语音信号的自适应噪声抵消技术研究
该文以语音信号为对象进行噪声抵消研究。首先对自适应噪声抵消（ANC）系统的基本原理进行了阐述；而后分别对基于LMS(最小均方)、NLMS（归一化最小均方）、RLS（递归最小二乘）、BP（误差反向传播神经网络）算法的自适应噪声抵消系统进行MATLAB仿真，发现LMS算法去噪效果较好、但迭代次数多，不能满足语音通信的实时性及高质量语音的要求。而训练函数为trainrp的BP算法去噪能力最好，可应用于语音质量要求高的去噪；训练函数为traincgf的BP算法收敛速度最快，可应用于抢险救灾、处突维稳等任务的实时语音去噪。
语音信号、自适应噪声抵消、LMS算法、NLMS算法、BP算法
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TN912.35
2016-04-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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