针对外部强噪声环境下电子耳蜗语音质量受损、适应性差等问题,提出了基于谱减法和变步长最小均方误差(LMS)自适应滤波算法联合去噪的改进方法,并以该方法构建了一个电子耳蜗前端语音预处理系统。利用变步长LMS自适应滤波算法输出误差的...针对外部强噪声环境下电子耳蜗语音质量受损、适应性差等问题,提出了基于谱减法和变步长最小均方误差(LMS)自适应滤波算法联合去噪的改进方法,并以该方法构建了一个电子耳蜗前端语音预处理系统。利用变步长LMS自适应滤波算法输出误差的平方项来调节步长,采用步长值固定与变化相结合的方法,解决了自适应滤波算法收敛速度慢、稳态误差大的问题,适应性得到提高,提高了语音信号通信质量。该系统以TMS320VC5416和音频编解码芯片TLV320AIC23B为核心,通过多通道缓冲串口(McBSP)和串行外设接口(SPI)实现了语音数据的高速采集和实时处理。实验仿真和测试结果表明该算法消除噪声性能好,信噪比在低输入信噪比情况下提高约10 d B,语音质量感知评价(PESQ)分值也得到较大提高,能有效提高语音信号质量,且该系统性能稳定,能进一步提高耳蜗前端语音的清晰度和可懂度。展开更多
在EDGE（Enhanced Data Rate for GSM Evolution）移动通信系统中，提出了一种基于最小均方误差的自适应8PSK均衡解调算法。利用基于最小均方误差的自适应滤波器，根据突发中已知的训练序列，可快速准确地估计出系统信道参数，然后通过...在EDGE（Enhanced Data Rate for GSM Evolution）移动通信系统中，提出了一种基于最小均方误差的自适应8PSK均衡解调算法。利用基于最小均方误差的自适应滤波器，根据突发中已知的训练序列，可快速准确地估计出系统信道参数，然后通过判决反馈均衡消除多径信道对接收信号的干扰，从而保证系统的性能。仿真结果表明，在各种多径信道模型下，该算法均可快速收敛，利用系统的26个训练序列准确估计出系统信道参数，并实现均衡和解调；在信噪比为8-10dB时，通过标准规定的MCS-5信道编解码后，系统的误码率就已经小于10^-4，完全符合标准要求，是一种简单实用的算法，便于硬件实现。展开更多
文摘针对外部强噪声环境下电子耳蜗语音质量受损、适应性差等问题,提出了基于谱减法和变步长最小均方误差(LMS)自适应滤波算法联合去噪的改进方法,并以该方法构建了一个电子耳蜗前端语音预处理系统。利用变步长LMS自适应滤波算法输出误差的平方项来调节步长,采用步长值固定与变化相结合的方法,解决了自适应滤波算法收敛速度慢、稳态误差大的问题,适应性得到提高,提高了语音信号通信质量。该系统以TMS320VC5416和音频编解码芯片TLV320AIC23B为核心,通过多通道缓冲串口(McBSP)和串行外设接口(SPI)实现了语音数据的高速采集和实时处理。实验仿真和测试结果表明该算法消除噪声性能好,信噪比在低输入信噪比情况下提高约10 d B,语音质量感知评价(PESQ)分值也得到较大提高,能有效提高语音信号质量,且该系统性能稳定,能进一步提高耳蜗前端语音的清晰度和可懂度。
文摘在EDGE（Enhanced Data Rate for GSM Evolution）移动通信系统中，提出了一种基于最小均方误差的自适应8PSK均衡解调算法。利用基于最小均方误差的自适应滤波器，根据突发中已知的训练序列，可快速准确地估计出系统信道参数，然后通过判决反馈均衡消除多径信道对接收信号的干扰，从而保证系统的性能。仿真结果表明，在各种多径信道模型下，该算法均可快速收敛，利用系统的26个训练序列准确估计出系统信道参数，并实现均衡和解调；在信噪比为8-10dB时，通过标准规定的MCS-5信道编解码后，系统的误码率就已经小于10^-4，完全符合标准要求，是一种简单实用的算法，便于硬件实现。
