorder+1:i))39。 Worder=32。)。)。 由于對(duì)于理論知識(shí) 學(xué)習(xí) 不夠扎實(shí)，我深感 “ 書到用時(shí)方恨少 ” ，于是想起圣人之言 “ 溫故而知新 ” ，便重拾教材與實(shí)驗(yàn)手冊(cè)，對(duì)知識(shí)系統(tǒng)而全面進(jìn)行了梳理，遇到難處先是苦思冥想再向同學(xué)請(qǐng)教，終于熟練掌握了基本理論知識(shí)，而且領(lǐng)悟諸多平時(shí)學(xué)習(xí)難以理解掌握的較難知識(shí)，學(xué)會(huì)了如何思考的思維方式，找到了設(shè)計(jì)的方向。這樣，噪聲信號(hào)就和語音信號(hào)中噪聲有很大相似度。)。 plot(fref)。 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 13 提取語音信號(hào) 用 MATLAB 中的 wavread 指令分別讀取被噪聲污染后的語音文件 和噪聲文件 后，進(jìn)行 RLS 算法處理，濾除噪聲后，得到語音文件，先由 plot 指令繪出語音文件波形，再通過 MATLAB 中的sound 命令播放語音文 件。 K=k/(1+n239。 p=(1/Delta) * eye ( Worder,Worder ) 。39。 直接調(diào)用庫的 RLS 算法函數(shù)的設(shè) 計(jì)方法比較簡單，直接用 Hadapt 函數(shù)調(diào)用 RLS 數(shù)字濾波器就可以濾波輸出。 w = w + K*z。 output=primary。 RLS 算法的關(guān)鍵是用二乘方的時(shí)間平均的最小化準(zhǔn)則取代最小均方準(zhǔn)則，并按時(shí)間迭代計(jì)算。噪聲 ()Nn就得到了一定程度的抵消 ( ) ( )x n y n? ()dn ? ()en 39。旨在培養(yǎng)我們使用計(jì)算機(jī)處理龐大的數(shù)據(jù)的能力和熟悉 MATLAB 在信息技術(shù)中的應(yīng)用?！缎畔⑻幚碚n群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 1 課程設(shè)計(jì)任務(wù)書 題 目 : 基于 RLS 算法的多麥克風(fēng)降噪 初始條件： pc 機(jī)， 軟件 要 求完成的主要任務(wù) : （ 1）閱讀參考資料和文獻(xiàn)，明晰算法的計(jì)算過程，理解 RLS 算法基本過程； （ 2）主麥克風(fēng)錄制的語音信號(hào)是 ，參考麥克風(fēng)錄制的參考噪聲是 ，用 matlab 指令讀?。? （ 3）根據(jù)算法編寫相應(yīng)的 matlab 程序； （ 4）算法仿真收斂以后，得到增強(qiáng)的語音信號(hào)； （ 5）用 matlab 指令回放增強(qiáng)后的語音信號(hào)； （ 6）分別對(duì)增強(qiáng)前后的語音信號(hào)作頻 譜分析 。 本次課程設(shè)計(jì)正是要求使用具有強(qiáng)大運(yùn)算能力的 MATLAB 軟件，運(yùn)用自適應(yīng)濾波中的 RLS 算法實(shí)現(xiàn)麥克風(fēng)降噪。這樣， ()en 將逼近信號(hào) ()xn，且其均方值 2()E e n????為最小。在生物醫(yī)學(xué)應(yīng)用中，這種算法的自適應(yīng)濾波器很容易在小型計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)。 w=zeros(Worder,1)。*k)。該方案運(yùn)用現(xiàn)成的 RLS 算法函數(shù)，操作簡單，易實(shí)現(xiàn)，但不能深入了解 RLS 算法的根本原理，不利于 RLS 算法的掌握。 ref = wavread(39。 %濾波器階數(shù) Delta= 。 k=p*n2。 end。 subplot(2,3,2)。output39。然而直接去購買一個(gè)專用的麥克風(fēng)又不劃算，最后在我確定了獲取被噪聲污染的信號(hào)和噪聲信號(hào)的方法： 本次設(shè)計(jì)我算選用的噪聲信號(hào)由 MATLAB 中隨機(jī)函數(shù) randn 產(chǎn)生的聲音信號(hào)來模擬的，而 語音信號(hào)則用酷狗音樂盒登錄“ hello kugou（文件名 ）”和 randn 函數(shù)產(chǎn)生的噪聲混合的聲音信號(hào)來模擬。 （ 1）對(duì)麥克風(fēng)主噪音 信號(hào)進(jìn)行頻譜分析： 頻譜圖如 下： 圖 74 麥克風(fēng)主語音輸入頻譜 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 19 （ 2）對(duì)參考噪音 信號(hào)進(jìn)行頻譜分析： 頻譜圖如下： 圖 75 參考麥克風(fēng)語音輸入頻譜 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 20 （ 3）對(duì)降噪后的輸出語音 進(jìn)行頻譜分析 頻譜圖如下： 圖 76 降噪后語音輸出頻譜圖 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 21 附： MATLAB 軟件輸出窗口如下圖： 《信息處理課群綜合訓(xùn)練與設(shè)計(jì)》 22 8 心得體會(huì) 這次的課程設(shè)計(jì)結(jié)束了，雖然開始的時(shí)候不知道從何入手，該怎么樣達(dá)到要求，完成設(shè)計(jì)，但是經(jīng)過一步步的摸索和總結(jié)，最 后總算完成了這次任務(wù)。39。RLSprimsp39。 %讀入?yún)⒖颊Z音信號(hào) fref= fref39。 for i=1+Worder:loopsize %寫 RLS 算法公式 z=primary(i)w39。 p = (pp0*p)/lambda。)。麥克風(fēng)主語音輸入頻譜 39。39。 subplot(2,3,3)。 %生成降噪后的語音 [y,fs,bits]=wavread(39。)。 40 仿真設(shè)計(jì)及其運(yùn)行情況 10 最終評(píng)定成績（以優(yōu)、良、中、及格、不及格評(píng)定） 指導(dǎo)教師 簽字： 20xx 年 7 月 3 日