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
针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)受控过程联合监控可控输入与过程输出这一问题,在任意阶自回归AR(p)平稳扰动模型下开发了一种通用的联合控制图,并将界内点排列非随机判异规则引入其中.同时,对AR(p)平稳扰动模型下生...针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)受控过程联合监控可控输入与过程输出这一问题,在任意阶自回归AR(p)平稳扰动模型下开发了一种通用的联合控制图,并将界内点排列非随机判异规则引入其中.同时,对AR(p)平稳扰动模型下生产过程的MMSE控制器和输入与输出的平均链长(Average Run Length,ARL)进行了推导.最后,通过仿真实验验证了该联合控制图的有效性.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。
文摘针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)受控过程联合监控可控输入与过程输出这一问题,在任意阶自回归AR(p)平稳扰动模型下开发了一种通用的联合控制图,并将界内点排列非随机判异规则引入其中.同时,对AR(p)平稳扰动模型下生产过程的MMSE控制器和输入与输出的平均链长(Average Run Length,ARL)进行了推导.最后,通过仿真实验验证了该联合控制图的有效性.
